|��2�ݚEσ�uIl���@釖̆ޝ�c������*}���.z���Ĺ��D��X�CY}��O��U��?�.&�F�R8S�#�G� �5�ۓ *��|D�u��E`r@d�=m��Q\s�p�ˑ?������B�bk�kK�C�J endstream endobj 98 0 obj <>>>/Filter/Standard/Length 128/O(#���w����5%���U 4�5�k_җ��[��F�X)/P -1324/R 4/StmF/StdCF/StrF/StdCF/U(ЙN�@�|[\\�� ø )/V 4>> endobj 99 0 obj <><><>]/ON[135 0 R]/Order[]/RBGroups[]>>/OCGs[135 0 R]>>/PageLayout/OneColumn/Pages 95 0 R/Type/Catalog>> endobj 100 0 obj <>/Font<>/ProcSet[/PDF/Text]/XObject<>>>/Rotate 0/Type/Page>> endobj 101 0 obj <>stream 2Dデプスマップから3D座標を出す方法には2つ欠点がある。 1つ目は、従来手法はdepthマップを2次元画像として扱っているため、2次元への射影時にdistorionが生じるという点だ。 本来3Dのデータを2Dにすることによるdepthマップの歪みがあることである。 デプスマップは、テクスチャ座標(U, V)から深度Zが求まる関数として表現できる。このZは既に3D空間（カメラ空間）におけるZであるので、X, Yを求めたい。 X, Yは、Intrinsic Matrixを用いて、次のように計算できる。 計算式としてはこれだけ。 2. ���x�TP^]�*/�� rgbd画像を3d空間のポイントに変換する方法このチュートリアルでは、固有のマトリックスを紹介し、それを使用してrgbd（赤、青、緑、深さ）画像を3d空間に変換する方法について説明します。rgbd画像はさまざまな方法で取得できます。 178 0 obj <>stream h�bbd```b``>"��IkɴD*)�Hau)'w���`]��,��LBd�D ���I&}M�- q����e 2l�v�~l�4ɚ�`3,� 3��}��`��� L� ɿ�L@�}�b`��&֫ v� https://github.com/mks0601/V2V-PoseNet_RELEASE, https://cvpaperchallenge.github.io/CVPR2018_Survey/#/ID_V2V-PoseNet_Voxel-to-Voxel_Prediction_Network_for_Accurate_3D_Hand_and_Human_Pose_Estimation_from_a_Single_Depth_Map, HANDS2017 frame-based 3D hand pose estimation Challenge Results, you can read useful information later efficiently. Voxelごとに各key-pointの尤度を求める。 目次1 はじめに2 モザイクアートの仕組み3 モザイクアートサンプル4 まとめ はじめに 過去に画像から指定の文字を使ってアスキーアート(AA)化するツールを作りました。反省点として今からでもUIをよ ... 2018年初めての投稿です。最近株や投信を始めてみましたが土日は当然のようにやってないので何かないかなと思っていたのですが、競馬の存在を思い出したのでちょっとやってみました。競馬は初めてでどの馬に賭 ... 目次1 はじめに2 Redmineとは3 トラブルシューティング3.1 基本3.2 apache2ctl configtestの失敗3.3 redmineテーブルが無い4 最後に はじめに Ubunt ... 指定の画像を読み込ませてAA化するツールです。画像ファイルを読み込むとAAが作成されます。サンプルはこちら。 (使い方) 画像ファイル読み込みボタンから自分の好きな画像を選んでそれをAAとすることがで ... はじめに タイトルどおりなのですが、指定フォルダ内のファイルのファイル名にあるカッコつき数字、例えば(1)や(2)、(3)…といったものですが、それを一度に消すスクリプトをPython3で作成しました ... プログラミングや3DCG、Web関係で気付いたことについてメモしていきます。