コンピュータビジョンのセカイ - 今そこにあるミライ(55) 組込分野でのコンピュータビジョンは使いやすくなったのか(前編)
前回で「コンピュータビジョンを用いた画像・映像編集技術シリーズ」を終了しましたが、新シリーズ突入する前に中休みとして、今回は次に示す話題に関連した取材に行ってまいりました。その話題とは、先日あったとあるニュースに関連する、「組み込み向けのコンピュータビジョン推進の動向」という話題です。その話題というのがこれ「コンピュータビジョンをビジネスにどう活かすのか – EVAが取り組みを公開」です。 これは、組み込み機器におけるコンピュータビジョン技術の活用の促進をはかる業界団体「Embedded Vision Alliance(EVA)」が、2013年6月に日本企業の参画を促す目的で、説明会を日本で開催したというニュースです。本連載ではComputer Vision技術の応用を幅広く紹介していることもあり、今回はこのEVAのメンバーでもある東京エレクトロン デバイス(TED)に協力してもらって、コ
AR.Drone Development
C / C++ programming of AR.Drone API and OpenCV for UAV research
A battle of three descriptors: SURF, FREAK and BRISK « Computer Vision Talks
I think developers and research guys who works with object recognition, image registration and other areas that uses keypoint extraction can find this post useful. Recently (from 2.4.2) a new feature descriptor algorithm was added to OpenCV library. FREAK descriptor is claimed to be superior to ORB and SURF descriptors, yet it's very fast (comparable to ORB). Also people in comments on my blog men
iPhoneでリアルタイムにOpenCVで動画像解析-フレーム読み出し速度を見てみる- - にがつうさぎ
OpenCVでリアルタイムに動画像処理をする目的で、ローカルにあるH.264な動画からのフレーム読み出しがどの程度の負荷かを調べてみた。 動画撮影ができないiPhone 3Gは対象外として、iPhone4と3GS、それぞれについて調べた。 読み込む動画は、iPodライブラリにある標準カメラアプリで撮影した横向きホームボタン右側の長さ20秒の動画。これをサイズ変更等一切せずに、単にフレームを読み込んでいく。設定できるパラメータは、フレームのピクセルフォーマットだけ。ドキュメントには、 kCVPixelFormatType_32BGRA か kCVPixelFormatType_420YpCbCr8BiPlanarVideoRange を使えとある。 まず、AVURLAssetから生バッファ読み出しをするための処理コードはこんな感じ。サンプルコードそのまま。outputSettingsを設定す
ARに使えるOpenCVで作る画像認識Androidアプリ
ARに使えるOpenCVで作る画像認識Androidアプリ：モバイルARアプリ開発“超”入門（6）（1/3 ページ） オープンソースの「OpenCV」で画像認識しよう これまでの連載第2回「NyARToolKitでマーカー型ARのAndroidアプリを作る」や第3回「NyARToolKit for Androidよりも簡単なAndARとは」で紹介した、Androidで利用可能なオープンソースのAR（拡張現実）ライブラリ「NyARToolkit for Android」「AndAR」では、「縁が黒いマーカー」を認識していました。 しかし、そういったマーカーしか使えないと、デザイン面などで大きな制限があることになります。 そこで今回は、オープンソースのコンピュータヴィジョンライブラリである「OpenCV」（Open Source Computer Vision）を利用した、画像認識アプリの作成
Android x OpenCV2.3.1 on Beagleboard-xM Rev.B な教材 - GeekleBoard
�USBCameraつなげたBeagleboard-xMにAndroidでOpenCVな記事です。 今日、教育機関主催のAndroidフォーラムに参加してきたんですが、その帰りに教育テーマでぼんやりと USBカメラ x OpenCV x Beagleboard-xMをAndroid教材にするとわりと短時間でKernelの深いところからアプリまでカバーして体験できるんじゃないかなーと 考えていたりなんだり。ポーティング教材的な。 バイナリ用意されてるから、スムーズに行けば1時間もかからないうちにAndroid環境構築を一通り体験できちゃうし、 USBCamera使うためにUVC有効にしてKernelリビルド体験もできるし。 視覚に訴える題材でもあるよね。 座学6時間+実習2時間の1日コースくらいでできるんじゃなかろうか。 体験だけなら2時間か。 以下、妄想教材の流れ。 １．AndroidをB
