【AR实验室】ARToolKit之概述篇

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0x00 - 前言


我从去年就时候开始对AR(Augmented Reality)技术比较关注,否则去年AR行业总是所处偶尔发声的情形,丝毫如此 其"异姓同名"的兄弟VR(Virtual Reality)火爆。至于MR(Mixed Reality)更像是Google Glass事情并且 对AR的洗白。否则今年AR行业出了件大事,没错,别左右看得人,说的就那个她 —— Pokemon GO。何必 不讨论这款游戏与非 AR游戏,毕竟争议挺大,否则这款游戏确实是让AR火了一把。AR应用开发貌似与非 了燎原之势。

0x01 - AR技术定义


目前对AR技术的常见理解太久太久CV(Computer Vision)+CG(Computer Graphic)。CV的法子 太久太久,简单些比如FREAK+ICP(ARToolKit中的NFT),僵化 些太久太久SLAM(Magic Leap)。CG就没哪些地方好说的,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。从你这种点上来说Pokemon GO确实如此 算作AR游戏,毕竟人家太久太久基于LBS的。

知乎上有有三个小话题 - 我可能够够 给其他同学说下AR的昨天今天明天可能够够 吗?欢迎并肩讨论 关于未来的AR行态?后面 提到了AR四种 被广泛接受的定义:

1. 四种 是Paul Milgram和Fumio Kishino于1994年定义的“现实-虚拟连续体”。其他同学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),而所处后面 的每种叫做混合实境。

2. 另外四种 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有三个小具体行态: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/520058935

来源:知乎

著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。

机会从这有三个小定义来说,Pokemon GO也是可能够够 算四种 简单形式的AR游戏,合适给人在感官上的体验是符合AR的。其确实我知道太久太久人认为下面太久太久才叫AR……否则其他同学还是要有信心的嘛!

这里我表达一下我自己对AR的看法:

不管是vision based还是LBS,AR在技术上的目标确实太久太久建立有三个小和现实场景1:1的虚拟世界。从CG的深度1,AR最关键的技术点是建立有三个小相机坐标系,能够获取到现实场景中相应的模型信息(网格、位姿、材质等等)。如此 vision based的法子 目前可能够够 做到对于机会注册过的识别对象,是可能够够 获取到它在相机坐标系中的位姿信息。而LBS的法子 更符合一般CG开发的流程,首先利用GPS建立有三个小世界坐标系,就可能够够 获取到每个物体在世界坐标系的位置(包括相机),太久太久你就可能够够 将哪些地方地方物体转化到相机坐标系中,思路差太久是太久太久,太久太久精度上所处一定大问题。目前给AR下有三个小精准的定义还太早,我认为用户感官上确实是虚实融合就可能够够 与非 AR。

0x02 - AR技术现状


确实后面 提到了太久太久次Pokemon GO,否则LBS的AR系统并与非 我可能够够 研究的重点,毕竟从目前来看vision based的AR系统才是主流。否则局限于我自己的见识,只使用过Vuforia、EasyAR、ARToolKit。其他同学有兴趣话语,可能够够 看一下知乎上的讨论 - 哪些地方地方比较优秀的AR开源项目,机会SDK?

Vuforia不在 说,商业SDK,支持的行态也比较多,好像可能够够 支持3D Object Tracking,具体支持到哪些地方程度,还如此 尝试,其他同学感兴趣可能够够 登录Vuforia官网。EasyAR是国内的一款SDK,AR识别性能还是要赞有三个小,其他同学可能够够 去看EasyAR官网视频,还是很真实地反映了其性能(不像Magic Leap并且 那个鲸鱼的视频),自己还是很看好的,比起Vuforia最大优势是免费使用时如此 水印(^_^;)。而ARToolKit相对上述有三个小SDK在识别性能和行态上表现的与非 很突出,否则ARToolKit胜在开源,机会你可能够够做其他AR业务扩展,而Vuforia和EasyAR如此 满足你,ARToolKit是有三个小很好的确定。否则AR其中有三个小趋势太久太久集成到现有App中,如此 使用Vuforia和EasyAR的代价就比较大了。另外作为有三个小学生,抱着研究学习的心态,ARToolKit就再合适不过了。

所并且 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系统核心思路是太久太久的:

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),获取到机会相机制造工艺偏差而造成的畸变参数,也太久太久相机内参(intrinsic matrix),来复原相机模型的3D空间到2D空间的一一对应关系。这对后面 的行态提取步骤有很大作用。

2. 根据相机四种 的硬件参数,其他同学可能够够 计算出相应的投影矩阵(Projection Matrix)。

3. 对待识别的自然图片(也太久太久任意的一张二维图片)进行行态提取,获取到一组行态点{P1}。

4. 实时对相机获取到的图像进行行态提取,也是一组行态点{P2}。

5. 使用ICP(Iterative Closest Point)算法来迭代求解这两组行态点的RT矩阵(Rotation&Translation),即Pose矩阵,也太久太久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),就可能够够 进行图形绘制了。

0x04 - ARToolKit支持行态


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

  • 自然图片处理

你这种应用比较广泛,对用户的限制也会小太久太久。不过最好使用其他行态比较明显的图像,效果会更好。

  • Marker/MultiMarker

这是四种 经过特殊处理的图像,可能够够在边缘邮包邮寄两层,最外侧是邮包邮寄了白色/浅色边缘,内侧是邮包邮寄了黑色边缘,其他同学猜能够猜出来太久太久做主太久太久提高识别度,并肩也方便计算Pose(机会可能够够 直接提取边缘来计算Pose)。如下图:

  • 2D BarCode(二维码)

你这种没哪些地方好说的,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,你也可能够够 使用OpenGL ES进行绘制。毕竟其他同学只可能够够获取到了MVP矩阵,理论上绘制每种是可能够够 完整版分开的。

0x05 - 参考资料


  • 我可能够够 给其他同学说下AR的昨天今天明天可能够够 吗?欢迎并肩讨论 关于未来的AR行态?
  • 哪些地方地方比较优秀的AR开源项目,机会SDK?