だいたいが備忘録ですが、自分でサンプルを作って動かしてみたりしています。 作成した画像フォルダから1枚の画像を開く: 4. この記事は、2016年12月26日に執筆した記事を加筆修正したものです。 今のarは現実の空間をカメラで取り込み、シースルーのような形、かつ2d（平面的）で表現してきましたが、これからはいったん3dに ・uDepth: Real-time 3D Depth Sensing on the Pixel 4, 環境の3D情報を取得する「デプスセンシング」は、開発者とユーザーの両方にとって貴重なツールです。「デプスセンシング」は昨今の技術革新により、「ポートレートモード」や「AR」のようなアプリケーションから「透明物体検出」に至るまで、非常に活発な研究分野となっています。典型的な「RGBベースのステレオデプス検出」は、計算コストが高く、ローテクスチャでは問題が発生し、極端に暗い場所では完全に機能しません。, 「Pixel 4」の「フェイスアンロック」は、高速かつ暗闇で機能する必要があるため、別のアプローチが必要でした。そのため「Pixel 4」には「uDepth」と呼ばれるデプスセンサーが含まれています。この技術は、認証システムがユーザーを識別し、なりすまし攻撃から保護するのに役立ちます。また、写真レタッチ、環境のデプスベースのセグメンテーション、背景のぼかし、ポートレートのエフェクト、3D写真など、多くの斬新な機能もサポートしています。, 最近では「Pixel Nural Core」、2つのIRカメラ、IRパターンプロジェクタを使用して、30Hzで時間同期されたデプスフレーム（DEPTH16）を提供するために、Camera2のAPIとして「uDepth」へのアクセスを提供しています。GoogleカメラアプリはこのAPIを利用して、「Pixel 4」で撮影した自撮り写真に改善されたデプス機能を提供します。, この記事では、「uDepth」がどのように機能するのかと、基礎となるアルゴリズムについて説明します。, すべてのステレオカメラシステムは、視差を使用して奥行きを再構築します。この効果を観察するには、オブジェクトを見て、片目を閉じてから、閉じている目を切り替えます。オブジェクトの見かけ上の位置がシフトし、近くにあるオブジェクトがより多く移動するように見えます。「uDepth」は、各ピクセルの視差を計算で推定する高密度ローカルステレオマッチングテクニックのひとつです。これらの手法は、1台目のカメラの画像の各ピクセルの周囲の領域を評価し、2台目のカメラの画像で同様の領域を見つけようとします。適切に調整されている場合、生成される再構成はメトリックであり、実際の物理的な距離を表します。, テクスチャのない領域に対処し、光量の少ない状況に対処するために、ステレオIRカメラで検出されたシーンにIRパターンを投影する「アクティブステレオ」設定を利用します。このアプローチにより、ローテクスチャ領域の特定が容易になり、結果が改善され、システムの計算要件が軽減されます。, ステレオセンシングシステムは非常に計算量が多く、30Hzで動作するセンサが高品質を維持しながら低消費電力であることが重要です。, その1つは、互いに似ている領域のペアがあると、それらの領域のほとんどの対応する部分集合も似ているということです。たとえば、2つの8x8ピクセルのパッチが似ているとすると、ペアの各メンバーの左上の4x4のサブ領域も似ている可能性が高くなります。このことが「uDepth」パイプラインの初期化手順に反映されます。各画像の重なりのないタイルを比較し、最も類似したものを選択することで、デプス提案のピラミッドが構築されます。このプロセスは、1x1タイルから始まり、初期の低解像度のデプスマップが生成されるまでサポートを階層的に蓄積します。, 初期化後、「Pixel 4」上の規則的なグリッドパターンイルミネータをサポートするために、ニューラルデプスリファイン面とのための新しい技術を適用します。典型的なアクティブステレオシステムでは、シーン内のマッチを識別するのに役立つ擬似ランダムグリッドパターンを投影しますが、「uDepth」は繰り返しグリッドパターンもサポートすることができます。このようなパターンの繰り返し構造は、ステレオペア間で似たような領域を生成し、不正確なマッチを引き起こす可能性があります。