UnityでOpenCVを使うには?

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。

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3.3.04.0.0に対応。UnityのTexture型とOpenCVのMat型を相互に変換するUtilメソッドが用意されているのも魅力。

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.xQiita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_contribArUco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

Cartographer:オープンソースのSLAMライブラリ

JavaScriptとかWebGLとかCanvasとか

ブラウザ操作自動化ツール『Selenium』を試す

Maya API Reference

Rerun:マルチモーダルデータの可視化アプリとSDK

PeopleSansPeople:機械学習用の人物データをU...

Verilog HDL

OpenCVのfindEssentialMat関数を使ったサ...

自前のShaderがおかしい件

疑似3D写真が撮れるiPhoneアプリ『Seene』がアップ...

ドットインストールのWordPress入門レッスン

Raspberry PiでIoTごっこ

DUSt3R:3Dコンピュータービジョンの基盤モデル

ZBrushで作った3Dモデルを立体視で確認できるVRアプリ...

書籍『イラストで学ぶ ディープラーニング』

自前Shaderの件 解決しました

NeRF (Neural Radiance Fields):...

UnityのMonoBehaviourクラスをシングルトン化...

Raspberry Pi 2を買いました

OpenCVの顔検出過程を可視化した動画

html5のcanvasの可能性

UnrealCV:コンピュータビジョン研究のためのUnrea...

映像ビジネスの未来

OpenCV 3.1から追加されたSfMモジュール

geometry3Sharp:Unity C#で使えるポリゴ...

UnityでLight Shaftを表現する

OpenGVの用語

Regard3D:オープンソースのStructure fro...

openMVG:複数視点画像から3次元形状を復元するライブラ...

Kaolin:3Dディープラーニング用のPyTorchライブ...

AfterEffectsプラグイン開発

fSpy:1枚の写真からカメラパラメーターを割り出すツール

CNN Explainer:畳み込みニューラルネットワーク可...

OpenGVのライブラリ構成

UnityプロジェクトをGitHubで管理する

Geogram:C++の3D幾何アルゴリズムライブラリ

Super Resolution:OpenCVの超解像処理モ...

konashiのサンプルコードを動かしてみた

SSD (Single Shot Multibox Dete...

Blender 2.8がついに正式リリース!

3DCG Meetup #4に行ってきた

WordPress on Windows Azure

コメント