SlideShare a Scribd company logo
ステレオカメラ作成の道
丹野 嘉信
サイト http://ytanno.herokuapp.com/
連絡先 tannoyoshinobu@gmail.com
目次
• ステレオカメラって何?
• 利用したもの
• 作成手順
• 躓いたところ
ステレオカメラって何
• 二つ並べたカメラ
• 縦もできるが普通は横向き
• 目のような働き(物体までの距離が分かる)
=
利用したもの 色々
• OpenCVSharp2.4.5
• OpenCV2.4.5
• Visual Studio 2012 C#
• Logicool® HD Pro Webcam C920 x 2
• キャプチャーボード
• カメラの固定フレーム
• OpenCV 2 プログラミングブック
• OpenCVのドキュメント
手順1 フレームの作成
• 左右にカメラを設置します。
• 移動させたときにずれないように固定する仕組みが必要
手順2 キャリブレーション - 1
キャリブレーションとはカメラの歪みや位置の補正をすること
• まず、キャプチャボードを用意
• ボードを移動させながら2台のカメラで撮影
• 20-30枚くらい撮影する
手順2 キャリブレーション 2
1. 撮影した画像をグレースケール変換
2. コーナー検知 (FindChessboardCorners関数)でキャプチャボード
の世界座標を求める
3. ステレオキャリブレーション (Stereocalibrate関数)で2台のカメ
ラの内部パラメータ(焦点距離など)や外部パラメータ(歪みな
ど)を求める
4. ステレオカメラの更正 (StereoRectify関数)でお互いが水平に見
えるように回転行列と移動行列を求める。この時視差を距離に変
換するための透視変換行列も求められる
詳しくはOpenCVSharpのサンプルプログラム
CalibrateStereoCamera.csを参照してください
画像の補正
1. InitUndistortRectifyMap関数で補正するためのパラメータを求
める
2. Remap関数でUSBカメラから取得した画像を補正する
Before
After
視差の計算
• 補正した画像を元に視差を計算する。
• OpenCVには視差を求める関数が色々ある。
• CvStereoBMState、FindStereoCorrespondenceBMを使用して
BlockMatchを採用。計算時間が短いのでリアルタイムで更新が
可能
距離変換
• ReprojectImageTo3D関数で視差を距離に変換する
• 下記画像はクリックした所の距離を表示しているプログラム
躓いたところ1
CalibrateStereoCamera.csの
CvMat distCoeffs1 = new CvMat(1, 4, MatrixType.F64C1);
CvMat distCoeffs2 = new CvMat(1, 4, MatrixType.F64C1);
を
CvMat distCoeffs1 = new CvMat(1, 8, MatrixType.F64C1);
CvMat distCoeffs2 = new CvMat(1, 8, MatrixType.F64C1);
に直すといいパラメータが得られた
躓いたところ2
• cvFindStereoCorrespondenceBMで出力する視差のマップを16ビッ
ト符号ありを選択すると視差が16倍された値が帰ってくる
• つまりこの時、距離変換時も16倍する必要がある

More Related Content

What's hot

Color Science for Games(JP)
Color Science for Games(JP)Color Science for Games(JP)
Color Science for Games(JP)
Hajime Uchimura
 
RAFT: Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical Flow
RAFT: Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical FlowRAFT: Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical Flow
RAFT: Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical Flow
MasanoriSuganuma
 
研究者のための Python による FPGA 入門
研究者のための Python による FPGA 入門研究者のための Python による FPGA 入門
研究者のための Python による FPGA 入門
ryos36
 
近年のHierarchical Vision Transformer
近年のHierarchical Vision Transformer近年のHierarchical Vision Transformer
近年のHierarchical Vision Transformer
Yusuke Uchida
 
[解説スライド] NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis
[解説スライド] NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis[解説スライド] NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis
[解説スライド] NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis
Kento Doi
 
20190706cvpr2019_3d_shape_representation
20190706cvpr2019_3d_shape_representation20190706cvpr2019_3d_shape_representation
20190706cvpr2019_3d_shape_representation
Takuya Minagawa
 
3次元レジストレーション(PCLデモとコード付き)
3次元レジストレーション(PCLデモとコード付き)3次元レジストレーション(PCLデモとコード付き)
3次元レジストレーション(PCLデモとコード付き)
Toru Tamaki
 