そこで、軽量（75kパラメータ）の畳み込みアーキテクチャを使用してこの問題を軽減し、IRの明るさと近隣情報を使用して不正確なマッチを調整しています。, ニューラルデプスリファイン面とに続いて、良好なデプス推定値が近隣のタイルから反復的に伝搬されます。これとそれに続くパイプラインのステップは、「uDepth」の成功の鍵となるもう一つの洞察を活用しています。これにより、シーンをカバーする平面的なタイルを見つけて、後からタイル内の各ピクセルの個々の深さを絞り込むことができ、計算負荷を大幅に軽減することができます。, 最後に、隣接する平面仮説の中からベストマッチのものが選択され、良いマッチが見つからなかった場合には、サブピクセルの絞り込みと無効化が行われます。, スマホが激しい落下を経験すると、ステレオカメラの工場出荷時のキャリブレーションが実際のカメラの位置から乖離してしまうことがあります。実際の使用時に高品質の結果を保証するために、「uDepth」はセルフキャリブレーションを採用しています。スコアリングルーチンは、誤りの兆候がないかどうかすべての深度画像を評価し、デバイスの状態に対する信頼性を高めます。誤りが検出されると、現在のシーンからキャリブレーションパラメータが再生成されます。これは、特徴の検出と対応、サブピクセルの精密化（ドットプロファイルを利用）、バンドルの調整からなるパイプラインに従います。, 詳細については、「uDepth」のベースとなっている Slanted O(1) Stereo を参照してください。, 「uDepth」からの生データは、「フェイスアンロック」の基本的な要件である正確でメトリックなものになるように設計されています。ポートレートモードや3D写真などのコンピュテーショナルフォトグラフィのアプリには、まったく異なるニーズがあります。これらのユースケースでは、ビデオフレームレートを達成することは重要ではありませんが、デプスはカラーカメラの視野全体で滑らかで、エッジを揃え、完全なものでなければなりません。, これを実現するために、「uDepth」の生データを強化し、完全で密度の高い3Dデプスマップを推論するエンドツーエンドの深層学習アーキテクチャを訓練しました。RGB画像、人物のセグメンテーション、生のデプスの組み合わせを使用し、ドロップアウトスキームを使用して、各入力の情報を強制的に使用しています。, 地上の真実を得るために、331個のカスタムカラーLEDライト、高解像度カメラのアレイ、カスタム高解像度深度センサーのセットを装備したジオデシック球体を使用して、人物のほぼ写実的なモデルを生成することができる容積キャプチャシステムを活用しました。セットアップに「Pixel 4」を追加し、残りのハードウェア（ライトとカメラ）と同期させました。生成されたトレーニングデータは、実画像と「Pixel 4」のカメラ視点からの合成レンダリングの組み合わせで構成されています。, これらのコンポーネントをすべて配置することで、「uDepth」は、30Hzのデプスストリームと、写真撮影用の滑らかでポスト処理されたデプスマップの両方を生成します。当社のシステムが生成する滑らかで密度の高いピクセル単位のデプスは、「Social Media Depth」を有効にしたすべての「Pixel 4」のセルフィーで利用できます。, 最後に、「uDepth」からリアルタイムなポイントクラウドを可視化するデモアプリをご紹介します。こちらからダウンロードしてください（デモと研究のみを目的としたもので、商用利用を目的としたものではありません）。このデモアプリは、「Pixel 4」から3Dポイントクラウドを可視化します。デプスマップは時間同期されており、RGB画像と同じ座標系で表示されるため、以下の可視化例のように、3Dシーンのテクスチャ表示が可能です。, uDepth: Real-time 3D Depth Sensing on the Pixel 4, 【CVPR'19 / ICCV'19】3D Human Pose Estimationの最新…, 忙しい人向けの Structure your app for SwiftUI previ…. 具体的には、それぞれのVoxelにkey-pointらしさをもたせ、そのVoxelを3Dの畳込みで処理していく。 V2V-PoseNetでは、この前処理にシンプルなCNN2を使っている。, 入力 入力が88x88x88であるため、ほぼ$O(10^6)$でリアルタイムに実行できるということなのだろうか。