자신에 대한 고찰

두번째 포스트입니다. 우리나라에서는 라즈베리파이라는 까페가 하나 있습니다. 여기에 우리나라의 거의 모든 라즈베리 파이에 관한 정보가 모여있습니다. 이번 포스트에서는 여기에 소개되어 있는 내용을 토대로 Raspbmc 라는 미디어 서버를 구축해보려고 합니다. Raspbmc란 xbmc라는 오픈 소스형 미디어 서버를 Raspberry Pi에 이식시킨 하나의 소프트웨어입니다. 사실 최근들어서 이 Xbmc에 대한 효용성이 증가한 것은 미디어서버라는 개념을 적용시킨 구글 TV나 애플 TV의 영향이 크지 않았나 싶습니다. 작은 임베디드라도 인터넷만 연결되어 있다면 서버의 미디어들을 읽어올 수 있다는데서 라즈베리 파이는 어쩌면 가장 최적의 기기가 아닐까 싶네요. 그냥 간단하게 말하면 하나의 네트워크망안에서 미디어를 돌려..

지나간 포스트 중에 Depth Map을 뿌려보는 예제를 소개한 적이 있습니다.2012/10/01 - [About OpenCV] - [Kinect with OpenCV] C로 만들어보는 뎁스 이미지 호출 그런데 제 글을 읽어보신 분은 아시겠지만 Kinect SDK가 v1.6으로 올라가면서 Depth의 Range가 4m 이상으로 확장되었습니다. 이 기능은 사실 OpenNI에서는 구현이 되어 있던 기능이었는데 Kinect SDK v1.5에서는 Depth Range가 4095mm 로 한정되어 있었습니다. 이 값은 그 내용에 대해서 포스팅할 때도 그냥 넘어갔던 값입니다. 여기보시면 I값을 표현할 때 끝에 0x0fff로 나눠주시는게 보이실겁니다. 이걸 10진수로 표현하면 4095가 되는거지요. 사실 저렇게 구현한 ..

사실 어제 같이 온 제품이 여러개 있었는데 한꺼번에 쓰기에는 너무 시간이 없었습니다. 그래서 오늘 내일 따로 언급드리고자 합니다. 이번에 구입한 제품은 샌디스크에서 나온 클래스 10 제품군 중 보급형인 Extreme입니다. 사실 이것보다 더 상위 제품으로 Extreme Pro 라는 제품군이 있는데 그건 진짜 가격대가 좀 높습니다. 타겟은 보통 HD 카메라용 저장 장치로 나와있습니다. 사실 기존에 본 제품군은 30MB/s의 전송속도를 보여주는 제품으로 선전했었는데 저한테 온 것은 위와 같이 최대 45MB/s까지 지원하는 제품군이었습니다. 그런데 실 측정 결과는 다음과 같이 나옵니다. 확실히 비싼 값 만큼이나 속도를 보장해주는데 광고했던 45MB/s까지는 안나오는 거 같습니다. 과연 문제인 걸까요... 저장..

간만에 중국에서 또 택배가 왔습니다. 이게 뭘까요? 궁금하면 오백원... 이 아니라 사실 아두이노로 구동할 수 있는 CAM입니다. 요 며칠전에 이베이에서 이런 물건을 팔았습니다. 그런데 요 밑에 보니까 선착순 50명한테는 Arduino UNO 2011을 준다고 하더군요. UNO가 한 3만원 돈하니까 이정도면 거저가 아닐까 해서 구입했습니다. 제가 소개해드리는 기기는 바로 ArduCam이라는 이름을 가진 저성능 캠입니다. http://www.arducam.com/ 사실 이기기가 정식으로 Release된건 올해 8월정도였고 이제야 아두이노와의 호환실드가 나왔습니다. 그래서 보통 캠 모듈만 가지고는 avr이나 dsp를 이용해서 처리했었는데 이제는 외부 처리 프로세서를 장착한 쉴드를 통해서 캠도 찍을 수 있게 ..

이번 포스트에서 소개해드릴 책은 바로 윤인성씨가 쓴 '모던 웹 디자인을 위한 HTML5+ CSS3 입문' 입니다. 윤인성씨는 아시는 분도 계시겠지만 Javascript+jQuery 입문과 node.js 프로그래밍 책을 쓴 저자이며 많은 교육장소에서 교재를 쓰이고 있습니다. 아마 읽어보신 분은 아시겠지만 정말로 책이 이해가기 쉽게 예제 위주로 되어 있습니다. 속이 궁금하신 분들을 위해서 간략하게 서평을 작성해보고자 합니다. 사실 이책은 윤인성씨의 모던 웹시리즈의 첫번째 책입니다. 아이러니하게도 첫번째 책이 가장 늦게 나왔습니다. 그래도 세권을 딱 놓고 보니까 뭔가 표지에 일관성이 느껴집니다. 실제 모습은 아래와 같습니다. 이 책은 웹디자인/프로그래밍 입문자를 위한 서적이며 600페이지로 구성되어 있습니다...

