AWS 日本語ハンズオン Amazon Web Services(AWS) の 日本語ハンズオンやワークショップを、カテゴリごとにまとめています。 右側の目次や、ヘッダー部分の検索ボックスから、各コンテンツにたどり着けます。 また、Ctrl + F や command + F を使ったページ内検索もご活用いただけます。 料金について ハンズオンで作成した AWS リソースは通常の料金が発生します。作成したリソースの削除を忘れずにお願いします。 もし忘れてしまうと、想定外の料金が発生する可能性があります。 画面の差異について ハンズオンで紹介されている手順と、実際の操作方法に差異がある場合があります。 AWS は随時アップデートされており、タイミングによってはハンズオンコンテンツが追いついていない事もあります。 差異がある場合、AWS Document などを活用しながら進めて頂けますと幸い

OpenCVの復習が必要になったのでメモしておきます。 // 画像を読み込む UMat source1; imread("scene1.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR).copyTo(source1); if (source1.empty()) { throw runtime_error("Failed to open image"); } UMat source2; imread("scene2.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR).copyTo(source2); if (source2.empty()) { throw runtime_error("Failed to open image"); } vector<UMat> sources; sources.push_back(source1); sources.push_back(source2

空撮動画の解析の流れを示しています。ドローンなどを使って真上から高度一定で撮影するという条件のもとで、カメラの座標推定から高精度なパノラママップの作成までのチュートリアルです。難易度は高めです。 最近のGPSの性能は上がってきていますが、数cm以下の誤差で抑えられるようなGPS受信機は手頃な価格では手に入りません。そこで、上空から真下に向けて撮影した動画を元にカメラの移動を計算する方法を解説します。下のサンプル動画は、右クリックからダウンロードすることができます。 なお、空撮に関しては、高価なマルチコプター（複数の羽をもつヘリコプター）を使用するほど大きなカメラを搭載可能で、高画質の映像を得られる傾向があります。ですが、安価なマルチコプターでも空撮が可能な機種はありますので、それを利用するのも良いと思います。DJIのドローンはとても安定しているのでおすすめです。 ただし、このような小型のド

はじめに 去年の12月に大学のアドベントカレンダーにパノラマ画像を作成する方法を書きました。 当時はOpenCV2系で開発していましたが、OpenCV3でも取り組んでみようと思いやってみました。 前回はSURFとホモグラフィを組み合わせて行いましたが、今回はstitchingにて取り組んでみました。 開発環境 MacBook Pro(Retina, 13-inch, Early 2015) macOS Sierra Xcode9.0 OpenCV3.3 方法 OpenCVにはStitcherクラスが用意されており、これを用いいることで簡易に複数枚の画像からパノラマ画像を合成することが出来ます。 しかしながら、処理時間は少しかかってしまうところが難点ですね。 原画像の読み込み 複数の画像からなる配列を作成 Stitcherクラスのインスタントstatusを作成 status.stitch()

最近、パノラマ画像を作る課題があった。 そいで、Ubuntu14.04にopencv3.1/opencv_contrbをインストールしたり、 pythonで使えるようにしたり、 AKAZE特徴量を使ったりするのにめちゃ手間取ってしまった。 それから、 opencv3のsampleにstitching.cppというコードがあるけれど、 美しすぎて各モジュールの依存関係がよくわからんかったり、 pythonでどうやって書くのと？と 色々詰まったので調べた。 それのメモ。 準備 環境 ubuntu14.04 python2.7.6 opencv3.1/opencv_contrbのインストール なぜ3.1を入れたのかというと、 単に3.0でcontribがコンパイルできなかったから。 なんかCUDA周りで怒られてしまう。 エラーメッセージでググってると、 どっかの記事に3.1を入れればいいYO!H

移動体の追跡や粒子のカウントのチュートリアル中では輪郭構成点から近似的な中心座標を求める手法を紹介していましたが、今回は厳密な重心を求める手法を紹介します。まずは重心の定義から見ていきましょう。なお、同様のことをPythonでも記述可能です(こちら)。 幾何学的には、ある図形の、そのまわりでの一次モーメントが 0 であるような点のこと。図形 D （およびその周辺）の各点 r が密度 f(r) を持つなら、その重心 g とは、 を満たす点 g である（g が D 外の点であることもあり得る）。 密度が一定の場合、単体に限って言うなら、全頂点の各座標の値の算術平均をその座標の値として持つ点はその単体の重心となる。 [Wikipediaより] moments関数について ポリゴンまたはラスタライズされた形状の，3次までのモーメントを求める、moments関数を使用します。 関数momentsは，

この色変化プログラムで再現する方法としてif文で細かく条件分けして記述する手法がとられている場合が多いようです。しかし、何らかの関数で近似することでよりきめ細かい色変化を再現できるのではと考えました。 すでに投稿されている内容としては下記の記事があります。こちらの記事では各所の色が変化する部分をCOS関数で近似させています。しかしこの場合も0に張り付いている部分や1に張り付いている部分は場合分けが必要になります。 値の大きさをサーモグラフィのような色に変換する 各色の色の変化は以下のような区間分けができます。 0に張り付いている区間 連続的に滑らかに値が変化する区間 1に張り付いている区間 このような変化を行う関数としてシグモイド関数を適用させることにしました。 3. シグモイド関数 シグモイド関数は生物の神経細胞が持つ性質をモデルとして作られた関数です。ある値を境に急激に変化を行うため、

画像処理だけで飯が食えるかっ！？ 主にコンピュータ関連の話題中心にしていこうかと思ってますがどうなるかは不明です。 写真の加工や顔認識といった画像処理の話題が多くなるかと思います はじめまして。京都の会社で画像処理エンジニアをしてますsakiyamaKです。 いつからかinstagramとかで写真をお洒落に加工するフィルタが流行りだして、ずっと興味があったので自分のプログラムで再現できないかと調べてみました。 で、一応コツがつかめる程度には再現できたんですが、いかんせん画像処理といえばC言語系でやるのが普通です。でもそれだとウェブ系の人たちにウケが悪そうだなと思ったんで、まずjavascriptの画像処理ライブラリを作ってみました。 名づけてOpenCVjs！ 名前の通り画像処理ライブラリのデファクトスタンダードであるOpenCVのjavascript移植版です。 せっかく作ったんで誰かに

健康のバロメーターとなる心拍数や血圧などが、Webカメラのようなデジタルカメラに顔を映すだけでわかるとしたら･･･。そんな研究をMITの学生さんがしているそう。それも心拍数はすでに現在の技術で測定できるというから、驚きです。 MITの大学院生Min-Zher Pohさんが研究しているのは、WEBカメラや携帯電話のカメラといった、どこにでもあるようなデジタルカメラに顔を映すだけで、心拍数や血圧、血中酸素濃度などの数値がわかるというシステムです。 すでに心拍数は認識できるそうで、例えばカメラを鏡に埋め込めば、鏡の前で歯を磨いている間などの、生活の中の何気ない時間で毎日の心拍数が測れるのだとか。以下がデモ動画となっています。 仕組みとしては、カメラが映した画像から、血が血管を流れるときに起こるわずかな視覚情報の変化を解析し、心拍数をはじき出します。はじき出される数値は、すでに商品化されているセン