赤外線LEDペンの製作
（１）準備物 ○ラジオペンチ ・先の細いラジオペンチが作業しやすいでしょう。道具はこれ１本だけ。 ○赤外線ＬＥＤ ・大阪の日本橋や東京の秋葉原に行けば簡単に手に入りますが、通販も便利です。 ・共立電子エレショップ http://www.e-netten.jp/eleshop/cgi/search.cgi?syou=赤外線LED ※封筒に入れて送ってもらうと、送料も120円で済みます。 ○100円ショップのダイソーで売られているマジックライトペン ・半田付けが出来る方は、何でも改造できると思いますが、お手軽なのはこれ。 ・本当は、紫外線LEDが付いていて、透明な特殊インクで書いた文字を紫外線LEDで浮かび上がらせるものです。 ・今回は、紫外線LEDをはずして、赤外線LEDに交換します。 （２）製 作 手順１ 部品の取り外し LEDの頭の部分をはずします。 LEDの頭を押し込んではずします
マーカー検出器(マイクロQRコード版)作成中
以前やっていた、自作マーカーを検出するやつの続きとして、 今度はマイクロQRコードを検出するものを作っています。 OpenCVのFindChessboradのソースを参考にしながら、とりあえずマーカーの基準点となる 四角形をかなりの精度で検出することができるようになりました。 ただ、現時点では方向が不定なので、もう少し研究する必要はあります。 （基準マーカーの左右に、１セルおきに白と黒が並んでいるので、 これを検出できれば方向の決定ができるようになると思います。） ひとまず、現時点では以下のような感じです。 処理時間は、 マーカー基準点の検出 6ms ホモグラフィ行列の計算 10ms 射影変換 15ms でトータル30msぐらいです。 パソコンで動作させるなら問題なさそうですが、Androidでやるにはちょっと厳しいかも。 マイクロQRコードのデコードライブラリも見当たらない
工学ナビ - 「攻殻機動隊」「電脳コイル」の世界を実現！ - ARToolKitを使った拡張現実感プログラミング
仮想世界と現実世界を融合する技術は，拡張現実感（Augmented Reality：AR）と呼ばれています． おおげさな言い方をするとARは現実の世界に情報を「上書き」することができる技術です． アニメや映画にでてくる「電脳」を想像してみてください．手のひらの上に3Dキャラクタを表示したり， 現実の世界でデジタル・データに触れてみたり… そんな魔法のような技術です． ARToolKit はARアプリケーションの実装を手助けするC言語用のライブラリです． ARToolKitを使うと，紙に印刷されたパターンをカメラで読み取り， その上に3Dオブジェクトをオーバーレイ表示するアプリケーションが簡単に作れます． 本来は非常に敷居の高い技術なのですが，このライブラリは「難しい部分」の処理を全てやってくれます． …というわけで今回はARToolKitを使って近未来の技術 「拡張現実感」 を体験
キヤノン：技術のご紹介 | 開発者が語る
──キヤノンのHMD（ヘッドマウントディスプレイ）を体験しましたが、まさに“魔法のアイマスク”ですね。装着すると、目の前の現実空間に仮想の車が立体で現れ、しかも運転席に乗れたりします。まず、この“魔法”の基本構成を教えてください。 猪口このHMDは「MR（Mixed Reality:複合現実感）技術」のキーデバイスにあたるもので、現実空間を撮影するCCDビデオカメラと、CGを重ね合わせた複合現実を映し出す表示装置とで構成されています。表示には小型・超高精細の表示ディスプレイを用いていますが、利用者はディスプレイを直接見るのではありません。自由曲面プリズムで拡大した映像が目に届くようになっています。 ──自由曲面プリズムを用いることで、肉眼とあまり差がない大きさに見えるんですか？ 猪口そうです。小さなディスプレイの映像を虫メガネと同じ原理で拡大させています。3面から成るプリズムを使っています
MX™518 Performance Optical Mouse
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AndroidとOpenCVで試す特定物体認識 - 遥かへのスピードランナー
6月2日に開催されたDevLOVEさんと弊社の共同開催勉強会で、「Android×ComputerVision」というお題で発表してきました。 要はOpenCVをAndroidアプリに組み込んで特定物体認識を試そう、というもの。 資料は以下です。 20110602_MTI×DevLOVE発表資料「Android×ComputerVision」 View more presentations from Takahiro Horikawa ソースはgithubで公開してます。 https://github.com/thorikawa/AndroidObjectRecognition/ 概要 資料にも記載していますが、カメラのプレビュー画像からSURFの特徴点を検出して、LSHで再近傍検索→特定物体認識というのを毎フレーム行っています。 「物体」はCDのジャケット画像を5枚の内から認識して、それ
高速特定物体認識手法を用いたモバイルデバイスでのリアルタイム AR 吉 田 悠 一† 安 倍 満 † モバイルデバイス上でリアルタイムで動作する “Augmented Reality” を実現する，高速でメモリ �
高速特定物体認識手法を用いたモバイルデバイスでのリアルタイム AR 吉 田 悠 一† 安 倍 満 † モバイルデバイス上でリアルタイムで動作する “Augmented Reality” を実現する，高速でメモリ 効率の良い特定物体認識手法を提案する．特定物体認識とは，入力画像に映る対象と，同一の物体が 映っている画像をデータベース内から探し出す処理のことであり，中でもデータベース中の参照画像 と，入力画像との対応点を求めることで画像検索を行う手法がよく知られる．この対応点の情報から， 参照画像に対する入力画像の相対位置関係が計算できるため，この手法はマーカーレス AR に広く応 用されている．しかしながら，計算能力の低いモバイルデバイス上で実現するためには，次の２つの 課題が残っている．一つ目の課題は，対応点の探索のために必要な局所特徴量の計算コストが大きい 点である．二つ目の課題は，特