, 出力 In IEEE InternationalConference on Computer Vision Workshop, Oct 2017. 3D Stereoscopic Photographyのページから、「ugosoft3d-7-x64.rar」をダウンロードし、 解凍して、適当なフォルダに格納する。 ダウンロード方法が判らない、もしくは、RARの解凍方法が判らないかたは、こちら からZIPファイルを解凍して、適当なフォルダに格納 … く曲面進化[5]，デプスマップの推定と統合[6]～[10]，特 徴抽出と曲面フィッティング[11],[12] という4 つのアプ ローチに分類した．近年では特に3 番目のカテゴリが注

カメラなどで撮影した写真からデプス(距離)画像を推定する技術でステレオグラムなどとも呼ばれる立体視のできる写真を作成してみました。このような画像はマジカルアイというステレオグラムを集めた本でも有名かと思います。, 前回の記事でRGB画像からデプス画像を推定する技術を試しました。そこで気が付いたのですが、カラー画像とデプス画像があれば理屈的には立体視のできるステレオグラム画像ができるのではないかと思い、そういうソフトがないか探したところステレオフォトメーカーというものを見つけることができました。下のリンクからダウンロードできます。, 私も初めて知ったのですが、GoogleCameraでデプス付きの画像をとることのできる機能があるそうで、今回のステレオフォトメーカーはそのような画像を読み込んでステレオグラム画像を作ったりすることのできるソフトです。入力はGoogleCameraのデプス画像だけでなく、今回のようなRGB画像＋デプス画像やステレオの左右画像などをサポートしています。詳細は先ほどのリンク先をご参照ください。, 前回使用したサンプルソースの出力はmatplotlibの画像が表示されるようになっています。この画像は画像サイズや色味のスケールなど余計なものが表示されており、グレースケールで距離を表したようなちゃんとしたデプス画像とは言えません。, そのため、ステレオフォトメーカーで読み込めるようなグレースケールのデプス画像を吐き出すようにする必要があります。以下のように変更しました。(修正箇所のみピックアップしています), 一つ注意すべきなのは1chのグレースケール画像形式ではなく3chのカラー画像形式(RGB/BGR)で出力しておかないとステレオフォトメーカーではうまく読み込めないということです。, ここからがステレオフォトメーカーの出番です。ステレオフォトメーカーの「ファイル>左右の画像を開く」を選択してカラー画像とデプス画像の2枚を選択します。このときCtrlを押しながらカラー画像、デプス画像の順で開かないと最終的にうまくいきません。, そして「Alt+D」を押すと左右画像の作成に進むことができます。下画像のようなダイアログが出てきます。ここの視差を大きくすれば奥行の幅が広がります。, 平行法で立体に見えます。まあまあの出来ですが、思ったよりちゃんと立体になってないです。, ディープラーニングのデプス推定技術を利用してRGB画像から立体視のできるステレオグラムを作成しましたが出来はいまひとつでした。, 基本的に機械学習は教えた画像に近いものに対して結果を出してくるので、もしかしたら今回の入力画像はあまりなじみのない相性の悪いデータだったのかもしれません。そのため、学習に使われた画像をもとにそれに似ている奥行きのわかりやすそうな画像で試してみたり、大変だとは思いますがオリジナルのデータを使って学習をしてみるというのが手として考えられます。ただ、デプスに関してはデータを取るのが大変だと思います。. iOSで撮影したデプスデータを3D空間上の点群（Point Cloud）に変換する。, 上の画像は自分で実装したものだが、RGB-D -> XYZ変換のサンプルは、Appleから公式で出ている。, さらにWWDC 2018の「Creating Photo and Video Effects Using Depth」セッションで実装の解説もある。, （2019.10.9追記： 本記事の内容を丁寧に書き直して拙著「Depth in Depth - iOSデプス詳解」に加筆修正しました。）, デプスマップは、テクスチャ座標(U, V)から深度Zが求まる関数として表現できる。