【AR实验室】ARToolKit之概述篇

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0x00 - 前言


我从去年就完后 后后开始 英语 对AR(Augmented Reality)技术比较关注,以后去年AR行业一个劲所处偶尔发声的具体情况,丝毫没人其"异姓同名"的兄弟VR(Virtual Reality)火爆。至于MR(Mixed Reality)更像是Google Glass事情完后 对AR的洗白。以后今年AR行业出了件大事,没错,别左右看到,说的就你没人 —— Pokemon GO。随便说说不讨论这款游戏否是AR游戏,毕竟争议挺大,以后这款游戏随便说说是让AR火了一把。AR应用开发貌似否是了燎原之势。

0x01 - AR技术定义


目前对AR技术的常见理解好多好多 CV(Computer Vision)+CG(Computer Graphic)。CV的法律土方式好多好多 ,简单些比如FREAK+ICP(ARToolKit中的NFT),复杂性些好多好多 SLAM(Magic Leap)。CG就没那些好说的,利用CV算法获取到的图形相关信息(比如CG中的模型矩阵、视图矩阵、投影矩阵)进行绘制。从你这个 点上来说Pokemon GO随便说说并都都可以 算作AR游戏,毕竟人家好多好多 基于LBS的。

知乎上有另有另一一有一个话题 - 给你给我们都都 说下AR的昨天今天明天时需吗?欢迎一块儿讨论 关于未来的AR形态?上边提到了AR五种被广泛接受的定义:

1. 五种是Paul Milgram和Fumio Kishino于1994年定义的“现实-虚拟连续体”。我们都都 描述了从真实环境到虚拟环境的连续体。如图1-2所示,真实场景和虚拟场景分布在两端,在这两者之间接近真实环境的是增强现实,接近虚拟场景的是增强虚拟(扩增虚境),而所处上边的帕累托图叫做混合实境。

2. 另外五种定义是1997年北卡大学的Ronald Azuma提出的增强现实的定义。他认为增强现实技术应具有另有另一一有一个具体形态:三维注册、虚实融合以及实时交互。

作者:AR学院归海

链接:https://www.zhihu.com/question/33214635/answer/550058935

来源:知乎

著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。

肯能从这另有另一一有一个定义来说,Pokemon GO也是时需算五种简单形式的AR游戏,大概 给人在感官上的体验是符合AR的。其随便说说我知道好多好多 人认为下面另有另一一有一个才叫AR……以后我们都都 还是要有信心的嘛!

这里我表达一下我个人所有所有对AR的看法:

不管是vision based还是LBS,AR在技术上的目标随便说说好多好多 建立另有另一一有一个和现实场景1:1的虚拟世界。从CG的深度图,AR最关键的技术点是建立另有另一一有一个相机坐标系,并能获取到现实场景中相应的模型信息(网格、位姿、材质等等)。没人vision based的法律土方式目前时需做到对于肯能注册过的识别对象,是时需获取到它在相机坐标系中的位姿信息。而LBS的法律土方式更符合一般CG开发的流程,首先利用GPS建立另有另一一有一个世界坐标系,就时需获取到每个物体在世界坐标系的位置(包括相机),另有另一一有一个你就时需将那些物体转化到相机坐标系中,思路差不要 是另有另一一有一个,好多好多 精度上所处一定问题报告 图片。目前给AR下另有另一一有一个精准的定义还太早,我认为用户感官上随便说说是虚实融合就时需否是AR。

0x02 - AR技术现状


随便说说上边提到了好多好多 次Pokemon GO,以后LBS的AR系统并否是给你研究的重点,毕竟从目前来看vision based的AR系统才是主流。以后局限于我个人所有所有的见识,只使用过Vuforia、EasyAR、ARToolKit。我们都都 有兴趣搞笑的话,时需看一下知乎上的讨论 - 有那些比较优秀的AR开源项目,肯能SDK?

Vuforia没人说,商业SDK,支持的形态也比较多,好像时需支持3D Object Tracking,具体支持到那些程度,还没人尝试,我们都都 感兴趣时需登录Vuforia官网。EasyAR是国内的一款SDK,AR识别性能还是要赞另有另一一有一个,我们都都 时需去看EasyAR官网视频,还是很真实地反映了其性能(不像Magic Leap完后 那个鲸鱼的视频),个人所有所有还是很看好的,比起Vuforia最大优势是免费使用一个劲需水印(^_^;)。而ARToolKit相对上述另有另一一有一个SDK在识别性能和形态上表现的否是很突出,以后ARToolKit胜在开源,肯能你时需做一点AR业务扩展,而Vuforia和EasyAR并都都可以 满足你,ARToolKit是另有另一一有一个很好的选用。以后AR其中另有另一一有一个趋势好多好多 集成到现有App中,没人使用Vuforia和EasyAR的代价就比较大了。另外作为另有另一一有一个学生,抱着研究学习的心态,ARToolKit就再大概 不过了。

所完后 期我还是专注于ARToolKit的研究上,听说今年秋天ARToolKit6将发布,还是很期待的,ARToolKit官网链接请戳。

0x03 - ARToolKit概述


ARToolKit系统核心思路是另有另一一有一个的:

下面以NFT(自然图片追踪,Natural Feature Tracking)为例,简述AR实现流程

1. 通过相机校准(标定),获取到肯能相机制造工艺偏差而造成的畸变参数,也好多好多 相机内参(intrinsic matrix),来复原相机模型的3D空间到2D空间的一一对应关系。这对上边的形态提取步骤有很大作用。

2. 根据相机五种的硬件参数,我们都都 时需计算出相应的投影矩阵(Projection Matrix)。

3. 对待识别的自然图片(也好多好多 任意的一张二维图片)进行形态提取,获取到一组形态点{P1}。

4. 实时对相机获取到的图像进行形态提取,也是一组形态点{P2}。

5. 使用ICP(Iterative Closest Point)算法来迭代求解这两组形态点的RT矩阵(Rotation&Translation),即Pose矩阵,也好多好多 图形学中常说的模型视图矩阵(Model View Matrix)。

6. 有了MVP矩阵(Model View Projection),就时需进行图形绘制了。

0x04 - ARToolKit支持形态


目前来说,ARToolKit支持自然图片/Marker/2D BarCode的识别。

  • 自然图片处里

你这个 应用比较广泛,对用户的限制也会小好多好多 。不过最好使用一点形态比较明显的图像,效果会更好。

  • Marker/MultiMarker

这是五种经过特殊处里的图像,时需在边缘寄包裹 单两层,最外侧是寄包裹 单了白色/浅色边缘,内侧是寄包裹 单了黑色边缘,我们都都 猜并能猜出来另有另一一有一个做主好多好多 提高识别度,一块儿也方便计算Pose(肯能时需直接提取边缘来计算Pose)。如下图:

  • 2D BarCode(二维码)

你这个 没那些好说的,最常见的。

另外ARToolKit目前支持的渲染引擎是OSG(OpenSceneGraph),不过版本比较低。当然,你也时需使用OpenGL ES进行绘制。毕竟我们都都 只时需获取到了MVP矩阵,理论上绘制帕累托图是时需全版分开的。

0x05 - 参考资料


  • 给你给我们都都 说下AR的昨天今天明天时需吗?欢迎一块儿讨论 关于未来的AR形态?
  • 有那些比较优秀的AR开源项目,肯能SDK?