次世代ARエンジンで巨大市場を拓く！――あるベンチャー企業の挑戦｜BUSINESS NETWORK
次世代ARエンジンで、グローバル企業への飛躍を目指すベンチャー企業がある。東京・台東区に本社を構えるウェルシステムだ。マーカー不要の「イメージ認識」を実現したARエンジンが今年完成。さらに道順まで案内可能な「歩くナビ」を開発し、AR市場に挑む。 モバイル分野における巨大な潜在市場として脚光を浴びるAR（Augmented Reality：拡張現実）――。調査会社のシード・プランニングによれば、AR活用サービスの市場規模は2015年に1800億円に達する見込みだが、この超有望市場に挑戦するベンチャー企業が東京・台東区にある。梁承豪社長が率いるウェルシステムだ。2009年からARエンジンの開発に着手した同社は、今年その開発を完了。いよいよ本格的にモバイルAR市場に打って出始めた。 目標は1万5000人のグローバル企業 ウェルシステムは、約9年前に来日した韓国人の梁氏が2005年に設立したシステ
NEC(Japan)
リテールテック JAPAN 2024 社会課題や環境問題の解決、顧客体験の向上、従業員の効率化など、次世代の小売業の未来をDX変革する新たな取り組みをご紹介
iPad 2 Augmented Reality - Part 1 'Recognition' Business Opportunities
Accompanying post http://personalizemedia.com/augmented... Part One of my series of AR future videos 'AUGMENTED WORLDS' looking specifically at the Business Opportunities around type 3 of my AR types - Recognition (Outline) Next Gen 'iPad 2/3/4.0? like prototype' stroll around an augmented Sydney. Video, music devised & created by GARY HAYES of MUVEDesign.com 120MB MP4 Creative Commons downlo
石川グループ研究室
一部東京大学に残っていた研究活動が東京理科大学に移転したことにより, 2024年度より, 当研究室の研究活動のすべてが東京理科大学で行われています. 所属は, 東京理科大学総合研究院で, 東京理科大学葛飾キャンパスに研究室を置いています. 研究室名称も今まで通り, 石川グループ研究室として, ホームページのURLも従来と変更ありません. どうかよろしくお願い申し上げます. センサやロボットはもちろんのこと, 社会現象や心理現象等も含めて, 現実の物理世界＝リアルワールドは, 原則的に並列かつリアルタイムの演算構造を有している. その構造と同等の構造を工学的に実現することは, 現実世界の理解を促すばかりでなく, 応用上の様々な利点をもたらし, 従来のシステムをはるかに凌駕する性能を生み出すことができ, 結果として, まったく新しい情報システムを構築することが可能となる. 本研究室では, 特に
OpenCV
作成者: 怡土順一, 最終変更者: 小枝正直, 最終変更リビジョン: 481, 最終変更日時: 2009-08-13 20:02:03 +0900 (木, 13 8月 2009) CXCORE サンプルコード 基本構造体（Basic Structures） 配列操作（Operations on Arrays） 初期化（Initialization） コピーと充填（Copying and Filling） 変形と置換（Transforms and Permutations) 線形代数（Linear Algebra） 離散変換（Discrete Transforms） 動的構造体（Dynamic Structures） 木（Trees） 描画関数（Drawing Functions） 曲線と形状（Curves and Shapes） テキスト（Text） データ永続性と実行時型情報（Data
日系Ｌｉｎｕｘ１１月号 ＯｐｅｎＣＶでＡｎｄｒｏｉｄ上のＡＲアプリケーション作る記事の件 - cslabの日記
連載７回目で１１月号で最終となる、ＡＲアプリケーションのアルゴリズム の巻きでは、Ａｎｄｒｏｉｄを搭載した開発ボード（ＢｅａｇｌｅＢｏａｒｄ）で画像認識（ジェスチャー認識）してリモコンをつくる開発工程を解説している。 ここで手の形状を認識するのに、肌色認識としてＨＳＶのＨ（色相）をつかって手抽出してから、ＨｏＧ（Histgram of Oriented Gradients）を使っている。ＨｏＧのヒストグラムを、グー、チョキ、パーのテンプレートのＨｏｇを直接距離を計算して近ければそれと判定する方法をとっている。 こんな認識フローもあるんだ、と。Ｈｏｇ作るときは、肌色抽出などしないで、グレー画像から作るのが一般的かと思っていた。肌色抽出後だと、うまく肌色抜ければ制度が出るだろうが、ＨｏＧは輪郭形状にシビアだと思われるので、肌色抽出が失敗すると痛いことになりそうだが、どうなんだろう。 あと、特徴
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Ustream.tv: ユーザー aitc: 第一回ARセミナー：最先端のAR技術紹介, 講演者：株式会社コンセプト 取締役/クリエイティブ・ディレクター 林建一 様 概要：画像認識ベースのAR技術の最先端の技術�
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