[DL輪読会]GQNと関連研究,世界モデルとの関係について
[DL輪読会]GQNと関連研究,世界モデルとの関係について[DL輪読会]GQNと関連研究,世界モデルとの関係について
[DL輪読会]GQNと関連研究,世界モデルとの関係について
Deep Learning JP
 
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量takaya imai
 
20090924 姿勢推定と回転行列
20090924 姿勢推定と回転行列20090924 姿勢推定と回転行列
20090924 姿勢推定と回転行列
Toru Tamaki
 
20190307 visualslam summary
20190307 visualslam summary20190307 visualslam summary
20190307 visualslam summary
Takuya Minagawa
 
【DL輪読会】DayDreamer: World Models for Physical Robot Learning
【DL輪読会】DayDreamer: World Models for Physical Robot Learning【DL輪読会】DayDreamer: World Models for Physical Robot Learning
【DL輪読会】DayDreamer: World Models for Physical Robot Learning
Deep Learning JP
 
SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~
SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~
SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~
SSII
 
SfM Learner系単眼深度推定手法について
SfM Learner系単眼深度推定手法についてSfM Learner系単眼深度推定手法について
SfM Learner系単眼深度推定手法について
Ryutaro Yamauchi
 
【DL輪読会】"Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding"
【DL輪読会】"Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding"【DL輪読会】"Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding"
【DL輪読会】"Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding"
Deep Learning JP
 
2018/12/28 LiDARで取得した道路上点群に対するsemantic segmentation
2018/12/28 LiDARで取得した道路上点群に対するsemantic segmentation2018/12/28 LiDARで取得した道路上点群に対するsemantic segmentation
2018/12/28 LiDARで取得した道路上点群に対するsemantic segmentation
Takuya Minagawa
 
MIRU2013チュートリアル:SIFTとそれ以降のアプローチ
MIRU2013チュートリアル:SIFTとそれ以降のアプローチMIRU2013チュートリアル:SIFTとそれ以降のアプローチ
MIRU2013チュートリアル:SIFTとそれ以降のアプローチ
Hironobu Fujiyoshi
 
【DL輪読会】AuthenticAuthentic Volumetric Avatars from a Phone Scan
【DL輪読会】AuthenticAuthentic Volumetric Avatars from a Phone Scan【DL輪読会】AuthenticAuthentic Volumetric Avatars from a Phone Scan
【DL輪読会】AuthenticAuthentic Volumetric Avatars from a Phone Scan
Deep Learning JP
 
ゲーム開発者のための C++11/C++14
ゲーム開発者のための C++11/C++14ゲーム開発者のための C++11/C++14
ゲーム開発者のための C++11/C++14
Ryo Suzuki
 
SLAM勉強会(PTAM)
SLAM勉強会(PTAM)SLAM勉強会(PTAM)
SLAM勉強会(PTAM)
Masaya Kaneko
 

What's hot (20)

Color Science for Games(JP)
Color Science for Games(JP)Color Science for Games(JP)
Color Science for Games(JP)
 
RAFT: Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical Flow
RAFT: Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical FlowRAFT: Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical Flow
RAFT: Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical Flow
 
研究者のための Python による FPGA 入門
研究者のための Python による FPGA 入門研究者のための Python による FPGA 入門
研究者のための Python による FPGA 入門
 
近年のHierarchical Vision Transformer
近年のHierarchical Vision Transformer近年のHierarchical Vision Transformer
近年のHierarchical Vision Transformer
 
[解説スライド] NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis
[解説スライド] NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis[解説スライド] NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis
[解説スライド] NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis
 
20190706cvpr2019_3d_shape_representation
20190706cvpr2019_3d_shape_representation20190706cvpr2019_3d_shape_representation
20190706cvpr2019_3d_shape_representation
 
3次元レジストレーション(PCLデモとコード付き)
3次元レジストレーション(PCLデモとコード付き)3次元レジストレーション(PCLデモとコード付き)
3次元レジストレーション(PCLデモとコード付き)
 
[DL輪読会]GQNと関連研究,世界モデルとの関係について
[DL輪読会]GQNと関連研究,世界モデルとの関係について[DL輪読会]GQNと関連研究,世界モデルとの関係について
[DL輪読会]GQNと関連研究,世界モデルとの関係について
 
