Web App for Containers + Cosmos DBで コンテナ対応したMEANアプリを作ろう!Yoichi Kawasaki
Slides for Azure Webinar: Containerized MEAN App on Azure PaaS
Web App for Containers は、アプリスタックのホストに Docker コンテナーを使用するため皆さんが今Linux上で利用しているOSSベースのアプリもアプリスタックごとDockerコンテナ化することでそのまま Web App for Containersで利用することができます。
本ウェビナーでは簡単なMEANスタックアプリを題材に、アプリをコンテナ化し Web App for Containersにデプロイするまでの一連の流れを解説します。
MEANスタックのMongoDB部分についてはAzure Cosmos DBのMongo APIを利用して完全マネージドな構成を実現します。
Web App for Containers + Cosmos DBで コンテナ対応したMEANアプリを作ろう!Yoichi Kawasaki
Slides for Azure Webinar: Containerized MEAN App on Azure PaaS
Web App for Containers は、アプリスタックのホストに Docker コンテナーを使用するため皆さんが今Linux上で利用しているOSSベースのアプリもアプリスタックごとDockerコンテナ化することでそのまま Web App for Containersで利用することができます。
本ウェビナーでは簡単なMEANスタックアプリを題材に、アプリをコンテナ化し Web App for Containersにデプロイするまでの一連の流れを解説します。
MEANスタックのMongoDB部分についてはAzure Cosmos DBのMongo APIを利用して完全マネージドな構成を実現します。
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが,その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる.一般に,複数物体を同時に組み立てる際は,対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる.ただし,この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし,部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる.この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により,治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた.すなわち,環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して,組み立て作業条件を検討している.本研究ではこの方策に基づいて,複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする.このとき,対象物のロバスト性を考慮することで,仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する.作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ,簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す.さらに,作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する.
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
52. 顔描画のための3Dデータ作成
var video;
var model; //顔認識のための学習モデル
var faceMesh; //顔の3Dデータ
window.onload = function() {
let constraints = { video: { width: 640, height: 480 } };
navigator.mediaDevices.getUserMedia(constraints).then(
function(mediaStream) {
video = document.getElementById("video");
video.srcObject = mediaStream;
video.onloadedmetadata = function(e) {
video.play();
InitRendering();
//顔の3Dモデルを作成 (このあと記述)
CreateFaceObject();
StartTracking();
};
}
);
}
Lesson12
53. 顔描画のための3Dデータ作成
var video;
var model;
var faceMesh;
window.onload = function() {
/*諸々の初期化。スペースの都合上、省略*/
}
このあと、この辺りにCreateFaceObject関数を記述
function InitRendering(){
/*three.jsの初期化。さっきまで解説していたところ*/
}
async function StartTracking(){
/*学習モデルの読み込みと顔認識スタート*/
}
async function FaceTrackingLoop() {
/*顔を検出するループ*/
}
54. 顔描画のための3Dデータ作成
function CreateFaceObject() {
//顔の形状をgeometryで管理
let geometry = new THREE.Geometry();
//頂点を登録(座標は今のところ適当)
for (let i = 0; i < 468; i++) {
geometry.vertices.push(new THREE.Vector3(0, 0, 0));
}
//色などの見た目情報をmateriaに登録
let material= new THREE.PointsMaterial( { color: 0x0000FF, size: 3 } );
//faceMeshに形状(geometry)と見た目(material)を登録。
faceMesh= new THREE.Points( geometry, material );
