ARToolKitの物体認識 その⑤ 指認識プログラムの公開 - Pipe Render
パブリックドメインソースを公開したので、次にプログラムをまとめたものを公開します。 FingerDetect1.0.zip -- < プログラムの使い方 > --- ０．Webカメラが２つあることが最低条件です。 ちなみに僕のは"Qcam Pro for Notebooks"。他のカメラでは試していないので、動くかどうかはわからないです。 あと、２つのカメラの設定を同じにしてください。 １．２つのカメラの向きを平行にして、まっすぐに並べる。 ２．緑色のキャップのようなもの（作者は風船を使用）を用意し、それを親指に付けます。 ３．TwoViewに関する説明(http://render.s73.xrea.com/pipe_render/2008/05/artoolkittwoview.html)を読み、"WDM_camera_flipV_01.xml"、"WDM_camera_flipV_02
「拡張現実で恐竜がよみがえる!? 科博でジュラシックパーク気分」を見てきました。 - Pipe Render
久しぶりの更新です。 最近はPTAMの解析や、ARToolKitと他のCGツールを協調させるアプリの製作などをコツコツやっております。 AR系の情報は日課のように収集しておりますが、今日は実際に体験できるものを見に行きました。 ITmedia:「拡張現実で恐竜がよみがえる!? 科博でジュラシックパーク気分」 当日は早く着いてしまい、時間が余ったので先にこっちを体験 全球型映像施設「シアター３６０」 こちらもかなりの没入間で非常に面白かったです。子供たちがちょっと怖がるくらいリアル。 本当に浮いていて高速移動しているような感じで、体がその移動に反応しようとしているのが分かりました。 全球型は立体視じゃなくても相当の没入感があるようです。 それが終わってから、やっと目的の展示へ。 大き目の双眼鏡ぐらいのゴーグルを渡され、スタート。 実際に体験して最初に驚いたのが、その精度の高さ。 骨の模型にピ
PTAMの改良 - 4 PTAM+ARToolKit+通信の動画 - Pipe Render
PTAM+ARToolKit+通信機能を合わせた動画を公開しました。 最後の通信の辺りは楽しんでいただけると思います。 詳細ページ： http://render.s73.xrea.com/pipe_render/2009/03/ptam.html http://render.s73.xrea.com/pipe_render/2009/03/ptam-2-2.html http://render.s73.xrea.com/pipe_render/2009/04/ptam-3-1.html BGM：エコテロニカ（sansuiさん） ※また、何度も書きますが、ライセンス上の問題により、 このバージョンのアプリは、実行ファイル・ソースコード共に公開いたしません。 ご了承ください。
PTAMの解析 - 2 処理プロセスの概要 - Pipe Render
2回目は、PTAMの処理プロセスの概要です。 また概要になります、すいません。各プロセスの詳細は、後々解説していこうと思います。 --------- < 処理プロセスについて > --------- PTAMでの処理は、大きく分けて次のようなものがあります。 １．マップの初期化 ２．トラッキング３．マップの更新 ○１のマップの初期化は、一番最初に行われる作業です。PTAMの動画を見ていると分かりますが、最初にバッチ処理っぽいことを行っています。この時の画像を元にマップが構築されて、これが基本のマップになります。 ○2のトラッキングでは、このマップを元にカメラの位置・姿勢（方向）の推定が行われます。この処理はスレッドで行われ、coarse-to-fineという手法が用いられます。 coarse-to-fine：最初に大まかなマッチングを行い、大体の位置を確定できたら、次に細かいマイッチングを
PTAMの解析 - 1 概要 - Pipe Render
PTAM（Parallel Tracking and Mapping for Small AR Workspaces）の解析を行っております。 正直言って非常に難しいです。 なので、とりあえず概要について説明したいと思います。 また資料として、以下のサイトを参考にさせていただきました。 masayashi：PTAMを15分でなんとなく理解する Cagylogic：PTAMのアルゴリズムを理解するのに必要な用語 ※非常に大雑把に翻訳しているので、誤りや不足があるはずです、ご注意ください。 ※また、この内容は未完成で、修正される可能性があります。 ○PTAMとは？ マーカーなしのARの手法です。 以下のような特徴があります。 初めて映す場所でも実行できる（マーカーなどの目印いらず）最初の場所から少し移動しても、トラッキングし続けることができる。（常にマップを更新）マップの更新とトラッキングを別
ARToolKitの解析 その① 変換行列の計算 - Pipe Render
安定化の次は、プログラムの高速化などをやってみようと思ってましたが、 高速化のためには、ARToolKitのソースをもっと理解していなければなりません。 そこで、次に「ARToolKitの解析」を行うことにしました。 解析のその１は、変換行列の計算アルゴリズムの解説をやってみます。 ここでいう変換行列とは、マーカー（オブジェクト）座標系から、グローバル（カメラ）座標系へ変換する行列のことです。 これは、ARToolKitの重要な仕組みの１つです。 ---- < 変換行列計算の概要 > ---- BGM：エコテロニカ（sansuiさん） OpenGLなどの３DCGでは、３Dモデルの移動・回転などを行うために、座標系の変換行列を用います。 ARToolKitの場合も、この変換行列がないと、マーカー上にモデルを表示できません。 プログラムでは、スクリーン上に映ったマーカーの画像から、この変換行列
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