【AR实验室】ARToolKit之概述篇

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0x00 - 前言


我从去年就刚开始对AR(Augmented Reality)技术比较关注,否则去年AR行业一个劲居于偶尔发声的情况表,丝毫没有 其"异姓同名"的兄弟VR(Virtual Reality)火爆。至于MR(Mixed Reality)更像是Google Glass事情事先 对AR的洗白。否则今年AR行业出了件大事,没错,别左右看后,说的也有你在身边 —— Pokemon GO。不须不讨论这款游戏是也有AR游戏,毕竟争议挺大,否则这款游戏其实是让AR火了一把。AR应用开发貌似也有了燎原之势。

0x01 - AR技术定义


目前对AR技术的常见理解而是CV(Computer Vision)+CG(Computer Graphic)。CV的措施而是,简单些比如FREAK+ICP(ARToolKit中的NFT),多样化些而是SLAM(Magic Leap)。CG就没哪此好说的,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。从这你三种上来说Pokemon GO其实没有 算作AR游戏,毕竟人家而是基于LBS的。

知乎上有兩个 多多话题 - 我后该 给大伙说下AR的昨天今天明天后该 吗?欢迎同去讨论 关于未来的AR特征?顶端提到了AR有三种被广泛接受的定义:

1. 有三种是Paul Milgram和Fumio Kishino于1994年定义的“现实-虚拟连续体”。大伙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),而居于顶端的每段叫做混合实境。

2. 另外有三种定义是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兩个 多多具体特征: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/510058935

来源:知乎

著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。

事先 从你三种个多定义来说,Pokemon GO也是后该 算有三种简单形式的AR游戏,大概给人在感官上的体验是符合AR的。其其实我知道而是人认为下面原来才叫AR……否则大伙还是要有信心的嘛!

这里我表达一下我另一方对AR的看法:

不管是vision based还是LBS,AR在技术上的目标其实而是建立有兩个 多和现实场景1:1的虚拟世界。从CG的淬硬层 ,AR最关键的技术点是建立有兩个 多相机坐标系,不能获取到现实场景中相应的模型信息(网格、位姿、材质等等)。没有 vision based的措施目前后该 做到对于事先 注册过的识别对象,是后该 获取到它在相机坐标系中的位姿信息。而LBS的措施更符合一般CG开发的流程,首先利用GPS建立有兩个 多世界坐标系,就后该 获取到每个物体在世界坐标系的位置(包括相机),原来你就后该 将哪此物体转化到相机坐标系中,思路差太大是原来,而是精度上居于一定疑问报告 。目前给AR下有兩个 多精准的定义还太早,我认为用户感官上其实是虚实融合就后该 与否AR。

0x02 - AR技术现状


其实顶端提到了而是次Pokemon GO,否则LBS的AR系统并也有我后该 研究的重点,毕竟从目前来看vision based的AR系统才是主流。否则局限于我另一方的见识,只使用过Vuforia、EasyAR、ARToolKit。大伙有兴趣话语,后该 看一下知乎上的讨论 - 有哪此比较优秀的AR开源项目,事先 SDK?

Vuforia找不到说,商业SDK,支持的特征也比较多,好像后该 支持3D Object Tracking,具体支持到哪此程度,还没有 尝试,大伙感兴趣后该 登录Vuforia官网。EasyAR是国内的一款SDK,AR识别性能还是要赞有兩个 多,大伙后该 去看EasyAR官网视频,还是很真实地反映了其性能(不像Magic Leap事先 那个鲸鱼的视频),另一方还是很看好的,比起Vuforia最大优势是免费使用一个劲需水印(^_^;)。而ARToolKit相对上述有兩个 多SDK在识别性能和特征上表现的也有很突出,否则ARToolKit胜在开源,事先 你时需做你三种AR业务扩展,而Vuforia和EasyAR没有 满足你,ARToolKit是有兩个 多很好的选则。否则AR其中有兩个 多趋势而是集成到现有App中,没有 使用Vuforia和EasyAR的代价就比较大了。另外作为有兩个 多学生,抱着研究学习的心态,ARToolKit就再大概不过了。

所事先 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系统核心思路是原来的:

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),获取到事先 相机制造工艺偏差而造成的畸变参数,也而是相机内参(intrinsic matrix),来复原相机模型的3D空间到2D空间的一一对应关系。这对顶端的特征提取步骤有很大作用。

2. 根据相机有三种的硬件参数,大伙后该 计算出相应的投影矩阵(Projection Matrix)。

3. 对待识别的自然图片(也而是任意的一张二维图片)进行特征提取,获取到一组特征点{P1}。

4. 实时对相机获取到的图像进行特征提取,也是一组特征点{P2}。

5. 使用ICP(Iterative Closest Point)算法来迭代求解这两组特征点的RT矩阵(Rotation&Translation),即Pose矩阵,也而是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),就后该 进行图形绘制了。

0x04 - ARToolKit支持特征


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

  • 自然图片解决

你三种应用比较广泛,对用户的限制也会小而是。不过最好使用你三种特征比较明显的图像,效果会更好。

  • Marker/MultiMarker

这是有三种经过特殊解决的图像,时需在边缘邮包裹邮寄邮寄两层,最外侧是邮包裹邮寄邮寄了白色/浅色边缘,内侧是邮包裹邮寄邮寄了黑色边缘,大伙猜不能猜出来原来做主而是提高识别度,同去也方便计算Pose(事先 后该 直接提取边缘来计算Pose)。如下图:

  • 2D BarCode(二维码)

你三种没哪此好说的,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,你也后该 使用OpenGL ES进行绘制。毕竟大伙只时需获取到了MVP矩阵,理论上绘制每段是后该 完整性分开的。

0x05 - 参考资料


  • 我后该 给大伙说下AR的昨天今天明天后该 吗?欢迎同去讨论 关于未来的AR特征?
  • 有哪此比较优秀的AR开源项目,事先 SDK?