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ar技術怎么實現 四種AR的實現方式

2017-08-14
關鍵詞: AR Python OpenGL SLAM

導讀:我們在實現AR效果時,為了大大減少我們的工程量,我們可以借助一些主流的ARSDK,比如EasyAR,Vuforia,太虛AR等等,當然,作為AR技術的狂熱愛好者

  我們在實現AR效果時,為了大大減少我們的工程量,我們可以借助一些主流的AR SDK,比如EasyAR ,Vuforia,太虛AR等等,當然,作為AR技術的狂熱愛好者,我們的追求遠遠不止于此。所以了,我今天給大家介紹了幾種“底層”實現AR的方式。

  Opencv和C++ 實現

  大概思路是OpenCV實現對Marker的識別和定位,然后通過OpenGL將虛擬物體疊加到攝像頭圖像下,實現增強現實。具體思路是:

使用SIFT算法進行識別(特征點的提取并用特征向量對特征點描述,接著當前視圖的特征向量與目標對象的特征向量進行匹配)

根據識別出來的原目標和幀圖像匹配關系得到變化矩陣,來顯示三維物體(使用OpenGL來繪制),實現跟蹤。

  對于基于標記的AR的Opencv實現,我們常常用到Marker:

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  黑色邊框中是編碼信息,白色為1,黑色為0,將每一行作為一個字,那么每個字有5bits。其中,1、3、5位為校驗位,2、4位為信息位。接下來用Opencv實現,其具體思路為:

對輸入圖像幀進行標記檢測,灰度化,找到圖像中輪廓,檢測和解碼標記,

估計標記的三維姿態,這里包括提前對攝像機進行相機標定,獲取相機內參數和失真系數,根據這個計算出標記的旋轉矩陣和平移矩陣,

由相機內參數和標記的旋轉矩陣和平移矩陣,用OpenGL進行渲染三維物體。

  項目地址:https://github.com/GeekLiB/opencv_iphoneAR

  參考資料:

  書籍:深入理解OpenCV 實用計算機視覺項目解析

  (鏈接: https://pan.baidu.com/s/1mi0oCmG 密碼: erh5)

  文章:OpenGL與OpenCV實現增強現實

  (鏈接http://www.tuicool.com/articles/MNJjyam)

  Python 實現AR效果

  Python是世界上最優雅的語言,目前的計算機視覺項目大都用Python來實現,當然用Python的CV庫也可以很輕松的實現AR效果。

  用Python來實現AR效果,我們首先運用到兩個工具包----PyGame與PyOpenGL。PyGame是非常流行的游戲開發工具包,它可以非常簡單的處理顯示窗口,輸入設備,事件以及其他內容。PyGame是開源的(http://www.pygame.org/)。PyOpenGL是OpenGL圖形煸炒的Python綁定接口。并且它也是開源的(http://www.opengl.org/wiki/Getting_started)。在實現的過程中,我們需要獲取照相機矩陣并轉換到OpenGL格式,并以平面和標記物進行姿態估計,然后在圖像中放置虛擬物體。

  參考資料:

  python計算機視覺:鏈接: https://pan.baidu.com/s/1geArUUn 密碼: fnby

  當然,這里也有一個很好的Python AR框架BAR4Py,它是由百曉通客棧×創客項目群著手開發的“增強現實(AR)”的 Python 開發庫。

  項目地址:https://github.com/GeekLiB/AR-BXT-AR4Python

  特點:

  基于 OpenCV,以及 Python 的數學庫;

  跨平臺,可拓展,免費、開源;

  支持簡單的 Mark 標記物以及復雜的圖像標記;

  使用遺忘隊列結構動態更新相機標定;

  可以看看他們的測試效果:

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  AR+SLAM

  SLAM主要用于地圖重建,在AR中,我們主要運用SLAM算法來獲取camera pose(SLAM的結果是基于feature的點云,提前重建后可以remap拿到較好的camera pose)。

  在這里,我給大家收集了一些SLAM開發資源與AR-SLAM 項目案例,大家可以下載參考。

  SLAM開發資源匯總:https://github.com/GeekLiB/Lee-SLAM-source

  PTAM-AR:http://www.robots.ox.ac.uk/~bob/research/research_ptamm.html

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  OpenCV-Marker-less-AR:https://github.com/takmin/OpenCV-Marker-less-AR

  Stereo_SLAM_AR(基于ORB-SLAM):https://github.com/ygx2011/Stereo_SLAM_AR

  效果:

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  opencv-markerless-AR-Mobile:https://github.com/meiroo/opencv-markerless-AR-Mobile

  ARToolkit

  這是一個老牌的AR工具包,ARToolKit 它是一個C/C++ 語言編寫的庫。對于開發一個AR程序來說,最困難的部分在于實時的將虛擬圖像覆蓋到用戶視口,并且和真實世界中的對象精確對齊。ARToolKit使用圖像技術計算攝像機和標記卡之間的相對位置,從而使程序員能夠將他們的虛擬對象覆蓋到標記卡上面。ARToolKit 提供的快速和準確的標記跟蹤,能夠讓你快速的開發出許多更新更有趣的AR程序。

  目前ARToolkit支持以下系統:

  相信大多數開發者學習或開發的第一個AR應用用的就是ARToolkit。ARtoolkit的實現步驟是:程序初始化----抓取一幀進行視頻的輸入----然后探測標示卡----計算攝像頭的轉移矩陣----繪制虛擬物體----關閉視頻捕捉。

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