このZは既に3D空間（カメラ空間）におけるZであるので、X, Yを求めたい。, 技術的なメモやサンプルコード、思いついたアイデア、考えたこと、お金の話等々、頭をよぎった諸々を気軽に垂れ流しています。, フリーランスiOSエンジニア兼サンフランシスコのFyusion社勤務。 著書に「iOS×BLE　Core Bluetooth プログラミング」「iOSアプリ開発　達人のレシピ100」。GitHubで「iOS Sampler」シリーズ他さまざまなオープンソースを公開している。, iOSで撮影したデプスデータを点群に変換し、エクスポートしてMeshLabで読み込む, 【CVPR'19 / ICCV'19】3D Human Pose Estimationの最新…. By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. 2Dデプスマップから3D座標を出す方法には2つ欠点がある。 1つ目は、従来手法はdepthマップを2次元画像として扱っているため、2次元への射影時にdistorionが生じるという点だ。 本来3Dのデータを2Dにすることによるdepthマップの歪みがあることである。 In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition , pages 770–778, 2016. ����&��f孜oQ��{㻗UZ O5G��Z�Gل��fl����O���۷�2�!ZH[�W!����^�'�K�K듒mT���"�˷�P�+��e�%b�7p�f�#Pө���]��dJZ���e#[��Hp��S�^����HC Copyright© めめんと , 2020 All Rights Reserved Powered by AFFINGER5. このチュートリアルでは、固有のマトリックスを紹介し、それを使用してRGBD（赤、青、緑、深度）画像を3D空間に変換する方法について説明します。RGBD画像はさまざまな方法で取得できます。たとえば、赤外線ベースの飛行時間検出を使用するKinectのようなシステムから。しかし、iPhone12はLiDARをカメラシステムに統合すると噂されています。自動運転車にとって最も重要なこと：車のモバイルユニットからのLiDARデータを標準のRGBカメラと組み合わせてRGBDデータを取得できます。この記事では、データの取得方法については詳しく説明しません。, 3D環境で各ピクセルが何に対応するかを理解したい場合は、カメラのプロパティを知ることが重要です。最も重要なパラメータは焦点距離です。ピクセル座標を長さに変換する方法を説明します。「28mm」のような焦点距離を見たことがあるでしょう。これは、レンズとフィルム/センサーの間の実際の距離です。, 単純な幾何学的引数（「類似の三角形」）から、各ピクセルのuとdから位置xを簡単に導き出すことができます。下の写真はxとuを見ているだけですが、yとvについてもまったく同じことができます。ピンホールカメラモデルの場合、焦点距離はx方向とy方向で同じです。これはレンズ付きのカメラには必ずしも当てはまらないので、これについては今後の記事で説明します。, 通常、fₓとfᵧは同じです。ただし、イメージセンサーの非長方形ピクセル、レンズの歪み、または画像の後処理などは異なる場合があります。, 要約すると、幾何学的引数のみを使用して、画面の座標系をデカルト座標系に変換する非常に短いPythonコードを記述できます。, コード（cₓ、cᵧ）では、カメラセンサーの中心です。カメラのプロパティである定数pxToMetreに注意してください。これは、焦点距離がメートル単位とピクセル単位の両方でわかっているかどうかを判断できます。それがなくても、画像はスケールファクターまで3Dで正確に表現されます。, もちろん、これをすべて行うためのより一般的な方法があります。固有の行列を入力してください！前述のカメラプロパティ（焦点距離とカメラセンサーの中心、およびスキュー）を組み込んだ単一のマトリックス。詳細については、この優れた記事をお読みください。ここでは、それを使用して上記の変換を行う方法について説明します。以下では、行列には​​大文字の太字、ベクトルには小文字の太字、スカラーには通常のスクリプトを使用します。, 次に、同次座標を紹介します。同次座標は、同じ次元の行列として変換（平行移動、回転、および傾斜）を記述するのに役立ちます。