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.20 2013

CloudAR API β 公開!

Tasakiです。

ついこの間まで暑いくらいだったのに、急激に冬の訪れを感じる今日この頃いかがお過ごしでしょうか?

今回は、弊社で運営中の画像認識サービスCloudARの画像認識エンジンを利用したCloudAR API βリリースのお知らせです。
.06 2013

GoogleMaps(Web)でピンチアクションが効かない!

ご無沙汰しております。
Tasakiです。

恐ろしい程の猛暑も過ぎ去り、一気に秋がやって来たという感じですね。
来週にはAppleの発表会も迫っており、季節の変化をさらに感じさせます。

さて、今回は表題の通り、web版のGoogleMapsを使う際のお話です。
テーマ的にはニッチであまり参考にならないのではと思うのですが、自分がweb上で探しきれなかったので取り上げてみることにします。
.06 2013

Check Spot サポートページ

<ロケーション型ARアプリ Check Spotについて>

アプリ概要

『Check Spot』はあなたの行きたい場所をシンプルにナビゲーションするアプリです。行きたい場所を登録すると、ロケーション型ARを使ってあなたをその場所にお連れします。

AR...Augmented Reality、拡張現実感。現実空間に仮想物体(CGなど)を付加し、実際に存在するかのように感じさせる表現あるいはそれを可能にする技術。詳しくは下記ウェブサイト(Wikipedia)をご確認ください。
http://ja.wikipedia.org/wiki/拡張現実

ロケーション型AR...GPSなどから位置情報を利用してARを実現する技術。

こんなときに便利です

・道に迷いそうで(迷ってしまい)、とりあえず目的地の方角が知りたい。
・今いるところや、行った場所の簡単なログを取りたい。
・開発元のネクストシステムに行きたい。

<使い方・各画面説明>

■Top画面

ロケーション型ARを使ってナビゲーションするAR画面、登録しているスポットの詳細な情報を閲覧・編集する詳細画面、新しくスポットを登録する新規登録画面に遷移できます。

checkspot_top2.png

[1] 新規登録画面に遷移します。
[2] 登録しているスポットを削除します。
[3] 詳細画面に遷移します。
[4] AR画面に遷移します。

■AR画面

ロケーション型ARを使ってナビゲーションする画面です。

checkspot_ar_1_.png

[1] ARを使って表示しているCG。
[2] ミニマップ。紫のピンが現在地を示し、赤色のピンが目的地を示します。押下すると非表示になります。
[3] 地図を全画面表示するボタンです。

その他の機能を紹介します。

checkspot_ar_2.png

[4] レーダー。扇形が視覚を、赤い三角形が目的地を示します。
[5] 目的地がどちらの方向にあるかを示します。(左にあれば画面左に、後ろであれば画面下に三角形が表示されます)
[6] ミニマップを押下して非表示にした際に現れます。ミニマップを再表示するボタンです。
[7] 現在地から目的地までの距離を示します。

■詳細画面

登録したスポットの情報を閲覧・編集することができる画面です。「スポットを見る」ボタンでAR画面に遷移します。電話番号を入力していれば電話をかけることができ、URLを入力していればWebページを表示することができます。

編集ボタンを押下すると登録している情報を編集することができます。その後、完了ボタンを押下すると変更内容を保存することができます。登録地点も地図を押下することにより変更できます。

IMG_0113.png

IMG_0112.png

■新規登録画面

新しくスポットを登録することのできる画面です。まず、登録する場所の名前(必須)、住所、電話番号、URL、メモを登録します。

IMG_0114.png

地図を押下して登録するスポットの場所を決定します。完了ボタンを押下すると新規登録できます。

IMG_0116.png

■ネクストシステム画面

『Check Spot』やブログ『iPhone アプリ研究会』でおなじみのネクストシステムに行きたいという方のための画面です。ネクストシステムの最寄り駅からの道案内を受けることができます。

IMG_0117.png

チェックポイント(ARで表示された青いCG、ミニマップの青いピン)が表示されます。近づくと下のように、どちらを曲がればいいかなどの案内を受けることができます。

IMG_0118.png

その他のお問い合わせはこちらまで 
→support@next-system.com
.03 2013

Eigenを使って内積, 外積, 正規化

こんにちわ。Uedaです。

今回は初心に帰ってベクトルの内積と外積と正規化です。なんだかんだでよく使うと思うので、まとめておきます。

コード

Vector3d a = Vector3d::Random(3, 1);
Vector3d b = Vector3d::Random(3, 1);

NSLog(@"a: %f, %f, %f", a(0), a(1), a(2));
NSLog(@"b: %f, %f, %f", b(0), b(1), b(2));
double dot = a.dot(b);
NSLog(@"a・b = %f", dot);
Vector3d cross = a.cross(b);
NSLog(@"a×b = %f, %f, %f", cross(0), cross(1), cross(2));


結果

a: -0.999984, -0.736924, 0.511211
b: -0.082700, 0.065534, -0.562082
a・b = -0.252938
a×b = 0.380710, -0.604350, -0.126477
aの正規化: -0.744443, -0.548607, 0.380573


以上です。
.31 2013

ORB特徴点のマッチング

こんにちわ。Uedaです。

OpenCVを使って、ORB特徴点で2枚の画像からどこが同じ特徴のところかを調べてみました。


UIImage *image1 = [UIImage imageNamed:@"IMG_0091.jpg"];
UIImage *image2 = [UIImage imageNamed:@"IMG_0092.jpg"];

Mat imageMat1 = [self cvMatFromUIImage:image1];
Mat imageMat2 = [self cvMatFromUIImage:image2];

Mat grayImage1, grayImage2;
cvtColor(imageMat1, grayImage1, CV_BGR2GRAY);
cvtColor(imageMat2, grayImage2, CV_BGR2GRAY);

OrbFeatureDetector detector(500);
OrbDescriptorExtractor extractor;

std::vector keypoints1, keypoints2;
detector.detect(grayImage1, keypoints1);
detector.detect(grayImage2, keypoints2);

Mat descriptor1, descriptor2;
extractor.compute(grayImage1, keypoints1, descriptor1);
extractor.compute(grayImage2, keypoints2, descriptor2);

vector matches;
BFMatcher matcher(cv::NORM_HAMMING, true);
matcher.match(descriptor1, descriptor2, matches);

for (int i = 0; i < matches.size(); i++)
{
NSLog(@"%f", matches[i].distance);
if (matches[i].distance < 50.0)
{
KeyPoint p1 = keypoints1.at(matches[i].queryIdx);
cv::circle(imageMat1, cv::Point(p1.pt.x, p1.pt.y), 20, Scalar(255, 255, 0), -1);

KeyPoint p2 = keypoints2.at(matches[i].trainIdx);
cv::circle(imageMat2, cv::Point(p2.pt.x, p2.pt.y), 20, Scalar(255, 255, 0), -1);
}
}

[self.imageView1 setImage:[self UIImageFromCVMat:imageMat1]];
[self.imageView2 setImage:[self UIImageFromCVMat:imageMat2]];


結果
orbTest.png

うーん...

以上です。
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