Boltzmanです. 魚眼レンズを買いました.

TAO TRONICSの「CLIP-ON LENS SET」というやつです.

以前から(具体的には昨年の秋ごろから)魚眼レンズを用いたARというものをぼんやりと考えており, ついに重たい腰を上げました.

魚眼でARをするモチベーションは, 視野が広いことです.

以前, 物理演算を適用したARを作った際に, カメラで仮想動体を追いかけようとして, 途中でカメラからマーカーが外れて表示されなくなってしまう, というのを経験して, なんとなく物足りない気分でいました. そんなとき, 研究室の方がRICOHのTHETAを使って写真撮影するのを見て初めて魚眼レンズというものを体験し, これならカメラがどこを向いていてもマーカーをロストしないのではないか, と思い立ち, 魚眼でARをやってみようかなと考えました.

で, 今回はとりあえず, 特にプログラムを書き換えずにカメラだけ変えてみたという回です.

続編があるかどうかは分からない.

 

顔を消すための雑な加工には触れない方向で….

これはARToolkitのSimpleLite.exeです. 二つの写真でマーカーとカメラは同じ位置に配置しています. 魚眼レンズによってかなり広い視野が獲得できているのがわかります.

中央付近でマーカーを動かしたところ, 魚眼をつけたときはつけない時と比べて検出率が低下しました. 中央付近では歪みが少ないため, 検出率はそんなに落ちないかと思ったのですが, 意外と目に見えて落ちました. 上の写真でも, なしの時は検知しているのにありの時は検知できていません.

魚眼アリでも検出できるときはあります.

 

こちらはもう少しカメラに寄ったものです. カメラに寄っても, 中央だとあまり検知してくれない印象を受けました. これもカメラの位置とマーカーの位置は二つの画像で同じです.

 

魚眼だと, 普通のカメラだと映らないところも映ります. この二つの写真もやはり, カメラの位置とマーカーの位置は同じで, 違いはレンズの有無だけです. 意外だったのは, 中央よりも隅のほうが検出率が高く安定していたことです. 歪が大きいのになぜだろう….

 

NyARToolkitのSimpleLiteでもやってみました. こちらは中央でも良く検出してくれました.

 

本来ならば検出率を定量的に比べるべきですが, 今回は完全に感覚なので信頼度は低いです. 気力があれば定量的な測定をするかもしれませんが, それをやるならまず閾値決定アルゴリズムを変える必要がありますね. 検出できていないのが明るさのためなのかレンズの歪のためなのかがわからないので…. NyARToolkitには複数の閾値決定アルゴリズムが実装されているので, そちらに切り替えるのもよいかもしれません.

ではまた.

Posted on: 2016年1月21日, by : Lait-au-Cafe