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量
 
20090924 姿勢推定と回転行列
20090924 姿勢推定と回転行列20090924 姿勢推定と回転行列
20090924 姿勢推定と回転行列
 
20190307 visualslam summary
20190307 visualslam summary20190307 visualslam summary
20190307 visualslam summary
 
【DL輪読会】DayDreamer: World Models for Physical Robot Learning
【DL輪読会】DayDreamer: World Models for Physical Robot Learning【DL輪読会】DayDreamer: World Models for Physical Robot Learning
【DL輪読会】DayDreamer: World Models for Physical Robot Learning
 
SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~
SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~
SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~
 
SfM Learner系単眼深度推定手法について
SfM Learner系単眼深度推定手法についてSfM Learner系単眼深度推定手法について
SfM Learner系単眼深度推定手法について
 
【DL輪読会】"Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding"
【DL輪読会】"Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding"【DL輪読会】"Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding"
【DL輪読会】"Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding"
 
2018/12/28 LiDARで取得した道路上点群に対するsemantic segmentation
2018/12/28 LiDARで取得した道路上点群に対するsemantic segmentation2018/12/28 LiDARで取得した道路上点群に対するsemantic segmentation
2018/12/28 LiDARで取得した道路上点群に対するsemantic segmentation
 
MIRU2013チュートリアル:SIFTとそれ以降のアプローチ
MIRU2013チュートリアル:SIFTとそれ以降のアプローチMIRU2013チュートリアル:SIFTとそれ以降のアプローチ
MIRU2013チュートリアル:SIFTとそれ以降のアプローチ
 
【DL輪読会】AuthenticAuthentic Volumetric Avatars from a Phone Scan
【DL輪読会】AuthenticAuthentic Volumetric Avatars from a Phone Scan【DL輪読会】AuthenticAuthentic Volumetric Avatars from a Phone Scan
【DL輪読会】AuthenticAuthentic Volumetric Avatars from a Phone Scan
 
ゲーム開発者のための C++11/C++14
ゲーム開発者のための C++11/C++14ゲーム開発者のための C++11/C++14
ゲーム開発者のための C++11/C++14
 
SLAM勉強会(PTAM)
SLAM勉強会(PTAM)SLAM勉強会(PTAM)
SLAM勉強会(PTAM)
 

Viewers also liked

2012 kanemotolablecture1
2012 kanemotolablecture12012 kanemotolablecture1
2012 kanemotolablecture1ytanno
 
自動アングル機能を有したロボットカメラSi
自動アングル機能を有したロボットカメラSi自動アングル機能を有したロボットカメラSi
自動アングル機能を有したロボットカメラSiShogo Namatame
 
【関東GPGPU勉強会#3】OpenCVの新機能 UMatを先取りしよう
【関東GPGPU勉強会#3】OpenCVの新機能 UMatを先取りしよう【関東GPGPU勉強会#3】OpenCVの新機能 UMatを先取りしよう
【関東GPGPU勉強会#3】OpenCVの新機能 UMatを先取りしよう
Yasuhiro Yoshimura
 
関東コンピュータビジョン勉強会
関東コンピュータビジョン勉強会関東コンピュータビジョン勉強会
関東コンピュータビジョン勉強会
nonane
 
scikit-learnを用いた機械学習チュートリアル
scikit-learnを用いた機械学習チュートリアルscikit-learnを用いた機械学習チュートリアル
scikit-learnを用いた機械学習チュートリアル
敦志 金谷
 
Chainerチュートリアル -v1.5向け- ViEW2015
Chainerチュートリアル -v1.5向け- ViEW2015Chainerチュートリアル -v1.5向け- ViEW2015
Chainerチュートリアル -v1.5向け- ViEW2015
Ryosuke Okuta
 
SSD: Single Shot MultiBox Detector (ECCV2016)
SSD: Single Shot MultiBox Detector (ECCV2016)SSD: Single Shot MultiBox Detector (ECCV2016)
SSD: Single Shot MultiBox Detector (ECCV2016)
Takanori Ogata
 
画像処理ライブラリ OpenCV で 出来ること・出来ないこと
画像処理ライブラリ OpenCV で 出来ること・出来ないこと画像処理ライブラリ OpenCV で 出来ること・出来ないこと
画像処理ライブラリ OpenCV で 出来ること・出来ないこと
Norishige Fukushima
 