OpenCVをホームディレクトリ以下にインストールする - ser1zw's blog
はじめに OpenCVをホームディレクトリ以下にインストールしてみたので、手順を書いておきます。 cmakeのときにディレクトリを指定するだけではなく、PKG_CONFIG_PATHとかLD_LIBRARY_PATHあたりのパスの設定も必要でしたというお話しです。 環境 Ubuntu 11.04 OpenCV 2.3.1 手順 1. まずは依存ライブラリやツールをインストール $ sudo apt-get install cmake pkg-config build-essential \ libtbb2 libtbb-dev \ libgtk2.0-0 libgtk2.0-dev \ libpng12-0 libpng12-dev libpng++-dev libpng3 libpnglite-dev libpngwriter0-dev libpngwriter0c2 \ libjpeg
OpenCV 2.3.1 for Android がいい感じ - GeekleBoard
OpenCV 2.3.1 for Androidで大幅に更新があってかなり使いやすくなったので、だれとなく知ってもらいたくて記事うp 2.3.1になってJava APIが整い、サンプルコードも更新されて、だいぶすっきりしています。 （2.2のサンプルコードは死ぬほどめんどくさいことになってて、正直ひどかった） これまではNDKで画処理できる程度で Java-C間をやりとりするのがめんどくさかったり 処理結果をCからJavaへ渡したはいいけど、UIに渡すのにどうすりゃいいの てな感じでしたがそこらへんがOpenCV2.3.1 for Androidですっきりと解決されています。 OpenCV for Android公式ページ http://opencv.willowgarage.com/wiki/Android http://opencv.willowgarage.com/wiki/Andr
3日で作る高速特定物体認識システム (3) SURFの抽出 - 人工知能に関する断創録
3日で作る高速特定物体認識システム (2) SIFT特徴量の抽出（2009/10/24）の続きです。あっ、3日経っちゃいました。 今回は、SIFTとは別の局所特徴量であるSURF（Speeded Up Robust Features）を抽出してみます。SURFのFはFeaturesなのでSURF特徴量とは言わないのかな？SIFTとは抽出方法は違いますが、画像からキーポイントと特徴ベクトルを抽出する点では同じです。抽出速度はSIFTより数倍高速だそうですが、精度は多少落ちるとのこと。リアルタイム処理したいときはこっちのほうがよさそうです。また、OpenCVにもすでに実装されています。SURFの詳しいアルゴリズムは後で論文を読むとしてとりあえず試してみます。 画像からSURFを抽出する 以下のプログラムは、画像からSURFを抽出して特徴点を描画し、特徴量をファイルへ格納するプログラムです。この
AndroidとOpenCVで試す特定物体認識 - 遥かへのスピードランナー
6月2日に開催されたDevLOVEさんと弊社の共同開催勉強会で、「Android×ComputerVision」というお題で発表してきました。 要はOpenCVをAndroidアプリに組み込んで特定物体認識を試そう、というもの。 資料は以下です。 20110602_MTI×DevLOVE発表資料「Android×ComputerVision」 View more presentations from Takahiro Horikawa ソースはgithubで公開してます。 https://github.com/thorikawa/AndroidObjectRecognition/ 概要 資料にも記載していますが、カメラのプレビュー画像からSURFの特徴点を検出して、LSHで再近傍検索→特定物体認識というのを毎フレーム行っています。 「物体」はCDのジャケット画像を5枚の内から認識して、それ
OpenGL(GLUT)とOpenCVとARToolkit - GUST NOTCH? DIARY