, このように考えてください。図2では、画像平面を他の距離、たとえばfₓ→2fₓから移動し、シフトした係数h = 2を記録することができます。シフトにより単純なスケーリングが導入され、uとvをhで除算することで、いつでも元に戻すことができます。, これで、最後の次元を変更せずに、同次座標で任意の操作を実行できます。すべての操作は、最後のコンポーネントが変更されないように定義されています。良い例は、この本の第2.5.1章にあります。, 回転行列R、並進ベクトルt、および固有行列Kは、カメラの射影行列を構成します。これは、世界座標から画面座標に変換するように定義されています。, [ R | t ]はブロック表記を指します。つまり、Rと列ベクトルt = transpose {t₀、t₁、t₂}を連結します。つまり、Rの右側に追加します。, 逆に変換したい場合は問題があります。3x4行列を反転することはできません。文献には、逆行列を可能にする正方行列の拡張があります。これを行うには、方程式を満たすために左側に1 / z（視差）を追加する必要があります。4x4行列は、フルランクの内在的/外因的行列と呼ばれます。, 最も単純なケースで上記のことを確認しましょう。カメラの原点とワールドの原点が整列しています。つまり、Rとtは無視でき、スキューSは0で、イメージセンサーは中央に配置されています。これで、カメラマトリックスの逆は単純になります。, 最初の行を見るだけで、最初に見つけたのとまったく同じ結論になります（式1）。同じことが、式の2行目と3行目を使用するyとzにも当てはまります。それぞれ6。より複雑な固有行列の場合、この変換を行う前に逆行列を計算する必要があります。上三角行列なので、簡単な分析ソリューションがあります。, これで、深度マップまたはRGBD画像を各ピクセルが1つのポイントを表す3Dシーンに変換するためのすべてのツールが手元にあります（図3）。その過程で私たちが行ったいくつかの仮定があります。それらの1つは、簡略化されたカメラモデルであるピンホールカメラです。ただし、現実の世界で使用するカメラはレンズを使用しており、多くの場合、ピンホールモデルでしか近似できません。このシリーズの次の記事では、この変換に対するレンズの違いと影響について説明します。, この記事は、自動車およびロボットのマッピングシステムの専門家であるyodayodaInc。によって提供されました。水曜日の午後9時PST / PDTの仮想バー時間に参加したい場合は、talk_at_yodayoda.coに電子メールを送信し、購読することを忘れないでください。, 大規模な画像分類データセットでトレーニングされたディープニューラルネットワーク（例：, この記事では、コンピュータビジョンの上位5つのニューラルネットワークアーキテクチャを順不同でリストします。畳み込みニューラルネットワークの歴史畳み込みの概念は、この論文で福島邦彦によって最初に紹介されました。ネオコグニトロンは、畳み込み層とダウンサンプリング層の2種類の層を導入しました。, それらの違いと分類タスクの実行方法分類は、機械学習で一般的なタスクです。チャーン予測、スパムメールの検出、画像分類は、ほんの一例です。, 実世界のアナロジーによる強化学習の基本と、Pythonを最初から使用して適切な目的地で乗客を乗降させるためのセルフドライブキャブをトレーニングするためのチュートリアル。ほとんどの人は、AIがコンピュータゲームを単独でプレイすることを学んでいることを聞いたことがあるでしょう。非常に人気のある例はDeepmindです。これは、2016年にAlphaGoプログラムが韓国のGo世界チャンピオンを破ったときにニュースになり世界を席巻しました。, はじめに自然言語テキスト形式の非構造化データは、「知識」の貴重な情報源です。業界の専門家は、企業に蓄積されたテキスト資産を収集することの価値を強調しています。, 持続可能な未来のための工場におけるHVACの最適化要約。暖房、換気、および空調（HVAC）ユニットは、建物の温度と湿度の設定を維持する役割を果たします。, この記事では、相互検証について説明します。機械学習の基本的な用語に精通している必要があると思います。, コンピュータビジョンのために知っておくべき5つのニューラルネットワークアーキテクチャ.

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