MedaPipeを用いて虹彩に写輪眼👀 - 高橋かずひとのプログラミング、その他、備忘録。
虹彩に写輪眼を重畳表示するプログラムです👀 結構怖い見た目に、、、👻 もう少しちゃんと実装👀 いや、怖いな、、、🤔 https://t.co/cGrf9ft5n3 pic.twitter.com/fQkVAW5OOv — 高橋 かずひと@プログラマー定年🦔 (@KzhtTkhs) 2022年4月16日 ソースコードは以下にコミットしています。 そして、裏でDeep写輪眼v3のトレーニングを実施しています。 YOLOX-Nanoを採用することによって大幅に高速化🦔！ 近日公開予定🦔🦔！ Deep写輪眼v3のモデルトレーニングを行っています👀 これはトレーニング途中の味見動画です。 第二世代に比べてFPSが早くなっています🦔 第一世代：MobileNetV2 SSDLite、学習データ約3000枚 第二世代：EfficientDet-D0、学習データ約6500枚 第三世代：
OpenCVのDNNモジュールで深度推定してみる - Qiita
この投稿はOpenCV Advent Calendar 2020の14日目の記事です。 はじめに OpenCVのDNNモジュールで各モデルを試してみようというリポジトリで細々と動作を確認したりしています。 そのなかでClassificationやObject Detection、Pose Estimationなどのタスクのモデルはいろいろ動かしてみたけど、そういえばDepth Estimationのモデルは動かしたことなかったな…って思ったのでやってみました。 DNNモジュールとは？ OpenCVでは機能ごとにモジュール（コア機能ならCore、GUI機能ならHighguiなど）に分かれており、ディープラーニングの推論機能を担当するのがDNNモジュールです。 学習はTensorflowやPyTorch、Darknetなどの各フレームワークやAzure Cognitive ServicesのC
OpenCVから見るフォトグラメトリ。（なぜ柱は消失しがちなのか） - Qiita
※ 過去にxRTechNagoya、XRMTGでフォトグラメトリとOpenCVについてLTしたものとほぼ同様の内容です。 この文書について 複数の写真から３Ｄデータを作成できるフォトグラメトリ。特別な機材もいらずにデータを生成できて素敵なのですが・・・ 3DF Zephyrでフォトグラメトリしていると、木の幹のように綺麗に取れる場合と、柱のようになんだか酷い事になる場合があると思います。 その原因についてフォトグラメトリの処理内容をOpenCVの本を読んでなんとなくまとめてみました。 （画像が多めなので縮小表示しています。クリックで原寸表示） まずは、上手くいく例 いかない例 下図は、4枚の写真を3DZFでテクスチャ付きメッシュを作成したものになります。（デフォルト設定で作成） ↓綺麗に立体化できるケース↓ ↓柱が残念ことになってるケース↓ フォトグラメトリの処理概要 まず、フォトグラメト
Pythonパッケージ版のMediaPipeが超お手軽 + 簡易なMLPで指ジェスチャー推定 - Qiita
image = cv2.imread('XXXXXXXX.jpg') image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = hands.process(image) process()に画像投げ込んだら、手のランドマークをゲット🦔！ ※別途、描画処理が必要です。 CPU動作でもかなり早い！ むしろGPU対応していない気がする（ドキュメントのどっかに非対応な旨が書いてあるはあず、、、 MediaPipe(Pythonパッケージ版)がサポートする機能(2020/12/17時点) Pythonパッケージ版のMediaPipeは、現時点で以下の4機能をサポートしています。 Hands Pose Face Mesh Holistic(Pose, Face Mesh, Handsを一度に推定) MediaPipe(Pythonパッケージ版)
東大、デジカメ画像から植物の3次元形質を測定可能なPythonパッケージ公開
東京大学は6月15日、一般的なデジタルカメラの画像から、鉢植え植物の3次元データを高精度に自動測定するPythonパッケージ（EasyDCP:Easy Dense Cloud Phenotyping）を開発し、公開したと発表した。 EasyDCPを利用した測定の大まかな流れ 資料：東京大学 同大学によると、近年は植物の3次元形質を非破壊的に測定するための手法が発展してきているが、既存のシステムは高価であり、大規模な施設や専門的な装置が必要といった理由から、生態学の分野ではそれらのシステムがほとんど用いられてこなかったという。 しかし、生態学的研究において草丈、投影葉の面積、草姿など植物の形に関する測定は非常に重要であり、鉢植えの植物を安価で高速に測定するシステムが必要とされていた。そこで同大学は、一般的なデジタルカメラと、市販およびオープンソースのソフトウェアを組み合わせたパイプライン（E
エルゴノミクスコンピューティング実習
ARToolKitとは マーカーのカメラ座標系における位置姿勢を単眼 カメラの映像から算出することにより，拡張現実 (Augmented Reality; Mixed Reality)空間を容易に構 築できる計測システム． 現奈良先端大教授(元 阪大基礎工 西田研助教授)の 加藤博一先生が，ワシントン大学HITラボ滞在中に 開発． H.Kato, M. Billinghurst: Marker Tracking and HMD Calibration for a Video-Based Augmented Reality Conferencing System, Proceedings of the 2nd IEEE and ACM International Workshop on Augmented Reality, 1999 平面のマーカを使いたい 歴史的経緯 1
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Microsoft PowerPoint - CV06.ppt [互換モード]
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=215344&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1
単眼デプス推定を用いて距離を計測するレシピ
高須正和@ニコ技深センコミュニティ Nico-Tech Shenzhen on Twitter: "この映像の謎技術No.1は人間のアイコンの髪の毛がちゃんと黒いことで、 光で投影したら黒は出ないよ イメージ映像でなくて「開発した」ならすごい https://t.co/0ngLprDr9R"
スナック菓子の袋に反射した光から、周囲の様子を画像で“復元”する：米研究チームが実験に成功