Uploaded March 2013 | Updated September 2026, 2 weeks ago
Kinect for Windows SDK Version1.6の赤外線カメラ画像から、オリジナル高速デプス・カメラ・アルゴリズムによりパソコン側でデプス画像を演算しています。予め赤外線カメラ画像を１６回キャプチャして、参照投影パターンを取得し、その画像を水平方向にずらしながら係数を乗じて累積加算させたPre-Convoluted Code Patternを作成します。
毎回のデプス画像演算では、赤外線カメラ画像とPre-Convoluted Code Patternの相互相関を１回とるだけです。結果として、Intel CORE i3 2.27GHzでリアルタイム実行に成功しました。
ちなみに距離ですが、Kinectと置物の距離は25cm。手は20cmまでは近づけています。
この距離はKinectのNearモードでも演算負荷の関係で対応できない距離です。
この距離が難しい理由は赤外線投影の距離が近いために、強い透過散乱反射オフセットを持っているためでしたが、オフセットを取り除き、ドットのみを抽出するフィルタを入れていることも関係しています。
詳細は、2013年3月7日(木)に開催される第１２７回微小光学研究会で発表します。
ただ、高速アルゴリズムは私が現在思いつくだけでも１００種以上あり、これからいろいろ試してより演算負荷が小さく、高精度な方法を見つけたいと考えており、諸事情もあって、ライブラリ公開までは少し間があります。電子工作向けに簡単な自作プロジェクタ＋USBカメラでデプスカメラを構成できるようにもライブラリを構築中です。
【ウェブサイト】
neo-tech-lab.co.uk/ARsensing
Kinect for Windows SDK Version1.6の赤外線カメラ画像から、オリジナル高速デプス・カメラ・アルゴリズムによりパソコン側でデプス画像を演算しています。予め赤外線カメラ画像を１６回キャプチャして、参照投影パターンを取得し、その画像を水平方向にずらしながら係数を乗じて累積加算させたPre-Convoluted Code Patternを作成します。
毎回のデプス画像演算では、赤外線カメラ画像とPre-Convoluted Code Patternの相互相関を１回とるだけです。結果として、Intel CORE i3 2.27GHzでリアルタイム実行に成功しました。
ちなみに距離ですが、Kinectと置物の距離は25cm。手は20cmまでは近づけています。
この距離はKinectのNearモードでも演算負荷の関係で対応できない距離です。
この距離が難しい理由は赤外線投影の距離が近いために、強い透過散乱反射オフセットを持っているためでしたが、オフセットを取り除き、ドットのみを抽出するフィルタを入れていることも関係しています。
詳細は、2013年3月7日(木)に開催される第１２７回微小光学研究会で発表します。
ただ、高速アルゴリズムは私が現在思いつくだけでも１００種以上あり、これからいろいろ試してより演算負荷が小さく、高精度な方法を見つけたいと考えており、諸事情もあって、ライブラリ公開までは少し間があります。電子工作向けに簡単な自作プロジェクタ＋USBカメラでデプスカメラを構成できるようにもライブラリを構築中です。
【ウェブサイト】
neo-tech-lab.co.uk/ARsensing
