カテゴリ一覧 著者一覧
iOS AR Swift
Depth in Depth - iOSデプス詳解
0件
1,800円（税込）
獲得ポイント: 18pt
通常:
18pt

Depth in Depth - iOSデプス詳解

堤 修一 (著)  
ダウンロード： PDF EPUB
iOSにおける「デプス」（深度）の取り扱いについて、基礎から応用まで詳しく解説した書籍です。

本文72ページ。iOS 13, Swift 5.1, Xcode 11対応。サンプルコードはGitHubよりダウンロード可能です。

目次

はじめに
対象読者
動作環境
サンプルコード

第1章　デプスの概要
1.1　デプスとは？
1.2　デプスの用途
1.3　Disparity（視差）とDepth（深度）
1.4　AVDepthData
  • depthDataMapプロパティ
  • depthDataTypeプロパティ
  • DisparityとDepthの相互変換

第2章　iOSにおけるデプス取得方法
2.1　デプス取得方法1: 撮影済み写真から取得
  • CGImageSourceオブジェクトを作成する
  • デプスデータを持つPHAssetだけを取得する
  • CGImageSourceからAuxiliaryデータを取得する
  • AuxiliaryデータからAVDepthDataを初期化する
  • デプスマップをCIImageとして取得する
2.2　デプス取得方法2: カメラからリアルタイムに取得
  • デプスが取れるタイプのAVCaptureDeviceを使用する
  • デプスが取れるフォーマットを指定する
  • セッションの出力にAVCaptureDepthDataOutputを追加する
  • AVCaptureDepthDataOutputDelegateを実装し、AVDepthDataを取得する
  • AVCaptureDataOutputSynchronizerで出力を同期させる
2.3　デプス取得方法3: ARKitから取得
  • ARFrameのcapturedDepthDataプロパティ
  • ARKitにおけるデプス取得の制約

第3章　デプス応用1: 背景合成
3.1　CIBlendWithMask
3.2　デプスデータをそのままマスクとして用いる
3.3　デプスマップを二値化する
3.4　マスクの平滑化

第4章　デプス応用2: 2D写真から3D点群を生成する
4.1　3D点群座標を求める計算式
4.2　Intrinsic Matrix
4.3　3D点群座標計算の実装
  • Intrinsic Matrixを取得する
  • Intrinsic Matrixをスケールする
  • Intrinsic Matrixを用いてX, Yを計算する

第5章　Portrait Effects Matte
5.1　AVPortraitEffectsMatte
  • mattingImageプロパティ
  • pixelFormatTypeプロパティ
  • AVPortraitEffectsMatteのイニシャライザ
5.2　Portrait Effects Matteの取得方法
  • CGImageSourceからAuxiliaryデータを取得する
  • AuxiliaryデータからAVPortraitEffectsMatteを初期化する
5.3　Portrait Effects Matteの取得条件／制約
  • デプスデータを持ち、人が写っている写真のみ
  • 静止画のみ
  • TrueDepthカメラ・デュアルカメラどちらでも取得可能

第6章　Semantic Segmentation Matte
6.1　Semantic Segmentation Matteの取得方法
6.2　AVSemanticSegmentationMatte
6.3　SSMをCIImage経由で取得する

第7章　People Occlusion (ARKit)
7.1　People Occlusionの実装方法
7.2　personSegmentationとpersonSegmentationWithDepthの違い
7.3　利用可能なコンフィギュレーション
7.4　segmentationBufferとestimatedDepthData
7.5　Metalカスタムレンダリング時のオクルージョン
  • ARMatteGenerator
  • オクルージョン処理のMetalシェーダ

第8章　デプス推定
8.1　FCRN-DepthPredictionモデル
8.2　デプス推定モデルを使用する
  • 基本実装（推論処理実行まで）
  • 推論結果（MLMultiArray）の処理

第9章　一般物体のセグメンテーション
9.1　iOSにおける他のセグメンテーション手段との違い
9.2　DeeplabV3を利用したリアルタイムセグメンテーションの実装
  • 推論結果（MLMultiArray）の処理

参考文献

奥付

ユーザーレビュー

レビューがありません
書籍をシェアする