//three.jsに登録(threejs-ex.js内で処理)
AddToThreejs(faceMesh);
}
Lesson13
55. 顔の特徴点をリアルタイムに描画
window.onload = function() {
/*諸々の初期化。スペースの都合上、省略*/
}
function CreateFaceObject() {
/*顔の3Dデータを作る*/
}
function InitRendering(){
/*three.jsの初期化*/
}
async function StartTracking(){
/*学習モデルの読み込みと顔認識スタート*/
}
async function FaceTrackingLoop() {
/*顔を検出するループ*/
}
顔の検出結果を3Dモデルに反映させる
56. 顔の特徴点をリアルタイムに描画
async function FaceTrackingLoop() {
let predictions = await model.estimateFaces(video);
if (predictions.length > 0) {
//検出された顔の頂点配列にアクセス
let keypoints = predictions[0].scaledMesh;
//顔の3Dモデルの頂点等の情報にアクセス
let geometry=faceMesh.geometry;
for (let i = 0; i < keypoints.length; i++) {
let x = keypoints[i][0];
let y = keypoints[i][1];
geometry.vertices[i].set(x-video.width/2, -y+video.height/2, 1);
}
//情報の更新を許可
faceMesh.geometry.verticesNeedUpdate = true;
}
//上記の情報をThree.jsで描画
RenderThreejs();
requestAnimationFrame(FaceTrackingLoop);
}
Lesson14
62. ポリゴン化しよう
window.onload = function() {
/*諸々の初期化。スペースの都合上、省略*/
}
function CreateFaceObject() {
/*顔の3Dデータを作る*/
}
function InitRendering(){
/*three.jsの初期化*/
}
async function StartTracking(){
/*学習モデルの読み込みと顔認識スタート*/
}
async function FaceTrackingLoop() {
/*顔を検出するループ*/
}
顔の3Dモデルをポリゴンとして設定
63. ポリゴン化しよう
function CreateFaceObject() {
let geometry = new THREE.Geometry();
//頂点を登録
for (let i = 0; i < 468; i++) {
geometry.vertices.push(new THREE.Vector3(0, 0, 0));
}
//頂点の接続情報
let index,p0,p1,p2;
for (let i = 0; i < TRIANGULATION.length / 3; i++) {
index= i * 3;
p0 = TRIANGULATION[index];
p1 = TRIANGULATION[index+1];
p2 = TRIANGULATION[index+2];
geometry.faces.push(new THREE.Face3(p0,p1,p2));
}
//色などの見た目情報をmaterial管理
let material= new THREE.PointsMaterial( { color: 0x0000FF, size: 3 } );
//faceMeshに形状(geometry)と見た目(material)を登録。
faceMesh= new THREE.Points( geometry, material );
AddToThreejs(faceMesh);
}
Lesson16
64. ポリゴン化しよう
let geometry = new THREE.Geometry();
for (let i = 0; i < 468; i++) {
geometry.vertices.push(new THREE.Vector3(0, 0, 0));
}
//頂点の接続情報
let index,p0,p1,p2;
for (let i = 0; i < TRIANGULATION.length / 3; i++) {
index= i * 3;
p0 = TRIANGULATION[index];
p1 = TRIANGULATION[index+1];
p2 = TRIANGULATION[index+2];
geometry.faces.push(new THREE.Face3(p0,p1,p2));
}
//色などの見た目情報をmaterial管理
let material= new THREE.PointsMaterial( { color: 0x0000FF, size: 3 } );
let material = new THREE.MeshBasicMaterial( {wireframe:true} );
//faceMeshに形状(geometry)と見た目(material)を登録。
faceMesh= new THREE.Points( geometry, material );
faceMesh= new THREE.Mesh( geometry, material );
//three.jsに登録
AddToThreejs(faceMesh);
let material= new THREE.PointsMaterial( { color: 0x0000FF, size: 3 } );
faceMesh= new THREE.Points( geometry, material );
Lesson17
71. テクスチャ画像を貼り付けよう
window.onload = function() {
/*諸々の初期化。スペースの都合上、省略*/
}
function CreateFaceObject() {
/*顔の3Dデータを作る*/
}
function InitRendering(){
/*three.jsの初期化*/
}
async function StartTracking(){
/*学習モデルの読み込みと顔認識スタート*/
}