이번 논문은 Stanford Univ의 Tang씨가 쓴 논문 비슷한 글이다.(교수인줄 알았는데 학생이네요..) 사실 형식은 논문형식을 취하고 있는데 지금은 교육 자료로 쓰이는 것 같다. 궁금하신 분은 한번 살펴보는게 좋을 듯하다.http://www.stanford.edu/class/ee368/Project_11/Reports/Tang_Hand_Gesture_Recognition.pdf 이 논문에서는 기본적으로 Microscale 상에서 gesture Recognition(인식)과 classification(분류)가 이뤄지는 것을 목표로 삼았다. 여기에는 기본적으로 OpenNI나 Kinect SDK에서 제공하는 Skeletal Tracking에서 손의 위치를 찾고 손이라고 생각되는 영역에 대해서만 자를 것..

그냥 야밤이 되니까 별 생각이 다 드네요. 잡설 하나 내뱉어봅니다. 여러분 키넥트라는 기기를 보셨는지요? 그냥 엑스박스의 주변 기기로만 생각하시는 분이라면 아마 키넥트가 가진 진면목에 대해서 많이 들어보시지 못하셨을 겁니다. 저는 이것을 활용해서 프로그램을 만드는 일을 연구하고 있습니다. 사용자가 컴퓨터에게 정보를 줄 수 있는 도구는 아마 대표적인 기기가 키보드와 마우스 일 겁니다. 키보드와 마우스는 무척 직관적인 도구입니다. 그냥 보이는 대로 입력이 되고 사람의 시선이 따라갑니다. 하지만 분명 이것을 사용하는데 있어서는 익숙해져야 한다는 한계가 존재합니다. 또한 양팔과 손가락이 자유로워야 한다는 제한이 있습니다. 그런 한계를 벗어나기 위해서 새로 등장하는 개념이 Natural User Interface..

드디어 월요일의 전날인 일요일 저녁입니다. 누구나 이때쯤 개콘의 노래를 들으면서 '아 내일이 월요일이구나..' 라는 걸 느끼실겁니다. 뭐 그래도 다들 즐거운 주말을 보내셨으리라 생각합니다. 저는 뭐했느냐.. 그냥 집에서 코딩했습니다. 그냥 어떡하면 키넥트로 관절을 쉽게 인식하게 할까에 대한 고민을 했고, 그냥 그 답을 조금 찾은듯 합니다. 하지만.. 뭔가 아쉽네요. 그냥 주말을 이렇게 보냈다는게.. 아무튼 잡소리였고, 이번 포스트에서 다뤄볼 내용은 Kinect로 할 수 있는 기본적인 내용중 하나인 Skeleton Stream을 처리하는 방법을 해보려고 합니다. 물론 그냥 처리하기에는 힘드니까 OpenCV를 사용해서 간단하게 표현해보고자 합니다. 참고로 MS에서 제공하는 소스는 Kinect Develope..

계속해서 키넥트와 OpenCV를 결합한 프로젝트에 대해서 소개해드리고 있습니다. 일전에 C로 구현하는 ColorStream 출력에 대한 내용도 했었습니다. 2012/08/06 - [About OpenCV] - [Kinect with OpenCV] C++로 만들어보는 이미지 호출그리고 Canny Edge에 대해서 여러가지 테스트 해본 것도 한번 다뤄봤습니다. 2012/08/14 - [About OpenCV] - [OpenCV] Threshold 값의 변화에 따른 edge extraction 하지만 그때는 정지된 이미지에서 CannyEdge를 구현했었기 때문에 이게 실제 동영상에서도 활용할 수 있을까에 대한 의문이 생길 수 있습니다. 사실 다들 알다시피 동영상이라는 것은 Frame이 누적되어가면서 생기는 이..

여러분 혹시 win키 +c를 눌러보셨나요? 아마 Windows 8을 쓰신다면 반드시 이런 창이 뜰겁니다. 이게 App CharmBar라고 하는 겁니다. 여기서 각 항목들이 다 앱과 연계되어 있습니다. 이를테면 앱을 실행한 상태에서 설정을 누르게 되면 앱의 설정창으로 들어가게 만들 수 있다는 것이지요. 저 같은 경우에는 다음과 같이 나타납니다. 이와 같이 설정을 눌렀을 때 나타나는 창을 SettingsPane이라고 합니다. 예시는 저번에 한번 소개해드렸던 제 블로그 RSS Reader입니다. 원래 기본 앱을 만들고 설정창을 열면 다음과 같이 나옵니다. 원래는 위와 같이 개인 권한이라는 항목밖에 없습니다. 사실 앱을 스토어에 올릴 때 중요하게 보는 요소 중 하나가 사용자에게 개인 정보 관련 규칙을 제대로 공..

