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0. はじめに Apple Vision ProのSDKとSimulatorが公開されたので、Swiftのテンプレートプロジェクトをベースに好きな3Dモデルを表示するまでの手順を紹介します。(2023年6月23日現在) こんな感じのことをやります。 1.開発環境 Xcode 15.0 beta2をインストール。インストール時にシミュレーターを選択するタイミングがあるのでvisionOSを選択するタイミングがあるので、合わせてインストールしてください。 2.プロジェクトの作成 まずはプロジェクを作成しましょう。 (1) Xcode 15.0 beta 2を起動 (2) Create New Projectをクリック (3) visionOSを選択 (4) Appを選択 (5) Nextをクリック (6) Product Nameを設定 (7) TeamとOrganization Identi

0.はじめに 裸眼で3Dコンテンツを楽しめるLooking Glassがついに手元に届きました。 関連記事： VRゴーグルつけずに3D表示：Looking Glass –  九州先端科学技術研究所 早速Unityで何か開発する際の手順をメモ(for Windows)。 詳細は公式ページ(英語)にありますので、そちらもぜひご一読を。 1.ディスプレイの設定 (1) Looking GlassとPCをHDMIケーブルとUSBケーブルで接続 (2) ディスプレイ設定を開き、Looking Glass側(下図2)を下記の通り設定 拡大縮小：100% 解像度： 2560×1600 (3) また、メインディスプレイ(下図1側)も拡大縮小を100%に設定。 2.Unityを使った開発 この記事ではUnity 2017.3.1p1を使用。 (1) Unityを起動して新規プロジェクトを作成 (2) SDK

1. はじめに Googleが提供するスマホ向け次世代ARプラットフォームのARCoreがウェブブラウザのChromeでも利用できるようになるとのことです。 ちなみにWebAR対応予定はChrome 69からなので、早ければ現行版のChrome 67の次の次のバージョンから利用できます。(2018/06/18現在) しかしそんなに待っていられないという人には、試験運用版なら利用できますのでその手順をまとめておきます。(自己責任でお願いします) 2. 手順 (1) ARCore対応端末を用意 Supported Devices  |  ARCore  |  Google Developers ※OSはAndroid O (Android 8.0)以上 ※筆者はNokia 6.1 (Android 8.1.0)とGalaxy S8(Android 8.0.0)で動作を確認。 (2) Chrom

1.はじめに Windows Mixed Reality(HP製) ヘッドセットが届いたので自作コンテンツを動かすまでの手順をまとめておきます。 2.環境 詳しいセットアップ手順は公式ページを参照して行えば問題ないはずなのですが、自身の環境(ALIENWARE NA85Z-HL)では何故か成功しなかったのでちょっと苦戦。 今回WindowsMRがうまく動いたOSやUnityのバージョンの組み合わせを記載しておきます。 OS:  Windows 10 Insider Preview - Build 16251.0 SDK: SDK Insider Preview - Build 16267 Unity: Unity 2017.2 Beta with Mixed Reality Support [memo] Windows 10については、Creators Updateだと頻繁にフリーズしてい

手軽に光学シースルーARが実現できるHoloKitを入手したのでレポート。 光学シースルーARというのはカメラで撮影した風景映像にCGを重ねるのではなく、HoloLensのように目で見ている風景の上にCGのみが重畳される方式のARです。 それをGoogleTangoやARKitに対応したスマートフォンと、段ボール製のヘッドセットで実現できてしまうのがHoloKitです。 1.体験 外観は大きめのハコスコといったところ。上部に挿入したスマートフォンの画面に表示された3Dコンテンツが鏡やハーフミラーで反射してユーザーの目に到達する仕組みになっています。 さらにTangoやARKitは端末の位置や向きをリアルタイムに推定することができるのでHoloKitを装着したまま動き回ることで色々な位置・角度でCGを観察することができます(動画参照)。 2.開発 HoloKitでは対応コンテンツの開発のため

これまでコダックのPIXPRO SP360のストリーミング画像をスマホで表示するシステムを開発してきましたが、10月23日に発売されたRICOH THETA Sが届いたので早速乗り換えてみました。 まずTHETA Sは、USBでPCと接続すると普通にUSBカメラとして認識されます。 そのため、DirectShowやOpenCVを使えば通常の方法で画像を取得することができます。ちなみに映像出力は以下のような両サイドのカメラ映像が左右に並んだもので、サイズはUSB接続の場合1,280×720、HDMI接続の場合は1,920×1,080。 この試作では今後、複数の端末にストリーミング画像を配信することを想定していたため、一旦PCで画像を取得したあとスマホに送信することにしました。 続いてgoogle cardboardで360度画像の中心から好きな方向を眺めるため、スマホ側で受信した画像を3次元

ARやVR空間に表示された仮想物体と実物体が何かしらの相互作用ができたら面白いのではないかと思い、ちょっとしたコンテンツを試作しました。わりと簡便な方法で実現できるのでメモ程度にざっくりとした手順を残しておきます。 1.開発環境 今回の試作では以下のセンサやライブラリを使用しました。 ・開発言語：C# ・グラフィクス：OpenGL (OpenTK使用) ・センサ：Kinect for Windows ・画像処理：OpenCVSharp 2.画像処理による物体認識 実物体の位置の推定を行うため、Kinectから得られるカラー画像に対してOpenCVを用いて画像処理を行います。大まかな手順は以下のとおり。 ① RGBのカラー画像をHSVに変換し、閾値処理によって二値化 ② 閾値を調節することで大まかに対象物の色領域を抽出 ③ 収縮・膨張処理により面積の小さい領域を除去 続いて、抽出された物体の

ARに関するAdvent Calendar用の内容としてはちょうど良さそうなので昨年書いた記事を再掲。 LEAP motionを用いたARシステムを作る上での参考になれば幸いです。 以下、本文 2013年7月にLeapMotionが手元に届き、一通り遊んでみたので振り返りもかねて紹介します。 まず、開発に用いた言語やライブラリは以下の通りです。 ・開発言語：C# ・グラフィクス：OpenGL (OpenTK使用) ・カメラ画像取得：DirectShow.NET ・ARマーカの認識: NyARToolKit for C# ・物理演算：BulletSharp ・その他センサ：Kinect for Windows 7/24 オーダーから約1年近く待ってようやくLeapMotionが手元に。とりあえず付属のアプリで遊んでみた。第一印象としては「応答が早い」。 LEAP Motion SampleA