Top view of a 3D map generated by walking through the lab carrying the depth camera underlying Kinect. The system automatically estimates the motion of the camera and detects loop closures, which help it to globally align the camera frames. No external information or sensor is used. Click http://www.cs.washington.edu/ai/Mobile_Robotics/projects/rgbd-3d-mapping/ to download a research paper descr

最近、Webページをクローリングして画像を引っこ抜いたりしているのですが、そこで困るのが、一見すると一枚だけど複数のファイルに分割されている画像。 ↓こういうやつ (http://www.jewelpet.jp/) 多くの人が遅いアナログ回線で Web を見ていた頃は、体感速度を上げる効果があった、らしい。しかし、機械的に画像を収集するような向きにはえらい迷惑です。 そこで、クローラがブラウザ上でのレンダリング結果を見て、これらの画像は隣接して表示されているぞ、といった判断をできないかなーとぴろたんに尋ねてみたところ piro_or> っ [MozRepl] と、5秒で答えが返ってきました。MozRepl というのを使うといいらしいです。というわけで、MozRepl を使って Ruby のプログラムから Firefox のレンダリング情報を取得してみました。 mala さんによる MozR

Less grunt work. More great work. Scan spaces with your iPad or iPhone in seconds. We'll transform them into editable as-builts so you can design the future.

ソフトウェア開発のインクリメント（東京都多摩市）は5月21日、顔を含む画像を送ると、顔や目、鼻などの位置を認識して座標データを送り返す顔認識APIを提供するサイト「detectFace（）;」を公開した。APIの提供は無料で、商用利用もできる。 顔、目、鼻、口、眉の位置と輪郭を認識し、その座標データをXML形式で送り返すWeb API。各パーツの輪郭情報まで提供するため、凝ったアプリケーションを構築できるという。 同APIを使ったサンプルサービスとして、画像をアップロードすると、画像中の人間の顔がパンダのイラストに変わる「ぱんだら」も公開している。 「価格はまちまちだが、顔認識エンジンの価格は安くても100万円以上。高い場合には1000万円以上するものもある」ため、個人のアプリ開発者は顔認識エンジンを使ったWebアプリが作りにくかったという。「今まで高価で手が出せなかったデベロッパーやWe

すげぇ今更なんですが（ちょっとAKQAの仕事は個人的に整理しておきたいので）。Nike PhotoID(Shoot your colors) 。 ケータイで撮った写真をMSNで送るとその写真の色を解析して、靴の配色を作ってくれる＆送ってくれるモバイルコンテンツで、モバイルだけで完結するのではなく、モバイルをつかってどうつなぐか、ということが重要だよ、ってのを教えてくれるコンテンツ。これはやりたくなるよねぇ～。あ、「これは（ユーザーとして）やりたくなるよねぇ～」って思えるか、っていうキャンペーンチェックは結構大事だ。 関連記事：http://www.netadreport.com/blog/2008/12/nike-photoid.html 参考サイト：http://awards.akqa.com/Awards2008/iab/Nike_Photo_iD/default.html =====

前回、『写真に基づく3D空間構築手法の到達点』としてバラバラの写真から3D空間を構築する手法について取り上げた。コメントで言及された人もおられたが、MicrosoftはPhotosynthとして、同様にStructure-from-Motion (SfM)を用いて写真をつなぎ合わせ、インタラクティブにブラウズできるPhotosynthを公開している。 Photosynth Overhead View on Vimeo Photosynth + Bing Maps on Vimeo 現在、研究レベルではWeb上にアップされた不特定多数のユーザによる膨大な写真から街一つを再現するプロジェクトが推進されている。その名も"Building Rome in a Day"（ローマを一日にして成す）だ。下の動画はFlickr検索された画像から生成された3Dモデルを示している。本エントリでは、論文*1に基

建物群から構成される都市景観の3Dモデリングは、様々なアプリケーションにおいて利用されているが、その利用は現時点では限定されており、より積極的な利用を促進するには、3Dモデル構築の省力化、自動化、低コスト化が求められる。最近、ジョージア工科大の研究グループが、都市景観をスキャンし、3Dモデル構築を行うあっと驚く意外な方法を考案している。本エントリでは、論文*1に従って、この手法の概要と、それによって将来可能になるであろうユースシーンについて紹介したい。本エントリで掲載する図表は本論文からの引用である。 【告知】@LunarModule7でつぶやいています。 興味のあるかたはフォローください。 GPSを使って街をスキャンする GPSは30個程度の衛星のうち受信可能な位置にある衛星からの時刻情報、軌道情報などを受信し、衛星からの距離を測定、3次元位置を測位するものだ。4個のGPS衛星からの電波

一昔前は実世界の建築物を元にウォークスルー可能な3D空間を構築しようと思ったら、まず各部屋の形状を計測器を用いて計測し、その計測結果に基づいて人手でモデル化し、領域ごとにテクスチャを貼り、照明を設定して……と気の遠くなるような作業が必要だった。3D空間の構築は極めてコストの高い作業だったが、近年では2次元画像（実写写真）に基づいた3D空間の構築手法が長足の進歩を遂げており、以前に比べれば極めて低コストに3D空間を構築する事が可能となっている。 【告知】Twitterはじめました。@LunarModule7です。 興味のあるかたはフォローくださいとしばらく宣伝。 今ではバラバラに撮影した写真から、全自動で3D空間を構築し、内部を自由にウォークスルーできるようになっている。ワシントン大学とMicrosoft Reseachが2009年に発表した研究*1は現時点における集大成とも言えるものとなっ

この「addLib 」は、手持ちの何の変哲もない写真を様々な理論を組み合わせて、無限にグラフィックデザインを作り出してくれるアプリです。 一枚の写真からつくり出される無限のデザインバリエーションは素晴らしいの一言では片付けられないほど、クール！！ そして使い心地もグ〜♪ 気に入ったグラフィックは、iPhone内への保存はもちろん、Twitterにアップもできちゃいます。 兎に角、体験してもらうのが一番！