[Processing] OpenCV를 활용한 Shape Detection

급히 정리하는 opencv

프로세싱에서 Import library 해보면  openCV가 두개가 뜬다.


위에 openCV는 좀 예전 버젼이고 http://ubaa.net/shared/processing/opencv/

아래 openCV for processing이 비교적 최근 버젼이며 예제도 더 많다.  (레퍼런스 페이지 http://atduskgreg.github.io/opencv-processing/reference/gab/opencv/OpenCV.html  Github https://github.com/atduskgreg/opencv-processing) 

그리고 이 둘다 openCV for java로 이루어져있기때문에 포함되어있지않은  예제나 설명부분은 java 레퍼런스 페이지에 가면 좀더 응용할여지를 찾아볼수있는듯. 

물론 openCV 오리지널 레퍼런스 페이지로 가게되면 C++기반이긴하지만 원래 어떤 기능들이 더 지원가능한지도 가늠하는데 도움이 되고 있음 (그래도 C++은 몰라서 나에겐 해독이 잘안되는편..)

두가지가 지원 버젼 및 윈도우용 64비트 문제가 뒤엉켜있는데 환경에 맞게 잘 선택해야할듯.

특히 2에서 3로 바뀌면서 setup()에서 캔버스 사이즈를 변수로 받아오는 기능이 없어져서 오로지 픽스된 숫자로만 캔버스 사이즈 기능을 저장할수있게 되었기 떄문에 기존 예제들 중에 플렉서블하게 만들어둔것들은 고정 숫자로 바꿔줘야함. 그래서 지금 테스트는 주로 2로 하는중~



아래 세가지 소스를 조합해서 실시간 비디오로 shape detection + Identification + motion detection까지 되는 데모를 만들었다

지금은 그냥 일반 카메라로 블랙배경 + 흰 물체로만 하고 손은.. 까만 장갑끼고 ㅋㅋㅋ 

요 다음 단계로는 적외선 카메라로 흰색으로 반사된 오브젝트만 트랙킹하는걸로 바꿀거라 손은 사라짐



opencv for processing 예제 중에 find countors + polygon vertex 그려주는 예제 

https://github.com/atduskgreg/opencv-processing/blob/master/examples/FindContours/FindContours.pde


트랙킹된 오브젝트 contour를 둘러싸는 bounding box 만들기 

http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/imgproc/shapedescriptors/bounding_rects_circles/bounding_rects_circles.html


Daniel Shiffman의 페이스 디텍션되는 숫자에 boudning box만들어주고 consistent한 ID부여하기 코드

http://shiffman.net/general/2011/04/26/opencv-matching-faces-over-time/


이 다음에는 각 shape들이 사전에 등록된 id와 매칭이 되게 하는 template matching 기능과 결합할 예정 

http://www.prodigyproductionsllc.com/articles/programming/template-matching-with-opencv-and-c/




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[Processing] Computer vision for processing (Daniel Shiffman)

명불허전 다니엘 쉬프만 (http://shiffman.net/) 님의 컴퓨터 비전 기초 강의

유투브 재생목록 클릭 

11.4: Introduction to Computer Vision

11.5: Computer Vision: Color Tracking

11.6: Computer Vision: Motion Detection

11.7: Computer Vision: Blob Detection

11.8: Computer Vision: Improved Blob Detection

11.9: Computer Vision: Blob Tracking with Persistence

11.10: Computer Vision: Adding Lifespan to Blobs


졸업 프로젝트에서 뷰포리아 마커 트랙킹 쓰려했는데 환경도 너무 어둡고 마커위에 프로젝션이 되서 색상 트랙킹이 잘안되서 OpenCV로 갈아탈까 생각중

컴퓨터비전은 정말 또 다른 어마무시한 벽이어서 시작할 엄두가 안났는데 그래도 쉬선생님이 설명해주면 그나마 조금은 안심이 된다

요 강의 목록에서는 간단하게 컬러트랙킹, 이전프레임과의 픽셀 차이값을 비교한 모션 디텍션, 그리고 Bulb 여러 점들을 디텍션하는 세가지 주제로 이루어져있다. 

뒤로갈수록 슨생님도 헷갈리고 나도 헷갈리고..........

shape detection이랑 bult detection이 혼합된 플로우를 만들어야되는데 과연 내가 할수있는 일인걸까

이거 다음엔 키넥트 강좌인데 일단은 키넥트는 빼기로 했다.

아무튼 또 굿럭



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Moves API 활용 서비스 : moveoscope

몇년전 이동 데이터 모아서 아름다운 시각화와 인터페이스로 우리를 혹하게했던 모바일 어플리케이션 Moves https://www.moves-app.com/
얼마전에 갑자기 기억이 나서 찾아보니 이 API를 활용하는 앱이 엄청 많아졌다

그 당시엔 라이프로깅 자체에도 관심이 많고, 환경센서 데이터 시각화 과제도 있었기 때문에 참고하느라 애용했었는데 최근 다시 시각화때문에 리서치 하다가 찾아서 깔아봤더니 2013-4년 데이터가 고스란히 남아있어서 진짜 반가웠다. 그땐 쌓아서 뭐하나 싶어도 지나고 보면 데이터도 추억처럼 어쩐지 애틋하네.


iphone, android, web 용으로 110개쯤. 유사한 서비스 컨셉도 많고, 특수한 용도의 플러그인 정도로 나온 것도 있고. 


랭킹 1위 moveoscope. 기간 설정, 이동 유형, 많이 방문한 장소 표시 뿐만 아니라 특정 장소를 선택하면 어디에서 그 장소로 왔고 그 장소에서 어디로 갔는지 앞뒤 맥락이 나오는점도 재밌다 (우린 어디에서 와서 어디로 가는가.. 꽤나 사색적인 컨셉이랄까) 



큰 동그라미가 강남역 회사인데 클릭해보니 데이터는 거짓말을 하지 않아서 좀 슬픔 .....

평균 9-10시에출근해서 1-2시에 퇴근 ..주말출근도 잦았고 

더 슬픈건 회사에 있다가 자주 가는 장소가 집 다음으로 한의원..........(그위에 점 두개도 사실 병원...)
최근 방문이 2014년 5월인건 퇴사하면서 앱도 지워버려서이고..



좌하단은 사당역, 그 우측은 회사, 그리고 강건너 우 상단은 한남동으로 이사가고 이태원 열심히 돌아다녔던거. 

맨 좌측 상단에 하늘색 찔끔있는건 현장리서치하느라 여의도에서 자전거타고 돌아다닌 흔적까지 정말 깨알같네..

중간에 삐죽삐죽 끊기는 부분은 보통 지하철이나 한강다리위에서 일시적으로 통신이 잘 안되서 놓쳐지는 부분인듯. 

저것도 뭔가 보완해줄수 있으면 좋을거 같은데 




일주일 정도 모아본 카이스트 라이프




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