前回の続きで、今回は２台の web カメラを利用した同時画像の読み取りを行います 今回利用した web カメラは、サンワサプライの CMS-V27SET を利用しています （接写目的の web カメラって意外と見つからなかったのです） 次回掲載予定のディストーション補正では、このカメラを利用した場合の設定ファイルを利用します （このカメラでなくとも、補正した感じはわかると思います） web カメラを扱う方法としては、DirectX の Direct Show を利用した方法が真っ先に思いつくのですが、Direct Show は DirectX から Platform SDK （現在では Windows SDK）に移管されて以降、ほぼ目立った更新もなく現在では VC からでも若干扱いにくいままです とはいえ、Direct Show 以外で web カメラを扱う方法は限られてしまう上に、フレー

これまでSPHによる流体シミュレータなどを手掛けてきたThiago Costa氏が新たに開発を手掛ける物理エンジン「Lagoa Multiphysics」ver1のティザー映像が公開され、あまりのクオリティの高さに大きな注目を集めています。（※ 参考リンク：SPHが使用されたスプライトのCM映像） ゲームとは直接関係の無い話ではありますが、GPGPUの高性能化などもあり、いずれこういった品質のゲームが登場する時代が来るかもしれないと考えると非常に夢が膨らむ映像と言えそうです。 Lagoa Multiphysicsでは粒状マテリアルでのクオリティの高い摩擦演算が可能になっており、体積を保つ流体に、弾性構造、塑性変形なども実現されているとの事で、技術世代的な意味でも信じられない程のどえらい事がしれっと実現されています。 さらにレンダラには10年ほど前に革新的なGIレンダラとして注目を集めたAr

VOYAGE GROUPの子会社のfulctには沖縄支社があり、そこではスーパーエンジニアの井手上くん（写真）が一人でオフィス立ち上げを行っているのですが、そこで一緒にオープニングスタッフとして働きたいエンジニアを募集しています。 ちなみに手に持っているのは、沖縄名物？のミミガーチップ「ミミスター」です(^^) 沖縄オフィスについてはこちらの記事を見てもらえれば。 【fluct】月300億のリクエストをさばく。広告配信のエンジニアが沖縄に来た理由、そして思い描く未来は 下記については、沖縄現地からの応募もOKですが、東京からのIターンなどのパターンもぜひ。なお評価体系などはもちろん東京のVOYAGE GROUP本社と同様の体系になるので条件も結構よいと思います！ ■募集職種はこちら ・株式会社fluct イールドマネジメント本部　データエンジニア(沖縄勤務) https://hrmos.c

VOYAGEGROUP名古屋ラボのブログVOYAGEGROUPのLabs7事業の一つ、名古屋ラボです。 『世界を変えるようなスゴイアプリを創る』をビジョンに、名古屋の学生で会社を設立しました。"オレがやらなきゃ誰がやる"を大切にしています。 ＩＴベンチャー/名古屋/起業/スマートフォン ＶＯＹＡＧＥＧＲＯＵＰ名古屋ラボのBLOGへようこそ♪ 「オレがやらなきゃ誰がやる!」 を合言葉に毎日一生懸命働いております♪ 「名古屋」「スマートフォン」「面白い」 をKeywordにしてBLOGを書いていきます。 皆様に少しでも有益な情報を発信していきますので、 是非応援宜しくお願いします♪ こんにちは。 田中です(@naoto_lmel) 3/3(土)にウェブアナリストの小川 卓 さん(株式会社リクルート)をお招きしてアクセス解析についての社内向けセミナーを行っていただきました。 そもそもアクセス解析

知能制御システム学 画像処理の高速化 ― OpenCV による基礎的な例 ― 東北大学 大学院情報科学研究科 鏡 慎吾 swk(at)ic.is.tohoku.ac.jp 2007.07.03 2 鏡 慎吾 (東北大学): 知能制御システム学 2007.07.03 リアルタイム処理と高速化 • 「リアルタイム」 = 「高速」ではない • 目標となる時間制約が定められているのがリアルタイム処 理である．34 ms かかった処理が 33 ms に縮んだだけで も，それによって与えられた時間制約が満たされるのであ れば，有用な結果だといえる． • 「速いアルゴリズムを使う」のがもちろん基本 e.g. 離散フーリエ変換 → 高速フーリエ変換 • ここでは，アルゴリズムは同じなのに，プログラムの書き方 によって速度が変わる典型的な例を見ていく • 試行錯誤の過程でもある 3 鏡 慎吾 (東北大学):