태평양을 건너서 책 한권이 더 왔습니다. 아마 우리나라에서는 제가 제일 처음 이 책을 받았겠지요.이책은 David Catuhe씨가 쓴 Programming with the Kinect for windows SDK라는 책입니다. 아마 Windows Programming을 많이 하시는 분이라면 Eternal Coding 이라는 블로그를 아실거고 이 분이 바로 그 블로그의 운영자입니다. 현재는 MS 기술 에반젤리스트로 활동하고 있는데 뭐 어떻게 보면 MS에서 나오는 공식 책이라고 할 수 있겠네요.우리나라에서는 교보문고를 통해서 구입할 수 있고 아마 제생각에는 배송이 한 10일 정도 걸린거 같네요. 가격은 3만원 대 중반입니다. 주로 다루는 내용은 C#을 활용해서 하는 프로젝트들이 대부분인데 제가 이 책을 산 ..

손 추적이 완벽하지는 않지만 그래도 되는 것만 가지고 한번 손의 중심점을 뽑아서 50frame 단위로 끊어보려고 노력했습니다. 지금 route창으로 보여지는 점들이 손의 움직임을 따라가는 점들입니다. 물론 깊이에 따라서 색상도 변하게 했습니다. 하지만 앞에서 이야기 한것처럼 프레임단위로 점들을 누적시키고 빼는게 필요하는데 이때 사용한 자료구조가 바로 queue 라는 거지요. 그래서 50frame 이후에 들어온 점은 새로 그려주되 맨처음에 들어온 점은 나가는 일정은 FIFO 형태를 띄게 됩니다. 완벽하지는 않지만 그래도 점들이 누적되며 하는 행동을 끊을 수 있기 때문에 손으로 어떤 동작을 취하는지 대충 감을 잘 수 있는거지요.

집에 오니까 또 택배가 와 있습니다. 이번에는 공구 까페에서 구입한 마하 익스트림 16기가 usb입니다. 마하 익스트림에서 나오는 usb중 우리나라에서 유통되는 제품은 딱 두종류입니다. MX-FX와 MX-EX. 그중에서 제가 구한건 더 상위제품인 MX-EX입니다. 회사에서 제공하는 스펙은 위와같은데 무엇보다 5년간 보증을 해준다는 게 마음에 드네요. 사실 전에도 커세어 제품군을 하나 구입했었고 잘 쓰고 있었습니다만, 이번에 이렇게 또 구입하게 된 계기는 바로 SLC 제품 중 저렴하게 나왔다는 것이지요.SLC란 single level cell의 약자이며 굳이 우리식대로 번역하자면 한계층의 메모리 셀에 1bit의 데이터를 저장하는 기술입니다. 지금까지 우리가 사용했던 usb는 보통 mlc라는 건데 이건 한 ..

사실 제가 한것에서 조금 보완해야 할 점은 handRect의 크기가 그냥 blob의 크기와 동일하기 때문에 손의 position이나 finger gesture를 위해서는 hand에 대한 정확한 Rectangle을 뽑아내는 것이 중요했습니다. 그래야 해당 부분에 대한 ROI를 지정할 수 있고요. 그래서 그중 생각해본 방향이 defect를 구해서 손목의 위치를 구한 후에 그 손목의 위치를 기준으로 Rectangle을 뽑으면 어떨까 싶어서 이전 포스트의 결과물이 나왔습니다. 그런데 아시는 분도 아시겠지만 BoundingRect이라고 해서 딱 정해진 범주의 점들만 가지고 Rectangle을 만들 수 있는게 있습니다. 그래서 손바닥에 대한 defect를 토대로 BoundingRect을 한번 적용시켜봤습니다. 지금..

우리나라에는 이 함수와 관련된 글이 없는거 같습니다. 그냥 저도 구글링해서 얻은 소스를 토대로 지난번 Convexhull 때 구현하고자 했던 ConvexityDefects를 시도해봤습니다. 사진을 보면 아시겠지만 ConvexityDefects 란 Convexhull상에서 실제 개체가 차지하는 영역사이의 빈공간을 말합니다. 그 중 위와 같이 contour가 확 바뀌는 지점을 Defects의 DepthPoint라고 말합니다. 즉, 저 점들이 손가락 사이를 표현하는 것이겠지요. 한번 동작 영상을 보겠습니다. 보시는 것처럼 손이 좌우로 이동함에도 그 Defect 값들은 유지가 되고 있습니다. 사실 CvConvexityDefect라는 자료형이 있고 지금 위의 것은 그중 DepthPoint라는 속성을 뽑아내서 보여..