tks_yoshinagaの日記

KinectやLeap motion, VRやARなどの技術を使ってやったことのメモとか

C#で始めるAzure Kinect開発④:カラー画像とDepth画像の位置合わせ

1.はじめに

これまでの記事ではC#のFormアプリケーション開発するためのSDKの導入、Kinectの起動、カラー画像の表示、Depth画像の表示についてそれぞれ解説しました。(過去記事はこのページの最後にリンクがあります。)

これらのチュートリアルを組み合わせることで同一ウインドウ内にカラー画像とDepth画像を並べて表示するということも可能になります。ただし、それぞれの画像は異なるカメラによって撮影されているため位置や画素数、画角など様々なパラメータが異り、奥行きと色を対応付けるには座標変換(位置合わせ)が必要になります。
そこで今回はSDKが提供するTransformationを利用した各画像の位置合わせについて紹介します。なお、本記事で使用するプログラムは下記の記事①の内容の続きとなります。

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C#で始めるAzure Kinect開発③:Depth画像の表示

1.はじめに

前々回の記事ではC#のFormアプリケーションでKinectに接続するまでの手順を、そして前回はカラー画像を表示するまでの手順を解説しました。今回はその次のステップとしてDepth画像を取得して表示するまでの手順を紹介します。なお本プログラムは前回と同様、公式サンプルのカラー画像に関する部分をアレンジしたものですので詳細を知りたい方は本家をご覧ください。
※本記事で使用するプログラムは下記の記事①の内容の続きとなります。

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C#で始めるAzure Kinect開発②:カラー画像の表示

1.はじめに

前回の記事ではC#のFormアプリケーションでKinectに接続するまでの手順を解説しました。今回はその次のステップとしてカラー画像を取得して表示するまでの手順を紹介します。なお本プログラムは公式サンプルのカラー画像に関する部分を抜き出したものですので詳細を知りたい方は本家をご覧ください。
※本記事で使用するプログラムは前回の内容の続きとなります。

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C#で始めるAzure Kinect開発①:プロジェクト設定 & SDKの導入

1.はじめに

C#を使ってAzureKinect用のシステムの開発をする際のプロジェクトの設定やSDKの導入手順についてのメモ。 

2.開発環境

Visual Studio 2019
 ※C# フォームアプリケーション開発環境を事前にインストール
・Azure Kinect SDK1.3.0

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2019-2020 Microsoft MVP for Windows Developmentを受賞しました!

2019-2020 Microsoft MVP for Windows Development(活動領域: Windows Mixed Reality)を受賞しました。有難いことに今回で3回目の受賞です。

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これまで継続してきたMRに関する研究・開発やコミュニティ活動を評価していただいた結果なのではないかと思います。
今回の再受賞を励みに、これからもMicrosoft関連技術はもちろん、ARに関する様々な情報を共有していきます。また、ハンズオン形式の勉強会開催のご依頼や技術相談などお待ちしています!

活動概要

(1) 研究や趣味でのWindows MR技術の活用

研究としてはARの医療応用に関する研究発表をしたり、ハイパフォーマンス・コンピューティングの国際会議SC18でのデモなどを行いました。また、趣味でもでもコンテンツを色々と試作してYouTubeSNSなどで公開しました。

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Oculus QuestとA-Frameで始めるWebVR

0.はじめに

Oculus Questが発売され2週間以上経ち、そろそろ自分で何か作ってみたいという人も増えてくるんじゃないかなと思ったので、A-Frameを使ったWebVR開発のはじめの一歩について手順をまとめておきます。
本記事の内容をでとりあえずトリガーのオン/オフを取得できるようになり、これを応用すればコントローラの入力を取得できるようになります。まず第一歩を踏み出したい人はぜひ参考にしてください。
[今日のゴール]
https://hatena-quest.glitch.me/

1.A-Frameを使ったCGの表示

(1) Glitchにログイン 
     https://glitch.com/

(2)A-Frameのページにアクセス
     https://aframe.io/

(3) GET STARTEDをクリック
(4) remix the starter example on Glitchをクリック
(5) Remix your ownをクリック

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Structure Sensorでスキャンした3DデータをFacebookに投稿するまでの手順

0.はじめに

Structure SensorとはiPadiPhoneにアタッチできるデプスカメラで、3Dスキャンや端末の6DoFトラッキング(位置・姿勢追跡)などに利用することができます。

発売されたのは2014年頃でセンサの存在は知っていましたが、先日行われたAR Fukuokaの新年会で実物のデモを見せてもらい、研究で使えそうだと思い今更ながら購入しました。

そこで今回はStructure Sensorのデモアプリでスキャンしたデータの使い方を覚えるためにやってみた事として、3DデータをBlenderで調整してFacebookに投稿するまでの流れをまとめます。

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