TensorFlow を使った 機械学習ことはじめ (GDG京都 機械学習勉強会)
TensorFlow を使った機械学習ことはじめ (GDG京都 機械学習勉強会)TensorFlow を使った機械学習ことはじめ (GDG京都 機械学習勉強会)
TensorFlow を使った 機械学習ことはじめ (GDG京都 機械学習勉強会)
徹 上野山
 
機械学習概論 講義テキスト
機械学習概論 講義テキスト機械学習概論 講義テキスト
機械学習概論 講義テキスト
Etsuji Nakai
 
Deep Learningと画像認識   ~歴史・理論・実践~
Deep Learningと画像認識 ~歴史・理論・実践~Deep Learningと画像認識 ~歴史・理論・実践~
Deep Learningと画像認識   ~歴史・理論・実践~
nlab_utokyo
 
Tokyo.R 41 サポートベクターマシンで眼鏡っ娘分類システム構築
Tokyo.R 41 サポートベクターマシンで眼鏡っ娘分類システム構築Tokyo.R 41 サポートベクターマシンで眼鏡っ娘分類システム構築
Tokyo.R 41 サポートベクターマシンで眼鏡っ娘分類システム構築Tatsuya Tojima
 
Pythonとdeep learningで手書き文字認識
Pythonとdeep learningで手書き文字認識Pythonとdeep learningで手書き文字認識
Pythonとdeep learningで手書き文字認識
Ken Morishita
 
機械学習によるデータ分析まわりのお話
機械学習によるデータ分析まわりのお話機械学習によるデータ分析まわりのお話
機械学習によるデータ分析まわりのお話
Ryota Kamoshida
 
機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks
機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks
機械学習チュートリアル@Jubatus Casual TalksYuya Unno
 

Viewers also liked (15)

2012 kanemotolablecture1
2012 kanemotolablecture12012 kanemotolablecture1
2012 kanemotolablecture1
 
自動アングル機能を有したロボットカメラSi
自動アングル機能を有したロボットカメラSi自動アングル機能を有したロボットカメラSi
自動アングル機能を有したロボットカメラSi
 
【関東GPGPU勉強会#3】OpenCVの新機能 UMatを先取りしよう
【関東GPGPU勉強会#3】OpenCVの新機能 UMatを先取りしよう【関東GPGPU勉強会#3】OpenCVの新機能 UMatを先取りしよう
【関東GPGPU勉強会#3】OpenCVの新機能 UMatを先取りしよう
 
関東コンピュータビジョン勉強会
関東コンピュータビジョン勉強会関東コンピュータビジョン勉強会
関東コンピュータビジョン勉強会
 
scikit-learnを用いた機械学習チュートリアル
scikit-learnを用いた機械学習チュートリアルscikit-learnを用いた機械学習チュートリアル
scikit-learnを用いた機械学習チュートリアル
 
Chainerチュートリアル -v1.5向け- ViEW2015
Chainerチュートリアル -v1.5向け- ViEW2015Chainerチュートリアル -v1.5向け- ViEW2015
Chainerチュートリアル -v1.5向け- ViEW2015
 
SSD: Single Shot MultiBox Detector (ECCV2016)
SSD: Single Shot MultiBox Detector (ECCV2016)SSD: Single Shot MultiBox Detector (ECCV2016)
SSD: Single Shot MultiBox Detector (ECCV2016)
 
画像処理ライブラリ OpenCV で 出来ること・出来ないこと
画像処理ライブラリ OpenCV で 出来ること・出来ないこと画像処理ライブラリ OpenCV で 出来ること・出来ないこと
画像処理ライブラリ OpenCV で 出来ること・出来ないこと
 
TensorFlow を使った 機械学習ことはじめ (GDG京都 機械学習勉強会)
TensorFlow を使った機械学習ことはじめ (GDG京都 機械学習勉強会)TensorFlow を使った機械学習ことはじめ (GDG京都 機械学習勉強会)
TensorFlow を使った 機械学習ことはじめ (GDG京都 機械学習勉強会)
 
