OpenCVで2D情報をもとに3Dの計算を行う際、実装が間違ってないかopencv_contribのvizモジュールで可視化して確かめてるんだけど、vizモジュールって割と低レベルな機能しか提供していないのでちょっとしんどくなってきた。
デバッグ目的の可視化はUnityEditorぐらい手軽に済ませたいところ。だったら最初からUnityを使ってしまおうと思って調べ始めた。
3つの有料Asset
UnityのAssetStoreで調べてみると、Unity上でOpenCVの機能を使えるようにする有料Assetが3つある。
- OpenCV plus Unity：価格74.99ドル
- OpenCV for Unity：価格95ドル
- Emgu CV v3.x：価格399ドル
UnityでOpenCVの機能を使うには、もちろん自分でC++ネイティブプラグインを作るという手もある。
だけど、オイラはあくまで自分の3D実装が正しいのか確認するプロセス(つまりデバッグ)の効率を上げたいので、Assetを購入して手間を減らす方針。もうさっさと課金しちゃいましょう。
最初はこちらのQiita記事を読んでEmguCVに気持ちが傾きかけたんだけど、これはやや古い記事なので今現在の状況を調べた方が良い。↓
http://qiita.com/jhorikawa/items/fafee3373eb3ccef02c8
結論から言うと、OpenCV for Unityを使うことにしました。以下調べたことを順にメモ書き。
OpenCV plus Unity
OpenCV plus Unityは、OpenCVをC#で使えるようにポートしたオープンソースプロジェクトOpenCVSharpがベースになっている。
公式ドキュメントはこちら↓
http://paperplanetools.com/cvwd_doc/html/class_open_cv_sharp_1_1_cv2.html
OpenCV for Unity
OpenCV for Unityは3つの中で断然有名。
https://enoxsoftware.com/opencvforunity/
上記の古いQiita記事では、OpenCVのJavaラッパーをポートしていると書かれていたけど、どうやら現在は違う模様。API仕様はOpenCV Javaに合わせているけど、バックの実装は直にC++っぽいです。処理のオーバーヘッドはあんまり気にしなくて良さそう。(少なくとも、C++でOpenCV vizモジュールを使って可視化するより高速だった)
現在はOpenCVの最新版
公式ドキュメントはこちら↓
http://enoxsoftware.github.io/OpenCVForUnity/3.0.0/doc/html/index.html
Emgu CV v3.x
Emgu CV v3.xはQiita記事にある通り、OpenCVをクロスプラットフォーム化するオープンソースの.NETラッパープロジェクトEmguCVがベースとなっている。
EmguCVのソースコードはこちら↓
https://github.com/emgucv/emgucv
EmguCV自体はオープンソースだけど、商用利用するには有償版を購入する必要があり、Windows版のみ商用利用不可の無償版が配布されている。↓
https://sourceforge.net/projects/emgucv/
公式ドキュメントはこちら↓
http://www.emgu.com/wiki/index.php/Documentation
決め手
で、オイラ的には、UnityのTexture型とOpenCVのMat型の相互変換メソッドがすでに用意されているOpenCV for Unityがベストに思えたのだ。だって頻繁に行う処理だし。
OpenCV for Unityならユーザーが多くてアップデート頻度も高そうだ。
ところで、どのAssetもopencv_contribのArUcoは含まれているのが面白い。AR機能の需要は高いんですかね。
関連記事
MeshLab：3Dオブジェクトの確認・変換に便利なフリーウ...
オープンソースのロボットアプリケーションフレームワーク『RO...
iOSデバイスのためのフィジカル・コンピューティングツールキ...
Structure from Motion (多視点画像から...
JavaScriptとかWebGLとかCanvasとか
Mitsuba 3：オープンソースの研究向けレンダラ
bpy-renderer：レンダリング用Pythonパッケー...
hloc：SuperGlueで精度を向上させたSfM・Vis...
MFnMeshクラスのsplit関数
Unite 2014の動画
UnityのMonoBehaviourクラスをシングルトン化...
オープンソースの物理ベースGIレンダラ『appleseed』
OpenMayaRender
BlenderでPhotogrammetryできるアドオン
Raspberry Pi 2のGPIOピン配置
SSII 2014 デモンストレーションセッションのダイジェ...
Composition Rendering：Blenderに...
Raspberry Pi 2を買いました
マルコフ連鎖モンテカルロ法
OpenMesh：オープンソースの３Dメッシュデータライブラ...
BlenderのPython環境にPyTorchをインストー...
TensorFlowでCGを微分できる『TensorFlow...
Cartographer：オープンソースのSLAMライブラリ
書籍『イラストで学ぶ ディープラーニング』
Pythonのソースコードに特化した検索エンジン『Nulle...
viser：Pythonで使える3D可視化ライブラリ
MB-Lab：Blenderの人体モデリングアドオン
Raspberry Piでセンサーの常時稼働を検討する
Regard3D：オープンソースのStructure fro...
AnacondaとTensorFlowをインストールしてVi...
Python.NET：Pythonと.NETを連携させるパッ...
GoogleのDeep Learning論文
組み込み向けのWindows OS 『Windows Emb...
PGGAN：段階的に解像度を上げて学習を進めるGAN
PeopleSansPeople：機械学習用の人物データをU...
Google App Engine上のWordPressでF...
顔画像処理技術の過去の研究
Kaolin：3Dディープラーニング用のPyTorchライブ...
Autodesk Mementoでゴジラを3次元復元する
OpenCVでカメラ画像から自己位置認識 (Visual O...
MythTV：Linuxでテレビの視聴・録画ができるオープン...
今年もSSII
コメント