台灣電虎


[ 人造人 穿戴式互動載具] 工作坊內容分享
十二月 31, 2010, 5:12 pm
Filed under: 電虎工作坊

[ 人造人 穿戴式互動載具]  工作坊內容分享

台灣電虎系列活動 [人造人 穿戴式互動載具] 工作坊中,講師曾煒傑帶領學員們以arduino為基底,進行穿戴式互動範例教學及雛形開發。這裡將工作坊相關課程內容與教材發佈,歡迎大家下載分享交流~~

[人造人穿戴式互動載具]  工作坊教材 下載點

範例程式碼 Example.rar

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http://www.facebook.com/album.php?aid=24453&id=138272749553889



2010.12.11 現場演出影音記錄
十二月 31, 2010, 4:23 pm
Filed under: 現場演出

2010.12.11 現場演出影音記錄

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陳俊宇 x 潘柏伶

趙士禮

凌發才 x 叁式



2010.12.04 現場演出影音記錄
十二月 31, 2010, 2:59 pm
Filed under: 現場演出

2010.12.04 現場演出影音記錄

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董昭民

葛如鈞

王連晟




2010.11.27 國際交流活動 現場演出影音記錄
十二月 31, 2010, 10:23 am
Filed under: 現場演出

2010.11.27 國際交流活動

現場演出影音記錄

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Gina Valenti / Argentina (鋼琴演奏)
Andres Alvarez / Argentina (VJ即時影像互動)



[超激!日本互動工作坊] 工作坊成果分享
十二月 31, 2010, 4:18 am
Filed under: 國際交流活動

[超激!日本互動工作坊]

工作坊成果分享

2010.11.27日本新媒體藝術家Sadam與Hiroshi於台灣電虎國際交流活動舉辦  - [超激!日本互動工作坊],帶領學員利用processing來設計製作影音互動sequencer作品。錯過的朋友們沒關係~~一起來看看當天工作坊的成果記錄吧!

[超激!日本互動工作坊] 教學課程內容分享發佈於

http://sadmb.com/event/tetworkshop/



[ 肢體表演互動偵測實戰!] 工作坊內容分享
十二月 26, 2010, 7:55 am
Filed under: 電虎工作坊

[ 肢體表演互動偵測實戰!]

工作坊內容分享

在12月剛結束的台灣電虎系列 [肢體表演互動偵測實戰!] 工作坊中,我們以電腦攝影機與Max/MSP &Jitter軟體,進行相關肢體互動偵測基本實作教學。

而常見近年國內外許多肢體表演結合新媒體互動科技之相關整合作品,利用電腦視覺(Computer Vision)技術,來精準延伸表演者與影音之間的即興自由度,更可擴展表演上更多的可能性。


Mortal Engine by Chunky Move


Live Performance for Video Tracking with Max/MSP & Jitter


interactive floor

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電腦視覺 (Computer Vision)

電腦視覺(Computer Vision)技術包含了圖像處理與辨識等演算技術,它能夠扮演如同電腦之「眼」,並接受各類光線資訊,甚至有比人眼解析度高、客觀及定量等優點。

我們可以透過視訊或數位攝影機,將輸入的數位影像轉化視為二維矩陣,並依據影像矩陣中的座標行列得到各個影像點(像素)的位置與顏色資訊,並藉由相關的演算法再加以處理分析,以擷取出圖像中有用的數據進行後續應用。

OpenCV

OpenCV的全稱是Open Source Computer Vision Library,是一個跨平台的電腦視覺視覺庫。由英特爾公司發起並參與開發,以BSD許可證授權發行,可以在商業和研究領域中免費使用。轉貼於http://zh.wikipedia.org/zh-tw/OpenCV

cv.jit

而在本次工作坊中所使用到的cv.jit系列物件,則是由Jean-Marc Pelletier針對Max/MSP Jitter所開發設計之一系列給Jitter所使用的OpenCV外掛物件。
可至 http://sourceforge.net/projects/cvjit/ 下載

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以下便將工作坊中所使用到的幾個相關教學範例內容進行發布分享:

1.背景相減 Background Subtraction

在教學範例中的第一類型的偵測判斷為背景相減 Background Subtraction。其原理為利用即時輸入的最新影像矩陣與背景模型(取樣影像)互相比對相減來進行資訊分析,藉此找出原先不屬於背景模型下的動態或靜態物件像素,可偵測出完整的表演者形狀。

空場景 – 背景(取樣影像)

人(表演者)進入到場景內

兩張圖相減後得出(挖出)人的剪影輪廓資訊

【範例重點使用物件-jit.op @op absdiff】

範例程式 Background Subtraction_example下載點

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2.連續影像相減 Frame differencing

在第二類型的教學範例我們採用偵測方式為 Frame differencing。原理是利用將連續輸入電腦的影像矩陣做前後一對一的像素相減比對(不停減前一張的影格)。若是相減結果兩像素差異為零,就可顯示此像素並非移動中之物件,反之,則代表此像素為移動狀態。

連續影像相減 Frame differencing 適合用於偵測「移動」中的物體或動態部位,但無法判斷完全靜止狀態的物件狀態。但此方式對於環境的改變適應性佳,若在進行偵測的過程中,即使現場環境光源改變或是攝影機被些微移動到,皆不會對於判斷是否為動態物件有所影響。

左右擺動中的頭

連續相減得出動態中的像素點資訊

【範例重點物件-cv.jit.hsflow】

範例程式 Frame differencing_example下載點

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3.像素點追蹤

cv.jit.track物件能夠利用點選鎖定畫面中的某個像素點,並且持續與該像素點四週圍的其他各像素點進行比對,以此判斷鎖定像素之移動狀態已進行偵測追蹤。

【範例重點物件-cv.jit.track】

範例程式 cv.jit.track_example下載點

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4.人臉辨識 cv.jit.faces

人臉辨識,特指利用分析比較人臉視覺特徵以進行身份鑒別的電腦運算技術。
http://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E4%BA%BA%E8%84%B8%E8%AF%86%E5%88%AB
在Max 5中,我們能快速使用cv.jit.faces物件來做人臉辨識偵測。藉由視訊所擷取到的影像之中,尋找人臉所具有的特徵點來進行基本判斷。

符合人臉的特徵點即可被判斷出來

這也是人臉

【範例重點物件-cv.jit.faces】

範例程式 cv.jit.faces_example下載點

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紅外線補光

以電腦視覺進行互動偵測的肢體表演製作執行上,利用紅外線攝影機擷取影像並以外部的紅外光進行補光是一種非常普及常見的辦法。如此方式有幾項優點:

1.能夠排除可見光在空間中可能造成的環境光源變化影響(例如現場燈光被調整、變化中 的投影影像)

2.有效過濾掉影像中的干擾雜訊

3.將表演者與背景環境更加明顯區別分出來(例如靠近紅外線光源的表演者較亮,身體輪廓更加明顯)

左圖為紅外線攝影機在正常室內光源下所擷取到的影像,右圖為進行影像處理後得出肢體輪廓訊號

而這樣的方式下除了需要使用紅外線攝影機外,在外部的紅外線補光上需要注意兩項基本的要點:1. 光源亮度足夠 2. 打光分佈均勻

市面上一般常見的紅外線攝影機

原圖轉貼於http://tw.page.bid.yahoo.com/tw/auction/e31581041?u=kn_cctv

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藉由上述工作坊中所提及的幾點基本電腦視覺偵測技術,我們可以嘗試使用Max/MSP Jitter設計一些簡單的影像與聲音,與表演者進行肢體偵測互動實驗;進而也可整合延伸至互動裝置或互動展示之創作應用上。

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【日長劇場】展場實記
十二月 6, 2010, 5:16 pm
Filed under: 展覽活動

【日長劇場】展場實記

台灣電虎展覽活動【日長劇場】目前正持續開展中!展出期間持續到12月19日為止,還沒有去看的朋友們請把握時間喔~~

羅禾淋作品《影之生物》運動中

高森信男《我該如何停止擔心,並熱愛我的世界》系列 - 台灣  Taiwan

完整展場照片記錄 請上台灣電虎 facebook粉絲團

http://www.facebook.com/album.php?aid=21682&id=138272749553889

歡迎光臨【日長劇場】




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