機械学習概論 講義テキスト
機械学習概論 講義テキスト機械学習概論 講義テキスト
機械学習概論 講義テキスト
 
Deep Learningと画像認識   ~歴史・理論・実践~
Deep Learningと画像認識 ~歴史・理論・実践~Deep Learningと画像認識 ~歴史・理論・実践~
Deep Learningと画像認識   ~歴史・理論・実践~
 
Tokyo.R 41 サポートベクターマシンで眼鏡っ娘分類システム構築
Tokyo.R 41 サポートベクターマシンで眼鏡っ娘分類システム構築Tokyo.R 41 サポートベクターマシンで眼鏡っ娘分類システム構築
Tokyo.R 41 サポートベクターマシンで眼鏡っ娘分類システム構築
 
Pythonとdeep learningで手書き文字認識
Pythonとdeep learningで手書き文字認識Pythonとdeep learningで手書き文字認識
Pythonとdeep learningで手書き文字認識
 
機械学習によるデータ分析まわりのお話
機械学習によるデータ分析まわりのお話機械学習によるデータ分析まわりのお話
機械学習によるデータ分析まわりのお話
 
機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks
機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks
機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks
 

Similar to ステレオカメラ作成の道

AWS Lookout For Vision
AWS Lookout For VisionAWS Lookout For Vision
AWS Lookout For Vision
ssuser862174
 
夜子まま塾 2015年1月23日 進行用資料
夜子まま塾 2015年1月23日 進行用資料夜子まま塾 2015年1月23日 進行用資料
夜子まま塾 2015年1月23日 進行用資料
Masafumi Terazono
 
OpenCVをAndroidで動かしてみた
OpenCVをAndroidで動かしてみたOpenCVをAndroidで動かしてみた
OpenCVをAndroidで動かしてみた徹 上野山
 
Opera Mobile for AndroidのカメラサポートをつかってWebコンテンツにカメラ機能をつけてみたお話
Opera Mobile for AndroidのカメラサポートをつかってWebコンテンツにカメラ機能をつけてみたお話Opera Mobile for AndroidのカメラサポートをつかってWebコンテンツにカメラ機能をつけてみたお話
Opera Mobile for AndroidのカメラサポートをつかってWebコンテンツにカメラ機能をつけてみたお話
Akira Ouchi
 
ニコニコ動画iOSアプリの UX・マネタイズ・技術の話
ニコニコ動画iOSアプリの UX・マネタイズ・技術の話ニコニコ動画iOSアプリの UX・マネタイズ・技術の話
ニコニコ動画iOSアプリの UX・マネタイズ・技術の話Kentaro Matsumae
 
javascript を Xcode でテスト
javascript を Xcode でテストjavascript を Xcode でテスト
javascript を Xcode でテスト
Yoichiro Sakurai
 
OpenCV 百聞は一見にしかず
OpenCV 百聞は一見にしかずOpenCV 百聞は一見にしかず
OpenCV 百聞は一見にしかず
mq_nakamura
 
作る人から作りながら運用する人になっていく
作る人から作りながら運用する人になっていく作る人から作りながら運用する人になっていく
作る人から作りながら運用する人になっていく
Ryo Mitoma
 
2016年第一回プレ卒研in山口研
2016年第一回プレ卒研in山口研2016年第一回プレ卒研in山口研
2016年第一回プレ卒研in山口研
dmcc2015
 
いぬねこ写真館
いぬねこ写真館いぬねこ写真館
いぬねこ写真館murajun1978
 
2012 kanemotolablecture7
2012 kanemotolablecture72012 kanemotolablecture7
2012 kanemotolablecture7ytanno
 
Looking glasslt4 kurokawa
Looking glasslt4 kurokawaLooking glasslt4 kurokawa
Looking glasslt4 kurokawa
優介 黒河
 
Windowsストアアプリで始める Leap Motion入門
Windowsストアアプリで始めるLeap Motion入門Windowsストアアプリで始めるLeap Motion入門
Windowsストアアプリで始める Leap Motion入門
Akira Hatsune
 
2012 kanemotolablecture6
2012 kanemotolablecture62012 kanemotolablecture6
2012 kanemotolablecture6ytanno
 
