Kinectを利用した簡単3Dモデル作成と3Dモデル活用法
3Dモデルを作りたくなったことはありませんか？ 筆者は最近、3Dモデルを作りたくなるシーンが増えてきたと感じています。 例えばPCやスマートデバイス向けのゲームを作る場合、UnityやOpenGL ESを用いれば簡単に3Dゲームを作ることができます。モダンブラウザで実装されているWebGLを利用すれば、Webブラウザ上で動作する3Dゲームを作ることも可能でしょう。ほかにも、KDDIが提供するSATCHやmetaioが提供するJunaioなど、AR（Augmented Reality拡張現実）プラットフォームサービスも一般的になり、3Dモデルを利用するアプリが簡単に作れるようになってきました。 TISでも、JunaioのARエンジンを単独利用して3DモデルをiPad上にAR表示する検証をしています。詳細は下記のページを参照してください。 3Dスキャンした物体をmetaio SDKでiPad上
肉体言語 Tython - Thanks Driven Life
Tython とはhttps://github.com/gongo/Tython/tree/development 肉体言語 Tython は、Kinect センサーを用いて、体の動きを利用してプログラムを入力する言語、というかインターフェースというかフレームワークというか。 図にするとこんな感じです。 Kinect を介して動きを検知 (Detector) 検知した動きによって、入力するソースコードを決定 (InputMethod) ソースコードを入力し終わったら、コンパイル (Compile) コンパイルしてできた命令列を実行 (VM) デモ 「Hello, World!」Tython を使って Hello, World! を出力してみました。 Hello, World! 出力まで 4分強 一回で成功しなかった 最終的に成功するまでの時間は 90分 一度でも文字入力失敗すると最初から
ヒューマノイドロボットのための演技指導ソフト「V-Sido」
従来のロボット操作用ソフトウェアは、あらかじめロボットに覚えさせた動きを再生させるだけのものがほとんどでした。 V-Sidoは、マウスで画面中のＣＧを動かすだけでリアルタイムに全身の動きを生成し、ロボットを動か すことができます。しかも、ロボットが転倒しないように動きを自動補正するため、従来のように手動で モーションを微調整する必要はありません。 さらに、戦闘機のコクピットのような操作画面とＡＲを応用した擬似３Ｄ表示技術 により、ユーザは実際にロボットに乗り込んだような感覚を味わえます。 V-Sidoは、あなたの"二足歩行ロボット"を"巨大ロボット"に進化させます
DERiVE コンピュータビジョンブログ - Kinectのトラッキング原理「部位認識に基づく3D姿勢推定」
このサイトについて DERiVEはコンピュータビジョン、画像認識が専門のMasaki Hayashiがお送りしている、コンピュータビジョン(Computer Vision)を中心としたITエンジニア、研究向けのブログです。※「DERiVE メルマガ別館」は2015/9月で廃刊致しました、 Tweet はじめに今から1週間前から、私のTwitterのフォロワー周辺で、Kinectの原理とその発展的使用方法についての議論が始まりました。 参考：Kinectの仕組みにまつわるつぶやき一覧 ところが、Kinectはその原理が詳細に書かれているところがWebには少なく、少し検索したくらいではなかなかわかりよいまとめ記事がなく、私も含めてみなさん憶測で議論せざるを得ないところがありました。 そこで、この記事では開発者の資料・インタビューなどをもとに、Kinectの原理についてまとめようと思います。これ
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