Jul. 26, Sun.
YouTubeで、床ののびている方向から進行方向を判断するロボットの映像をみかけました。
Roborealmをつかっているようです。
OpenCVをつかってできないだろうかといろいろと試してみました。
いいときはなんかそれらしく見えます。cvFloodFill()をつかってぬりつぶしています。やってみてわかりましたが、フローリングでは反射や継ぎ目、木目でなかなか"FLOOD"してくれません。私の部屋は午後に日がさすのでさらにひどい。。前掲の動画では、白いラグを床に敷いて反射も少ないのでうまーくいっていたようです。部屋もちょい暗くしてるし。
下の方にある小さい円を描画した座標を指定したcvFloodFill()をかけています。座標がひとつだけだと大きい面積をとれないので座標を複数設定しました。
座標の位置はまだ改善の余地がありそうです。平滑化をかけたりもしましたが、そもそも生の画像にcvFloodFill()をかけることもどうなのかなと思っています。座標のヒストグラム解析とかしてcvCalcBackProject()とかかけてからなら物体追跡のノウハウが生かせるかもしれないとか考えていますが。
あとは床ののびる方向やロボット自身がどちらに進むかを判定するロジックを考えなきゃ。
IT
マイクロソフトとグーグルはいくつかの分野で真っ向から勝負することになる。マイクロソフトが今年6月にサービスを開始した新検索エンジン「Bing」はユーザーから高い評価を得ており、コムスコアが7月16日に発表した6月の米国のインターネット検索市場シェア調査では、マイクロソフトが0.5ポイント近くシェアを伸ばし、8.4％のシェアを獲得している。グーグルは米国市場では65％と、依然圧倒的なシェアを維持しているものの、今年1月以来のシェアの落ち込みとなった。
ビジネス
技術開発プロジェクトを成功させるためには、しっかりしたビジョンを実現するために、設計を日々変化させ、研究者、技術者が高めていくことが一番大切だ。例外はないと思う。
国家プロジェクトで、予算獲得の名目を変えられないというのは、プロジェクトの基本設計が間違えていたとしても、変えることができないことを意味する。「変化と成長」という、開発プロジェクトで一番大切なことを禁止しているようなものだから、成功を期待することは難しい。
メディア/マーケティング
夏場のコミックマーケットは、毎回３万5000ものサークルが参加し、55万人以上が来場する巨大イベントに成長している。
55万人ってすごいですね。私が今年いったESEC(組込み開発技術展)でさえ３日間で10万人くらいです。せまい業界とはいえビッグサイトが超満員だったのにそれ以上ですか。
OpenCV
WillowGarageのOpenCVMonthlyを訳してくれています。
OpenCVWiki全体でも面白い情報がいろいろ載っていそうなので私もちょいちょいチェックしたいと思います。
C-Descriptor が導入されて， SIFTのパテントの話 を考えなくてよくなる，という話は「おぉ」っと思いました．そういえば，そんな話ありましたね…．助かる人も多そうです．速度を求める人は，SURFを使うのかもしれないですが．
たしかに私も物体認識を実装調査していて、RobHess氏のSIFTモジュールを試しましたが、パフォーマンスがいかんともしがたいのでSURF路線でいろいろ試しています。SIFTのAPIインターフェースや速度が改善されれば有望な選択肢にはなるのですが。テンプレートマッチングなどはcvDFT()で速度を向上させているようですが、SIFTの速度向上は簡単ではないですよね。
来月(?)にリリースされるOpenCV2.0のリリースノート(?)を翻訳してくれたので紹介します。私も目を通しましたが、全部を翻訳するのは億劫なのでしていませんでした。参考になります。ありがたや。