第2回勉強会
第2回勉強会第2回勉強会
第2回勉強会
Mugen Fujii
 
Leap Motion を用いた数学教材開発の例
Leap Motion を用いた数学教材開発の例Leap Motion を用いた数学教材開発の例
Leap Motion を用いた数学教材開発の例
Yukinori KITADAI
 
恋するJenkins
恋するJenkins恋するJenkins
恋するJenkins
Hiroshi Nakao
 
About SnapKit - Open source lab -
About SnapKit - Open source lab -About SnapKit - Open source lab -
About SnapKit - Open source lab -
Daisuke Yamashita
 
[OpenCV] 100行で作るar
[OpenCV] 100行で作るar[OpenCV] 100行で作るar
[OpenCV] 100行で作るar
suotakehumi
 
iOS の動画アプリ開発に Xamarin を使ってみた @JXUG #2 East
iOS の動画アプリ開発に Xamarin を使ってみた @JXUG #2 EastiOS の動画アプリ開発に Xamarin を使ってみた @JXUG #2 East
iOS の動画アプリ開発に Xamarin を使ってみた @JXUG #2 East
irgaly
 

Similar to ステレオカメラ作成の道 (20)

AWS Lookout For Vision
AWS Lookout For VisionAWS Lookout For Vision
AWS Lookout For Vision
 
夜子まま塾 2015年1月23日 進行用資料
夜子まま塾 2015年1月23日 進行用資料夜子まま塾 2015年1月23日 進行用資料
夜子まま塾 2015年1月23日 進行用資料
 
OpenCVをAndroidで動かしてみた
OpenCVをAndroidで動かしてみたOpenCVをAndroidで動かしてみた
OpenCVをAndroidで動かしてみた
 
Opera Mobile for AndroidのカメラサポートをつかってWebコンテンツにカメラ機能をつけてみたお話
Opera Mobile for AndroidのカメラサポートをつかってWebコンテンツにカメラ機能をつけてみたお話Opera Mobile for AndroidのカメラサポートをつかってWebコンテンツにカメラ機能をつけてみたお話
Opera Mobile for AndroidのカメラサポートをつかってWebコンテンツにカメラ機能をつけてみたお話
 
ニコニコ動画iOSアプリの UX・マネタイズ・技術の話
ニコニコ動画iOSアプリの UX・マネタイズ・技術の話ニコニコ動画iOSアプリの UX・マネタイズ・技術の話
ニコニコ動画iOSアプリの UX・マネタイズ・技術の話
 
javascript を Xcode でテスト
javascript を Xcode でテストjavascript を Xcode でテスト
javascript を Xcode でテスト
 
OpenCV 百聞は一見にしかず
OpenCV 百聞は一見にしかずOpenCV 百聞は一見にしかず
OpenCV 百聞は一見にしかず
 
作る人から作りながら運用する人になっていく
作る人から作りながら運用する人になっていく作る人から作りながら運用する人になっていく
作る人から作りながら運用する人になっていく
 
2016年第一回プレ卒研in山口研
2016年第一回プレ卒研in山口研2016年第一回プレ卒研in山口研
2016年第一回プレ卒研in山口研
 
いぬねこ写真館
いぬねこ写真館いぬねこ写真館
いぬねこ写真館
 
2012 kanemotolablecture7
2012 kanemotolablecture72012 kanemotolablecture7
2012 kanemotolablecture7
 
Looking glasslt4 kurokawa
Looking glasslt4 kurokawaLooking glasslt4 kurokawa
Looking glasslt4 kurokawa
 
Windowsストアアプリで始める Leap Motion入門
Windowsストアアプリで始めるLeap Motion入門Windowsストアアプリで始めるLeap Motion入門
Windowsストアアプリで始める Leap Motion入門
 
2012 kanemotolablecture6
2012 kanemotolablecture62012 kanemotolablecture6
2012 kanemotolablecture6
 
第2回勉強会
第2回勉強会第2回勉強会
第2回勉強会
 
Leap Motion を用いた数学教材開発の例
Leap Motion を用いた数学教材開発の例Leap Motion を用いた数学教材開発の例
Leap Motion を用いた数学教材開発の例
 
恋するJenkins
恋するJenkins恋するJenkins
恋するJenkins
 
About SnapKit - Open source lab -
About SnapKit - Open source lab -About SnapKit - Open source lab -
About SnapKit - Open source lab -
 