async function FaceTrackingLoop() {
/*顔を検出するループ*/
}
顔の3Dモデルに画像を貼り付ける
72. テクスチャ画像を貼り付けよう
let geometry = new THREE.Geometry();
for (let i = 0; i < 468; i++) {
geometry.vertices.push(new THREE.Vector3(0, 0, 0));
}
//頂点の接続情報とテクスチャ座標対応づけ
let index,p0,p1,p2;
for (let i = 0; i < TRIANGULATION.length / 3; i++) {
index= i * 3;
p0 = TRIANGULATION[index];
p1 = TRIANGULATION[index+1];
p2 = TRIANGULATION[index+2];
geometry.faces.push(new THREE.Face3(p0,p1,p2));
}
//色などの見た目情報をmaterial管理
let material = new THREE.MeshBasicMaterial( {wireframe:true} );
//faceMeshに形状(geometry)と見た目(material)を登録。
faceMesh= new THREE.Mesh( geometry, material );
//three.jsに登録(threejs-ex.js内で処理)
AddToThreejs(faceMesh);
73. テクスチャ画像を貼り付けよう
let geometry = new THREE.Geometry();
for (let i = 0; i < 468; i++) {
geometry.vertices.push(new THREE.Vector3(0, 0, 0));
}
//頂点の接続情報とテクスチャ座標対応づけ
let index,p0,p1,p2;
for (let i = 0; i < TRIANGULATION.length / 3; i++) {
index= i * 3;
p0 = TRIANGULATION[index];
p1 = TRIANGULATION[index+1];
p2 = TRIANGULATION[index+2];
geometry.faces.push(new THREE.Face3(p0,p1,p2));
}
//色などの見た目情報をmaterial管理
let material = new THREE.MeshBasicMaterial( {wireframe:true} );
//faceMeshに形状(geometry)と見た目(material)を登録。
faceMesh= new THREE.Mesh( geometry, material );
//three.jsに登録(threejs-ex.js内で処理)
AddToThreejs(faceMesh);
ここを編集!
74. テクスチャ画像を貼り付けよう
let index,p0,p1,p2;
for (let i = 0; i < TRIANGULATION.length / 3; i++) {
index= i * 3;
p0 = TRIANGULATION[index];
p1 = TRIANGULATION[index+1];
p2 = TRIANGULATION[index+2];
geometry.faces.push(new THREE.Face3(p0,p1,p2));
//UV座標を指定
geometry.faceVertexUvs[0].push([
new THREE.Vector2(UV_COORDS[p0][0],1-UV_COORDS[p0][1]),
new THREE.Vector2(UV_COORDS[p1][0],1-UV_COORDS[p1][1]),
new THREE.Vector2(UV_COORDS[p2][0],1-UV_COORDS[p2][1])]);
}
let texture = new THREE.TextureLoader().load("画像のURL");
//色などの見た目情報をmaterial管理
let material = new THREE.MeshBasicMaterial( {wireframe:true} );
let material = new THREE.MeshBasicMaterial( {map: texture, alphaTest:0.1} );
let material = new THREE.MeshBasicMaterial( {wireframe:true} );
Lesson19
81. テクスチャ画像を貼り付けよう
function CreateFaceObject() {
let geometry = new THREE.Geometry();
//頂点を登録
for (let i = 0; i < 468; i++) {
geometry.vertices.push(new THREE.Vector3(0, 0, 0));
}
//頂点の接続情報
let index,p0,p1,p2;
for (let i = 0; i < TRIANGULATION.length / 3; i++) {
index= i * 3;
p0 = TRIANGULATION[index];
p1 = TRIANGULATION[index+1];
p2 = TRIANGULATION[index+2];
geometry.faces.push(new THREE.Face3(p0,p1,p2));
//UV座標を指定
geometry.faceVertexUvs[0].push([
new THREE.Vector2(UV_COORDS[p0][0],1-UV_COORDS[p0][1]),
new THREE.Vector2(UV_COORDS[p1][0],1-UV_COORDS[p1][1]),
new THREE.Vector2(UV_COORDS[p2][0],1-UV_COORDS[p2][1])]);
}
let texture = new THREE.TextureLoader().load( "画像のURLをここに貼り付ける" );
//色などの見た目情報をmaterial管理
let material = new THREE.MeshBasicMaterial( {map: texture, alphaTest:0.1} );
faceMesh= new THREE.Mesh( geometry, material );
AddToThreejs(faceMesh);
}