最近これらを使うことが多いのですが、それぞれ目的が少しずつ違うので、 カメラからの入力が簡単: OpenCV, ARToolkit GUIの利用が簡単: GLUT(ARToolkit), OpenCV 3次元物体の描画が簡単: GLUT(ARToolkit) 画像処理が簡単: OpenCV というように得意分野が違うわけです。なので、必然的にこれらを組み合わせて使う必要がでてきたりするので、個人的なメモとして書いときます。環境はWindows XP, VS2008, OpenCV2.1, ARToolkit2.72.1, GLUT3.7。 ARToolkit ベースで OpenCV を使う この場合、GUIとカメラキャプチャはARToolkitということになるので、カメラからの取得画像の変換ができればよい。 ARUint8 *dataPtr; // ARToolkit によるカメラ画像への
ubuntu10.10でopencv-androidのサンプルコンパイル - 気まぐれコーディング
まずは・・・ opencvをandroidで使うためには http://opencv.willowgarage.com/wiki/Android をチェック。 このあとの説明はほぼすべてここの説明の焼き直しです。 あとsdkはもう既にインストール済みであるという前提です。 パスもしっかり通してあるていでよろ。 $ cat ~/.profile |tail-2 PATH="$HOME/src/android-sdk-linux_x86/tools:$PATH" PATH="$HOME/src/android-sdk-linux_x86/platform-tools:$PATH" $ source ~/.profile 手っ取り早くopencvのサンプルアプリをインストール。 手っ取り早くサンプルをインストールして見たいなら http://code.google.com/p/android-o
Android+OpenCV2.3の環境構築に挑戦
OpenCV2.3が出たので、また懲りずにAndroid+OpenCV2.xの環境構築に挑みます。 （今日はちゃんとサンプル以外のも動かせたので成果ありです） 参考にするページはいつものOpenCV公式Wikiです。 Android Android2.3.0というページが増えてたので、そこを参考にしています。 まずはOpenCV2.3.0をSourceForgeからダウンロードしてきます。 私はOpenCV2.3.0rc.tar.bz2をとってきて解凍しました。 また、その他必要なCMakeと公式AndroidNDKもダウンロードしておきます。 材料が揃ったので、Android用OpenCVのビルドに入ります。 1.ANDROID_NDKとANDROID_NDK_TOOLCHAIN_ROOTをExportする。 ビルドの間だけ有効であれば良いので、./bashrcに書く必要はありません。
Android2.2+OpenCV2.3の実験
OpenCV2.3をAndroidで動かせるようになったので、 実際にどれぐらいの速度で処理できるかを試してみました。 処理の内容： Java側でVGAサイズのカメラプレビューのバイト配列を取得（YUV420のデータ) C側でバイト配列からCvMat型に変換する CvMat型の画像をFAST特徴量検出器にかける 結果の画像を今度はintの配列にして返す Java側で表示 結果：１フレームあたり80~90msで処理できた。 （CvMatに変換した後、FAST検出器にかけない場合は50ms程度だったので、FAST検出器部分の処理は30~40ms） 動作中の映像は以下の通りです。 最初はもっと遅かったのですが、Application.mkのCPP_FLAGSというところに最適化オプションスイッチの-O3を加えたらかなり速くなりました。 NDKのデフォルトでは、コンパイラの最適オプションがついてい
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Maximizing performance of CV_BGRA2GRAY conversion using NEON and cv::parallel_for « Computer Vision Talks
OpenCVでピクセルにアクセスする方法4つ | 秋山ブログ
PaToKeefe.com is for sale | HugeDomains
[Xcode4,Objective-C++] OpenCV2.4.1をiOSで使う | 秋山ブログ![[Xcode4,Objective-C++] OpenCV2.4.1をiOSで使う | 秋山ブログ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/afd04cda7a145219d2f1f1a593c31e0457553a87/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fd.akiroom.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2012%2F06%2Fa3d17a72c271d6e00363143bfc2aa494.png)
ObjectDetection - OpenCV Wiki
CVCamera - android-opencv - CVCamera - Project Hosting on Google Code