ステレオ画像処理 – Rest Term
引き続きOpenCV 1.1preについて。 カメラキャリブレーション・ステレオ処理関連でいろいろ調べています。 ステレオカメラでの歪み補正用関数が増えてるのはありがたいんですが、 その関数の引数が15個とかあったりするので使うのがちょっと大変； あと、距離計測アルゴリズムのベースであるブロックマッチングとグラフカット。 これらは速度と精度のトレードオフになっています。 ChangeLogのブロックマッチング法に関する記述、 *processes the Tsukuba stereo pair in <10ms on Core2Duo laptop という内容が本当かどうか確かめてみました。 環境はCore2Duo 3.0GHz, 2GB RAMのマシン、検証画像は同じTsukuba stereo pairです。 この画像はステレオ画像処理分野では大変有名ですね。 ・入力：ステレオペア画像
JavaScriptでステレオ画像処理 – Rest Term
過去、OpenCVやFlashで簡単なステレオ画像処理を試してきましたが (ステレオ画像処理, Flashでステレオビジョン入門)、今回はJavaScriptとCanvas APIで同じものを作ってみます。 Demo: HTML5 Stereo Vision Source Code: cv/stereo_matching at master from wellflat/jslib – GitHub ここではKinectのように赤外線センサーはもちろん利用できないので、純粋な画像解析のみで奥行きを計算します。 2枚の画像でステレオマッチングを行い、カメラから対象までの距離を濃淡で表す視差マップ (深度マップや距離画像と呼ばれることもある、CGの視差マッピングとは別物)を生成します。使用するアルゴリズムはこれまで同様にブロックマッチングを、類似度評価にはSAD（Sum of Absolute
Flash, HTML5 Canvas + OpenCV – Rest Term
前回はWSGIアプリケーションからOpenCVを利用する例を挙げましたが、今回はクライアントをFlashとHTML5の両方で試してみます。といっても特別なことをする必要はなくて、公開されたURIからリソースを取得すればいいだけです。 、、 ということで既に先が見えて飽きてしまいましたが、簡単なデモと方針だけでも気力を振り絞って書いておきます。後はアプリ層の方々におまかせ;; OpenCVはPythonバインディングを使いますので、この部分は前回と同じくFlaskを使うことにします。クライアントがFlashの場合はテンプレートエンジン不要で、URIルーティングを行うためのWerkzeugがあれば十分です。ただ、Flaskなら情熱がなくてもたぶん最後まで書ききれるのでオススメ。最後に処理結果ですが、今回はStar Detectorのデモを作ろうと思うので、以下のようなJSON形式で返すことにし
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