OpenCVの使い方として画像処理の基本であるラスタスキャンによる画素の参照方法とその画素参照の高速化についてまとめる． 基本的に画素を参照できれば，全ての画像処理は実装できる．(はず…) なので，あとはアルゴリズムを理解すれば画像処理はできるといっても過言ではない．(過言である) OpenCVで画素を参照するには，幾つかの方法があるので紹介する． 方法によっては高速に画素へアクセスできる． 基本的には画像を扱う基本構造体のIplImageを用いることにする． (記事内容が間違っている可能性があるので鵜呑みにしないで下さい!!!) 【IplImage構造体の構成】 IplImage構造体はOpenCVで画像データを扱う構造体である． なぜCvImageじゃないのか？というとIplImageはもともとOpenCVのベースになったIPL(Image Processing Library)という

日本マイクロソフトは2012年1月11日、Windowsなどに関するセキュリティ情報を7件公開した。そのうち1件は、最大深刻度（危険度）が最悪の「緊急」。同情報に含まれる脆弱性を悪用されると、細工が施されたファイルを開くだけでウイルスに感染する恐れなどがある。対策はセキュリティ更新プログラム（パッチ）の適用。 今回公開されたセキュリティ情報の影響を受けるのは、現在サポート対象となっている全てのWindows（Windows XP/Vista/7/Server 2003/Server 2008/Server 2008 R2）、Media Center TV Pack for Windows Vista、Anti-Cross Site Scripting Library（AntiXSS Library） V3.x/V4.0。 最大深刻度が「緊急」のセキュリティ情報は以下の1件。 （1）［

iPhone から Google+・Twitter・Facebook に同時に投稿することができるアプリ「iStatus+」のご紹介です。投稿時に投稿する SNS の選択もでき、通知設定や投稿 URL の短縮機能の有無の選択などの機能があります。今回は現在の最新版 バージョン: 1.2 で試しました。 ■ iStatus+ 投稿テスト SNS の設定は上の「Settings」をタップするか、キーボードの上にある各 SNS アイコンをタップしてアプリの認証を行ってください。 「Settings」画面は上の画像のように SNS の認証のほかにはじめに書いた通知設定や投稿 URL の短縮機能の有無の選択などを行うことができます。 “iStatus test” で投稿してみます。右上の「Post」で投稿できます。認証が済んだ SNS は、各 SNS アイコンをタップすることでマルチポストの

多言語タイピングゲームを作ってみました。十三ヶ国語（アラビア語・ペルシャ語・ベトナム語・ヒンディー語・タイ語・モンゴル語・英語・ドイツ語・スペイン語・ロシア語・韓国語・中国語・日本語）に対応しています。 遊び方 ＴＯＰ画面でタイピングしたい言語名をクリックします。次の画面でＩＭＥを当該言語のものに切り替えます（既に切り替わっている場合は必要なし）。準備ができたら、Ｅｎｔｅｒを押してください。タイピングゲームが始まります。画面下部にタイプすべき単語と日本語訳が表示されます。画面中央には単語の意味を表したイラストが表示されます。画面左上のイラストは次に出てくる単語をあらわしています。この左のイラストを見ながら、タイピングをするように心がけると、素早く入力できますし、単語を記憶する効果が高まります。画面最下部に表示される黒いバーがタイマー代わりです。これが消えるまでになるべく多くの文字を正確にタ

海外サイトPhotoshop Plus – Photoshop TutorialsのエントリーLearn To Create A Camera Lens In Photoshopを参照しました。 Step.1 新規ドキュメント作成 1130×700pixelで新規ドキュメントを作成します。カンバスカラーは何色でも良いです。 描画色を＃af86b5に背景色を#644a68にし、グラデーションツールの円形グラデーションを選択します。 中央から外側に向ってグラデーションで塗りつぶします。 その後「フィルター」→「ノイズ」→「ノイズを加える」を適用します。 [量] 1% [分布方法] 均等に分布 [グレースケールノイズ] Step.2 レンズの外側作成 シェイプツールの楕円形ツールを選択し、キャンバスに円を描きます。 サイズは適当で良いですが、ここでは410×410pxとします。 この円に下

The goal is to get an image represented as a collection of overlapping polygons of various colors and transparencies. We start from random 50 polygons that are invisible. In each optimization step we randomly modify one parameter (like color components or polygon vertices) and check whether such new variant looks more like the original image. If it is, we keep it, and continue to mutate this one i