距離センサ入門（ステレオカメラ、プロジェクション、LiDAR) - arutema47's blog
Qiitaからのお引越し記事です。 目標 ステレオカメラ 概要 特徴 使用製品 パターンプロジェクションカメラ 概要 使用製品 iPhone ゾゾスーツ 工業製品(Ensenso, キーエンス) Time of Flight LiDAR Time of Flightの原理 特徴 スキャン型LiDAR フラッシュ型LiDAR 製品 Velodyne Series 追記 Livox Horizon iPhone iToF LiDAR 目標 通常のカメラは物体の明るさ、色を抽出するのに対し、距離センサは物体までの距離をセンシングします。そのため3DカメラやDepth Sensorなどと呼ばれたりします。 距離を知ることは多様なアプリケーションにおいて重要であり、例えば自動運転では前方車両までの正確な距離を知ることは必須です。またゲームなどのアプリケーションでは人の動作などを距離センサで抽出するK
RaspberryPi 3 Model B+と赤外線距離センサー（GP2Y0A02YK）で距離を測定する | そう備忘録
また今回は物体との距離を測定するのみたがAWS IoT Coreに接続してリアルタイムの測定結果をクラウドにパブリッシュ（アップロード）することもできる。 IoT Coreとの接続はこちらの記事を参考にしてほしい。 接続方法GP2Y0A02YKの出力はアナログなのでADコンバーター（MCP3208）経由でRaspberryPiに接続する。 またGP2Y0A02YKに標準で付属しているリード線は何故かVcc(５V）が黒、GNDが茶色、Vo（output）は白なので注意が必要。 SPIの有効化事前にSPIを有効にする。 RaspberryPiのメニューから設定ー＞Raspberry Piの設定。 インターフェースタブでSPIを有効にして「OK」で保存後にRaspberryPiを再起動する。 spidevのインストール以下のコマンドでspidevをインストールした。 sudo apt-get i
突如現れたバーチャルビデオチャット「spatial.chat（スペチャ）」のすごさとは？｜小宮大輔｜illo / NCN
巷で話題になりつつあるビデオツールがあることをご存知ですか？ Zoomでも、Skypeでも、Wherebyでも、Google Meetでもない、新進気鋭のツール。 それが「spatial.chat」です！ 今まで使ってきたビデオツールとは一線を画したUX/UIで、まるでバーチャル空間にいるような感覚！サマーウォーズ感！ 概要「Try Me」では、本サービスをサクっとお試し利用できます。 「Create Space」では、専用のスペース（ルーム）を作成します。作成時にメールアドレスを登録するだけ。登録したメールアドレス宛にスペースのURLが載ったメールが届くので、そのURLにアクセスしてスペースに入りましょう。他の人は同様のURLにアクセスするだけでスペースに入ることができます。 リリースしてそんなに経ってないからか、すべて無料で使えます。有料プランは今のところありません。スペースに入れる人
深層学習、1つの「目」で正確な距離予測を可能に 自動運転で活用、NVIDIAが語る先端技術
自動運転の実現に必要不可欠な、歩行者やほかの車両などの物体との距離を認識する技術について、米半導体大手のNVIDIA（エヌビディア）が公式ブログでこのほど取り組みを発表した。 その取り組みとは、1台のカメラで撮影する2次元画像から、3次元情報である距離の予測をする技術の精度を向上させるシステムの開発だ。正確な距離予測システムを構築し、加減速やハンドル操作といった自動運転システムに活用するのが目的のようだ。 出典：NVIDIA公式ブログ■単眼カメラの正確な距離予測には課題があった人間は2つの目でとらえた解像度の高い画像を、脳内にて自動で立体処理することで対象との距離を測っている。しかし、自動運転車に2台のカメラを搭載して同じことをしようとすると、少しのタイミングのズレによって誤差が発生してしまうという。 こうした問題が発生しないように、NVIDIAは1台のカメラで対象物までの距離を検知する方
【技術解説】似ている文字列がわかる！レーベンシュタイン距離とジャロ・ウィンクラー距離の計算方法とは - ミエルカAI は、自然言語処理技術を中心とした、RPA開発・サイト改善・流入改
ミエルカAI TOP > メディア > 技術解説 > 自然言語処理 > 【技術解説】似ている文字列がわかる！レーベンシュタイン距離とジャロ・ウィンクラー距離の計算方法とは 執筆：金子冴 人はだれしも間違いを犯すものである．徹夜で仕上げた報告書を提出した後，よく見直してみると誤字脱字が山ほど見つかった経験が読者にもあるだろう(もしかすると私だけかもしれないが)．そういう時，もし自動で間違っている単語を見つけてくれるプログラムがあったら…と考える人もいるかもしれない．そこで今回は，文字列同士の似ている度合いを計算する2つの手法を紹介しよう． ●レーベンシュタイン距離(Levenshtein Distance) ●ジャロ・ウィンクラー距離(Jaro-winkler Distance) 目次 文字列の類似度，距離 編集処理(挿入，削除，置換) レーベンシュタイン距離(Levenshtein Dis
類似度と距離 - CatTail Wiki*
２つのデータが似ている度合いを，類似度の大きさや距離の近さといった数値にしてあらわすことで，クラスタ分析や，k-近傍法，多次元尺度構成法(MDS)をはじめとするいろいろな分析を行うことが可能となる． ここでは，よく知られている類似度や距離について述べる． 類似度という概念は，２つの集合の要素がまさにどれだけ似ているかを数量化したものであり，距離とは，要素同士の離れ具合，従って非類似度とちかい概念と考えてもよい． 参考までに数学における距離の概念の定義を示すと， 距離空間の定義 Sを１つの空でない集合とし，dをSで定義された2変数の実数値関数 d(SxS) → R が，以下の４条件（距離の公理） D1 ： （非負性） 任意のx,y∈Sに対して d(x,y)≧0． D2 ： （非退化性） x,y∈Sに対し d(x,y)=0 ⇔ x=y． D3 ： （対称性） 任意のx,y∈Sに対して d(x
Pythonで2点間の距離（様々）を求める方法
how to calculate the distance between two points using python – StackOverflow Distance computations – SciPy.org にある様に，SciPyには色々な距離を求める方法が用意されている． 質問のEuclidean distance（ユークリッド距離）, Manhattan distance（マンハッタン距離）, Supreme distance（多分，チェビシェフ距離と理解）, Minkowski distance（ミンコフスキー距離）をSciPyを使って求めると， import numpy as np from scipy.spatial.distance import euclidean, minkowski, chebyshev, cityblock a = np.array((1
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9 Distance Measures in Data Science
角度を用いた深層距離学習（deep metric learning）を徹底解説 -PytorchによるAdaCos実践あり-｜はやぶさの技術ノート