[OpenCV] 100行で作るar
[OpenCV] 100行で作るar[OpenCV] 100行で作るar
[OpenCV] 100行で作るar
 
iOS の動画アプリ開発に Xamarin を使ってみた @JXUG #2 East
iOS の動画アプリ開発に Xamarin を使ってみた @JXUG #2 EastiOS の動画アプリ開発に Xamarin を使ってみた @JXUG #2 East
iOS の動画アプリ開発に Xamarin を使ってみた @JXUG #2 East
 

More from ytanno

How to be friend with Attiny202 which is small microcontroller
How to be friend with Attiny202 which is small microcontrollerHow to be friend with Attiny202 which is small microcontroller
How to be friend with Attiny202 which is small microcontroller
ytanno
 
Process of Interval Photograph System
Process of Interval Photograph SystemProcess of Interval Photograph System
Process of Interval Photograph System
ytanno
 
How to make an effort for good job
How to make an effort for good jobHow to make an effort for good job
How to make an effort for good job
ytanno
 
How To Bind Cuda And OpenCV
How To Bind Cuda And OpenCV How To Bind Cuda And OpenCV
How To Bind Cuda And OpenCV
ytanno
 
How to autorun graphic application
How to autorun graphic applicationHow to autorun graphic application
How to autorun graphic application
ytanno
 
How to setup 3D printer (Ender 3 pro)
How to setup 3D printer (Ender 3 pro)How to setup 3D printer (Ender 3 pro)
How to setup 3D printer (Ender 3 pro)
ytanno
 
How to set https server
How to set https serverHow to set https server
How to set https server
ytanno
 
How to write code in Attiny10
How to write code in Attiny10How to write code in Attiny10
How to write code in Attiny10
ytanno
 
How to set up two i2cs on Attiny841
How to set up two i2cs on Attiny841How to set up two i2cs on Attiny841
How to set up two i2cs on Attiny841
ytanno
 
How to write code on MachXO2
How to write code on MachXO2How to write code on MachXO2
How to write code on MachXO2
ytanno
 
K-means and X-means
K-means and X-meansK-means and X-means
K-means and X-means
ytanno
 
First Step SVM
First Step SVMFirst Step SVM
First Step SVM
ytanno
 
さるでも分かりたい9dofで作るクォータニオン姿勢
さるでも分かりたい9dofで作るクォータニオン姿勢さるでも分かりたい9dofで作るクォータニオン姿勢
さるでも分かりたい9dofで作るクォータニオン姿勢
ytanno
 
Xaml html5
Xaml html5Xaml html5
Xaml html5
ytanno
 
C# でブラウザ操作
C# でブラウザ操作C# でブラウザ操作
C# でブラウザ操作
ytanno
 
PI制御を作ってみた
PI制御を作ってみたPI制御を作ってみた
PI制御を作ってみた
ytanno
 
CharpTwitter
CharpTwitterCharpTwitter
CharpTwitter
ytanno
 
MongoDBCSharp
MongoDBCSharpMongoDBCSharp
MongoDBCSharp
ytanno
 
VisualStudinoの役に立ちそうな拡張機能をまとめてみた
VisualStudinoの役に立ちそうな拡張機能をまとめてみたVisualStudinoの役に立ちそうな拡張機能をまとめてみた
VisualStudinoの役に立ちそうな拡張機能をまとめてみた
ytanno
 
2013_kougi6
2013_kougi62013_kougi6
2013_kougi6
ytanno
 

More from ytanno (20)

How to be friend with Attiny202 which is small microcontroller
How to be friend with Attiny202 which is small microcontrollerHow to be friend with Attiny202 which is small microcontroller
How to be friend with Attiny202 which is small microcontroller
 
Process of Interval Photograph System
Process of Interval Photograph SystemProcess of Interval Photograph System
Process of Interval Photograph System
 
How to make an effort for good job
How to make an effort for good jobHow to make an effort for good job
How to make an effort for good job
 
How To Bind Cuda And OpenCV
How To Bind Cuda And OpenCV How To Bind Cuda And OpenCV
How To Bind Cuda And OpenCV
 
How to autorun graphic application
How to autorun graphic applicationHow to autorun graphic application
How to autorun graphic application
 
