OpenCVの復習が必要になったのでメモしておきます。 // 画像を読み込む UMat source1; imread("scene1.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR).copyTo(source1); if (source1.empty()) { throw runtime_error("Failed to open image"); } UMat source2; imread("scene2.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR).copyTo(source2); if (source2.empty()) { throw runtime_error("Failed to open image"); } vector<UMat> sources; sources.push_back(source1); sources.push_back(source2

空撮動画の解析の流れを示しています。ドローンなどを使って真上から高度一定で撮影するという条件のもとで、カメラの座標推定から高精度なパノラママップの作成までのチュートリアルです。難易度は高めです。 最近のGPSの性能は上がってきていますが、数cm以下の誤差で抑えられるようなGPS受信機は手頃な価格では手に入りません。そこで、上空から真下に向けて撮影した動画を元にカメラの移動を計算する方法を解説します。下のサンプル動画は、右クリックからダウンロードすることができます。 なお、空撮に関しては、高価なマルチコプター（複数の羽をもつヘリコプター）を使用するほど大きなカメラを搭載可能で、高画質の映像を得られる傾向があります。ですが、安価なマルチコプターでも空撮が可能な機種はありますので、それを利用するのも良いと思います。DJIのドローンはとても安定しているのでおすすめです。 ただし、このような小型のド

はじめに 去年の12月に大学のアドベントカレンダーにパノラマ画像を作成する方法を書きました。 当時はOpenCV2系で開発していましたが、OpenCV3でも取り組んでみようと思いやってみました。 前回はSURFとホモグラフィを組み合わせて行いましたが、今回はstitchingにて取り組んでみました。 開発環境 MacBook Pro(Retina, 13-inch, Early 2015) macOS Sierra Xcode9.0 OpenCV3.3 方法 OpenCVにはStitcherクラスが用意されており、これを用いいることで簡易に複数枚の画像からパノラマ画像を合成することが出来ます。 しかしながら、処理時間は少しかかってしまうところが難点ですね。 原画像の読み込み 複数の画像からなる配列を作成 Stitcherクラスのインスタントstatusを作成 status.stitch()

最近、パノラマ画像を作る課題があった。 そいで、Ubuntu14.04にopencv3.1/opencv_contrbをインストールしたり、 pythonで使えるようにしたり、 AKAZE特徴量を使ったりするのにめちゃ手間取ってしまった。 それから、 opencv3のsampleにstitching.cppというコードがあるけれど、 美しすぎて各モジュールの依存関係がよくわからんかったり、 pythonでどうやって書くのと？と 色々詰まったので調べた。 それのメモ。 準備 環境 ubuntu14.04 python2.7.6 opencv3.1/opencv_contrbのインストール なぜ3.1を入れたのかというと、 単に3.0でcontribがコンパイルできなかったから。 なんかCUDA周りで怒られてしまう。 エラーメッセージでググってると、 どっかの記事に3.1を入れればいいYO!H

■マイオートテニス2だからできる『正確な』球出し フォームの『再現性』を高めるのに、球出しのボールが安定していなければ、打つ度にフォームが変わってしまい、せっかくの反復練習も効果が薄れてしまいます。 マイオートテニス2は、人間にはできない機械だからこそできる正確無比な球出しが可能です。 同じ場所に正確に球出しができるということは、あなたが同じフォーム、同じ打点で、納得のいく返球ができるようになるまで『反復練習』をすることができるのです。 ■全てのショットが練習できる マイオートテニス2は、球出しのスピード、距離（2m～7m）、高さ（0.5m～4m）、テンポを変えることができるので、あらゆる種類の球だしが可能です。 ストローク練習では、短い距離で、緩いボールを同じ様に打てるようになったら、次は少し距離が長い球出しで練習する。その様に、距離やスピードを徐々に上げていくことで、少しずつ確実にレベ