リアルタイムAR技術
Yunchao Wei
前景と背景の統合による協調的なビデオオブジェクトのセグメンテーション
Collaborative Video Object Segmentation by Foreground-Background Integration – YouTube
マスクRCNN-COCO-インスタンスのセグメンテーション
Mask RCNN – COCO – instance segmentation – YouTube
NoPeopleAllowed：弱教師ありセマンティクスセグメンテーションへの3ステップアプローチ
NoPeopleAllowed- The 3 step approach to weakly supervised semantics segmentation – YouTube
CV3DST – Semantic Segmentation – YouTube
CV3DST-セマンティックセグメンテーション
完全畳み込みネットワーク、U-Net、DeepLab、拡張畳み込み、注意、深さごとに分離可能な畳み込み、メトリックおよびデータセットコンピュータービジョン3：検出、セグメンテーション、および追跡TUM2020年夏学期Prof.LauraLeal-TaixéDynamicVisionand Learning Group Technical Universityミュンヘン
OpenCV：GrabCutアルゴリズムを使用したインタラクティブな前景抽出
GrabCutアルゴリズムを使用したインタラクティブな前景抽出OpenCV- TheAILearner
On the Cutting Edge of Virtual Ads and Production with Vizrt – Bullpen
“Our image-based tracking software allows the rights holder to insert virtual ads using only the camera footage. You don’t need any hardware on-site at the stadium to insert the virtual ads. Numerous cameras can be set up within minutes by one operator and it’s far more cost effective as you don’t need any personnel on-site.”
画像ベースのトラッキングにより現場にハードウェアがなくても広告置換ができる。
「以前は、権利所有者は放送用カメラに機械式追跡装置を設置し、その後、各カメラを調整するために長い期間を費やす必要がありました。これには、会場またはスタジアムに専任のオペレーターが必要であり、ロジスティックハードウェアのコストが高くなる可能性があります」とMunro氏は述べています。
Vizrtを使用した仮想広告と制作の最先端
On the cutting edge of virtual ads — Vizrt
ADI Supponor Virtual Hybrid PerimeterLEDdigiBOARD-プレミアリーグ-YouTube
DIGIBOARDVIRTUALHYBRIDスポーツで最も強力なブランドアクティベーションプラットフォーム。さまざまなオーディエンスの境界ブランドコンテンツを仮想的に変更し、同じメディアスペースを何度も商品化します。-さまざまなオーディエンス向けにブランドコンテンツをローカライズします-より多くの地域パートナーシップを構築します-ブランドがさまざまなオーディエンスをより効果的にターゲットにするのを支援します-ダイナミックなインベニューLEDエクスペリエンスを維持します世界最高解像度のSupponor認定デジタル境界ソリューション。
これは、仮想置換ペリミターオーバーレイと呼ばれます。実生活では、1つの広告が表示されます。これはブロードキャストでのみ表示されます。これらのボードが表示する周波数を探す拡張現実ソフトウェアがあります。また、カメラに関連する事前にプログラムされた位置を追跡し、拡張現実オーバーレイをブロードキャストに配置します。次に、ソフトウェアは地域に応じて出力を送信するため、基本的には地域ごとに異なる広告を表示できます。また、これをパネルのリフレッシュレートと同期させて、追跡と広告の関連性を高めます。
リアルタイムです。彼らは、ボード上のものを画面上で必要なものに置き換えるソフトウェアを持っています。
OpenCVコース-Pythonを使用した完全なチュートリアル
OpenCV Course – Full Tutorial with Python – YouTube
初心者向けのこのフルコースでは、OpenCVについて知っておく必要のあるすべてを学びます。非常に基本的なこと（画像やビデオの読み取り、画像の変換）から、より高度な概念（色空間、エッジ検出）までを学びます。最後に、人気のテレビシリーズ「ザシンプソンズ」のキャラクターを分類するためのディープコンピュータビジョンモデルの構築を実際に体験します。⭐️コード
Githubリンク：
https://github.com/jasmcaus/opencv-course
CaerVisionライブラリ