How to setup 3D printer (Ender 3 pro)
How to setup 3D printer (Ender 3 pro)How to setup 3D printer (Ender 3 pro)
How to setup 3D printer (Ender 3 pro)
 
How to set https server
How to set https serverHow to set https server
How to set https server
 
How to write code in Attiny10
How to write code in Attiny10How to write code in Attiny10
How to write code in Attiny10
 
How to set up two i2cs on Attiny841
How to set up two i2cs on Attiny841How to set up two i2cs on Attiny841
How to set up two i2cs on Attiny841
 
How to write code on MachXO2
How to write code on MachXO2How to write code on MachXO2
How to write code on MachXO2
 
K-means and X-means
K-means and X-meansK-means and X-means
K-means and X-means
 
First Step SVM
First Step SVMFirst Step SVM
First Step SVM
 
さるでも分かりたい9dofで作るクォータニオン姿勢
さるでも分かりたい9dofで作るクォータニオン姿勢さるでも分かりたい9dofで作るクォータニオン姿勢
さるでも分かりたい9dofで作るクォータニオン姿勢
 
Xaml html5
Xaml html5Xaml html5
Xaml html5
 
C# でブラウザ操作
C# でブラウザ操作C# でブラウザ操作
C# でブラウザ操作
 
PI制御を作ってみた
PI制御を作ってみたPI制御を作ってみた
PI制御を作ってみた
 
CharpTwitter
CharpTwitterCharpTwitter
CharpTwitter
 
MongoDBCSharp
MongoDBCSharpMongoDBCSharp
MongoDBCSharp
 
VisualStudinoの役に立ちそうな拡張機能をまとめてみた
VisualStudinoの役に立ちそうな拡張機能をまとめてみたVisualStudinoの役に立ちそうな拡張機能をまとめてみた
VisualStudinoの役に立ちそうな拡張機能をまとめてみた
 
2013_kougi6
2013_kougi62013_kougi6
2013_kougi6
 

Recently uploaded

【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
Sony - Neural Network Libraries
 
TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024
TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024
TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024
Matsushita Laboratory
 
単腕マニピュレータによる 複数物体の同時組み立ての 基礎的考察 / Basic Approach to Robotic Assembly of Multi...
単腕マニピュレータによる 複数物体の同時組み立ての 基礎的考察 / Basic Approach to Robotic Assembly of Multi...単腕マニピュレータによる 複数物体の同時組み立ての 基礎的考察 / Basic Approach to Robotic Assembly of Multi...
単腕マニピュレータによる 複数物体の同時組み立ての 基礎的考察 / Basic Approach to Robotic Assembly of Multi...
Fukuoka Institute of Technology
 
MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdf
FIDO Alliance
 
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
atsushi061452
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdf
FIDO Alliance
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdf
FIDO Alliance
 
YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
 
2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
yassun7010
 
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアルLoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
CRI Japan, Inc.
 
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching
harmonylab
 
CS集会#13_なるほどわからん通信技術 発表資料
CS集会#13_なるほどわからん通信技術 発表資料CS集会#13_なるほどわからん通信技術 発表資料
CS集会#13_なるほどわからん通信技術 発表資料
Yuuitirou528 default
 
論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
Toru Tamaki
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdf
FIDO Alliance
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdf
FIDO Alliance
 

Recently uploaded (16)

【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
 
TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024
TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024
TaketoFujikawa_物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討_JSAI2024
 
単腕マニピュレータによる 複数物体の同時組み立ての 基礎的考察 / Basic Approach to Robotic Assembly of Multi...
単腕マニピュレータによる 複数物体の同時組み立ての 基礎的考察 / Basic Approach to Robotic Assembly of Multi...単腕マニピュレータによる 複数物体の同時組み立ての 基礎的考察 / Basic Approach to Robotic Assembly of Multi...
単腕マニピュレータによる 複数物体の同時組み立ての 基礎的考察 / Basic Approach to Robotic Assembly of Multi...
 
MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdf
 
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdf
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdf
 
YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
 
2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
 
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアルLoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
 
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching
 
CS集会#13_なるほどわからん通信技術 発表資料
CS集会#13_なるほどわからん通信技術 発表資料CS集会#13_なるほどわからん通信技術 発表資料
CS集会#13_なるほどわからん通信技術 発表資料
 
論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdf
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdf
 

ステレオカメラ作成の道