기억과 기록

Unity Create a Game Series

https://www.youtube.com/watch?v=SviIeTt2_Lc&list=PLFt_AvWsXl0ctd4dgE1F8g3uec4zKNRV0

https://github.com/SebLague/Create-a-Game-Source

와 한글 번역 해주신분 감사합니다.

튜토리얼도 알차고 매 에피소드마다 코드 히스토리도 github에 올라와있고 이 튜토리얼로 공부한 한글 블로거들도 있어서 뭔가 문제에 부딪혔을때 검색해보거나 물어볼수도 있지 않을까 하는 기대감(?)

영상 러닝타임 약 5시간, 실제 따라 만들려면 하루 이틀이면 되려나. 생각좀 해보자.

00 Intro 1:31

01 Player controller 15:09

02 Gun system 14:43

03 Enemies 12:59

04 Damage system 10:06

05 Spawn system 10:41

06 Enemy Attacks 16:19

07 Some loose ends 10:37

08 Tile map 12:04

09 Obstacle placement 15:03

10 Map connectivity 17:04

11 Map navigation 14:40

12 Finishing the map generator 18:42

13 Random spawning 20:24

14 Game over 14:43

15 Particle death effect 13:24

16 Weapon effects 20:38

17 Weapon variation 12:41

18 Wave difficulty 16:04

19 Crosshairs 14:20

20 Recoil and reloading 22:12

21 Guns and UI 22:16

22 Audio pt1 17:30

23 Audio pt2 17:22

24 Menu 31:20

25 finishing up 31:12

위쪽은 일단 포토샵으로 만든거긴한데 레고패널 위에 양 모서리에 흰색 동그라미 하나씩 두면 웹캠 영상 중에 그 영역 안의 부분만 캡쳐해서 쓰는 코드 작성.

일단 처리 순서는 뭐가 더 효율적인지는 잘 모르겠지만 내가 만든 방법은

1) openCV로 받은 이미지 중 흰색 부분을 다 contour 추출 

2) contour들을 bounding box 씌워주고 중심점 추출 

3) 그 중심점들과 전체화면의 각 모서리들간의 거리를 구해서 4개의 점에서 젤 가까운 상하좌우 obeject를 찾는다

4) 그 4개점을 연결해주는 사각형안에 있는 부분만 Warpperspective 로 다시 픽셀 재배열 하여 우측 타겟사각형 안에 구겨넣음 

이렇게 해두면 나중에 웹캠 위치나 각도 보정도 되고, 프로젝션이랑 카메라인풋이랑 싱크시키기도 좀더 수월해지고, 

아래 판의 크기에 따라서 프로젝션되는 영역 자체도 작고 커지는 scalablity가 생겨서 다른 데모만들떄 좀 유용하지 않을까 기대중

맥에 기본 카메라인 facetime 말고 외부 웹캠으로 불러오게하는 방법

http://www.codingcolor.com/2014/01/21/processing-2-1-webcam-basics/

오브젝트 거리 구하는것도 좀더 정교한 방식도 있다

http://www.pyimagesearch.com/2016/04/04/measuring-distance-between-objects-in-an-image-with-opencv/

WarpPerspecvie 샘플 (여기서는 detection된 contour 네개중에 몇번째거만 오른쪽으로 띄우라는 예제이므로 변형해서 사용)

https://github.com/atduskgreg/opencv-processing#warpperspective-in-progress

Contour간의 위계도 지정하기

http://docs.opencv.org/trunk/d9/d8b/tutorial_py_contours_hierarchy.html

contour 간의 sorting 순서 

http://www.pyimagesearch.com/2015/04/20/sorting-contours-using-python-and-opencv/

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

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

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..

일주일 정도 모아본 카이스트 라이프

유니티용 플러그인 Playmaker를 질렀다 (65달러에서 45달러로 할인중이었음)

프로세싱으로 만들어둔 데모를 이제 본격 유니티의 세상으로 옮겨야하는데 java랑 C#이 그나마 비슷하다고는 해도 새로 배워야할 개념이 많아져서 허우적대는중

비주얼 프로그래밍이라고해서 Max/msp 같은건가 싶었는데 FSM 개념을 담은 Flow-chart?..

State Action Event간의 관계가 헷갈려서 듣던 튜토리얼을 멈추고 블로그를 뒤적거리며 개념 정리하는 중.

[데브루키] 유니티와 Play maker를 이용한 쉽고 빠른 게임 개발 - Slideshare

introduce unity3D and playmaker basic - Slideshare

Hutong Games사의 튜토리얼 페이지