3DCG屋さんの活動記録

PROFILE ★★こんな人です

3DCGを活用した映像や没入体験コンテンツの制作をしています。テクノロジーの社会実装に興味があり。テクニカルディレクター。面白いこと新しいことにワクワクする気持ちに『素直』でいつづける。

ラベル openCV の投稿を表示しています。 すべての投稿を表示
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2020年6月18日木曜日

はじめての OpenCV for Python で画像表示


OpenVINO を使う前に
OpenCVを試してみたい


ってことで


インストール
cmdからpipでインストール

今回は main(core)だけインストールしたので

$ pip install opencv-python

でOK!
どうやら 4.2がインストールされたっぽい。
ちなみに、Windowsです。

さらに、画像表示テスト。

使ってみた。
うほ!簡単楽しい。


2018年1月5日金曜日

ProcessingでopenCV始めました


カメラの映像を処理してインタラクティブコンテンツ作成

openCVを利用する

Processing、マジでわかりやすい(簡単・・ではない!)
openFrameworks、やっぱりまだ早かったか><;


あと、思った以上にProcessingの組み方とopenFrameworksが近い。
処理速度はoFが速いというが、、まずはPrでやってみてからかな。
oFはPrの上位ツールってことでいいと思うので、今後!
移行するときはこちらを参考にさせてもらいます。


というわけで、こちらを参考にしてProcessing+openCVを試して遊んでみた。


※Processing標準のvideoライブラリは、追加インストールになりました。
Quicktimeの非対応に関係したものらしいです。
今回は、追加でインストールしてそのまま使ってますが、
今後は(videoライブラリじゃなくて)openCVの機能使ってみたい。



いつもながら、本当にありがとうございます!!!!


さて、というわけで
環境は

Processing
+
openCV
+
webカメラ(or Kinect)

で輪郭検出&パーティクル演出をまずはやる。



2018年1月4日木曜日

oF 始めました(再開再会?)


昨年末、なんとかBlenderをArduinoのボタンから制御するテストが成功!
基礎的な部分だったけど、なんとか道筋が見えた・・・
あとは実際に子供が遊べるところまで作り込むってところですが

同時に openFrameworks(以下 oF) での演出を始めようかと思います!
今年2018年はoFで作品を作ることが目標!

というわけで、会社はWindowsですが
自宅で諸々テストとか試行錯誤するために
MacbookにoF開発環境を。
実は、過去にこんなの作ったことあるんです

oF Kinect AmiddScreenTest from dekapoppo on Vime

oF+Kinect(v1)+アミッドスクリーン(網戸)で
空間スイッチとかなんやら作成したテスト。

ですが、これやってからしばらくoFに触れていなかったので
開発環境を整備するのにも、、、一苦労。。
まぁとりあえず進めていきます。

今回は、とりあえずKinectは使わずに
カメラからの単純な画像をopenCV使って輪郭検出
それでParticleを制御するものを作ります。


これかっこいい!
高精細!?
パーティクルの全体のイメージはこんなの作ってみたい。(サイトはこちら




というわけで、
こちらのサイト参考に超初心者コースで進めます。
(『いつもお世話になってます、yoppa先生!』)

いくぜ創造!


まず、上記サイトからサンプルデータDL。
開いて、myAppフォルダ直下にプロジェクトフォルダが来るように。

と、ここでうまくXcodeで実行されない・・
あ!ofxCvのライブラリがインストールされてなかった。

openCVを使うためには

ofxOpenCV
ofxCv

が必要! →ofxOpenCVとofxCvの説明

で、ofxCvはGithubから要DL!


addonsに必要ファイルをコピー。
exampleファイルは、appフォルダに移動。


よし、ofxCvはインストールされた。


・・・がエラーでまだビルドが成功しない。。
とりあえず少しずつ解決していきます!







2017年1月12日木曜日

Processing openCVで動体認識


openCVで動体認識

processing openCVを使って、遠景動画で動体認識してみました。
サンプルの BackgroundSubtraction をそのまま使ってます。
動画だけ別途用意してみました。



opencv.startBackgroundSubtraction(30,100,0.4)
で背景の閾値を調整するようです。
()の中身は・・・よくわかりませんでした。

(①,②,③)としてなんとなく
①?
②動体認識が消えるまでの時間?
③判定感覚時間?(用意した動画が30fpsなので1/30=0.033333より大きい数字に)

本当簡単に試せてProcessingの魅力を改めて感じます。
ただ、ちゃんとライブラリを理解して作り込むには、まだまだ勉強せねば。


これを応用して、動体検出 ➡︎ 輪郭検出➡︎ box2Dの衝突判定
と進めて行こうと思います。

当面の目標はこれ!!
Kinect・・・Processingではまだ未使用だけど、やっぱり便利なのかな