【AR实验室】ARToolKit之概述篇

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0x00 - 前言


我从去年就日后开使 对AR(Augmented Reality)技术比较关注,要是去年AR行业突然占据 偶尔发声的情形,丝毫那末其"异姓同名"的兄弟VR(Virtual Reality)火爆。至于MR(Mixed Reality)更像是Google Glass事情那末 对AR的洗白。要是今年AR行业出了件大事,没错,别左右想看 ,说的全是了你 —— Pokemon GO。不须不讨论这款游戏是全是AR游戏,毕竟争议挺大,要是这款游戏嘴笨 是让AR火了一把。AR应用开发貌似全是了燎原之势。

0x01 - AR技术定义


目前对AR技术的常见理解要是CV(Computer Vision)+CG(Computer Graphic)。CV的土依据什么都有有,简单些比如FREAK+ICP(ARToolKit中的NFT),繁复些要是SLAM(Magic Leap)。CG就没哪几种好说的,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。从你你你这名点上来说Pokemon GO嘴笨 都可不还可以 算作AR游戏,毕竟人家要是基于LBS的。

知乎上一个多多话题 - 我还都要给亲们说下AR的昨天今天明天还都要吗?欢迎同時 讨论 关于未来的AR底部形态?上面提到了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”。亲们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),而占据 上面的偏离 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两个多具体底部形态: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/55058935

来源:知乎

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机会从你你这名及多多定义来说,Pokemon GO也是还都要算五种简单形式的AR游戏,至少给人在感官上的体验是符合AR的。其嘴笨 我知道什么都有那末人认为下面那末 才叫AR……要是亲们还是要有信心的嘛!

这里我表达一下我人个对AR的看法:

不管是vision based还是LBS,AR在技术上的目标嘴笨 要是建立一个多和现实场景1:1的虚拟世界。从CG的深层,AR最关键的技术点是建立一个多相机坐标系,也能获取到现实场景中相应的模型信息(网格、位姿、材质等等)。那末vision based的土依据目前还都要做到对于机会注册过的识别对象,是还都要获取到它在相机坐标系中的位姿信息。而LBS的土依据更符合一般CG开发的流程,首先利用GPS建立一个多世界坐标系,就还都要获取到每个物体在世界坐标系的位置(包括相机),可有了你就还都要将哪几种物体转化到相机坐标系中,思路差太满是那末 ,要是精度上占据 一定难题。目前给AR下一个多精准的定义还太早,我认为用户感官上嘴笨 是虚实融合就还都要不是AR。

0x02 - AR技术现状


嘴笨 上面提到了什么都有有次Pokemon GO,要是LBS的AR系统并有了我还都要研究的重点,毕竟从目前来看vision based的AR系统才是主流。要是局限于我人个的见识,只使用过Vuforia、EasyAR、ARToolKit。亲们有兴趣语句,还都要看一下知乎上的讨论 - 有哪几种比较优秀的AR开源项目,机会SDK?

Vuforia没得说,商业SDK,支持的底部形态也比较多,好像还都要支持3D Object Tracking,具体支持到哪几种程度,还那末尝试,亲们感兴趣还都要登录Vuforia官网。EasyAR是国内的一款SDK,AR识别性能还是要赞一个多,亲们还都要去看EasyAR官网视频,还是很真实地反映了其性能(不像Magic Leap那末 那个鲸鱼的视频),人个还是很看好的,比起Vuforia最大优势是免费使用时不都要水印(^_^;)。而ARToolKit相对上述一个多SDK在识别性能和底部形态上表现的全是很突出,要是ARToolKit胜在开源,机会你都要做或多或少AR业务扩展,而Vuforia和EasyAR都可不还可以 满足你,ARToolKit是一个多很好的挑选 。要是AR其中一个多趋势要是集成到现有App中,那末使用Vuforia和EasyAR的代价就比较大了。另外作为一个多学生,抱着研究学习的心态,ARToolKit就再至少不过了。

所那末 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系统核心思路是那末 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,也要是相机内参(intrinsic matrix),来复原相机模型的3D空间到2D空间的一一对应关系。这对上面的底部形态提取步骤有很大作用。

2. 根据相机五种的硬件参数,亲们还都要计算出相应的投影矩阵(Projection Matrix)。

3. 对待识别的自然图片(也要是任意的一张二维图片)进行底部形态提取,获取到一组底部形态点{P1}。

4. 实时对相机获取到的图像进行底部形态提取,也是一组底部形态点{P2}。

5. 使用ICP(Iterative Closest Point)算法来迭代求解这两组底部形态点的RT矩阵(Rotation&Translation),即Pose矩阵,也要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),就还都要进行图形绘制了。

0x04 - ARToolKit支持底部形态


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

  • 自然图片解决

你你你这名应用比较广泛,对用户的限制也会小什么都有有。不过最好使用或多或少底部形态比较明显的图像,效果会更好。

  • Marker/MultiMarker

这是五种经过特殊解决的图像,都要在边缘国际邮邮寄包裹两层,最外侧是国际邮邮寄包裹了白色/浅色边缘,内侧是国际邮邮寄包裹了黑色边缘,亲们猜也能猜出来那末 做主要是提高识别度,同時 也方便计算Pose(机会还都要直接提取边缘来计算Pose)。如下图:

  • 2D BarCode(二维码)

你你你这名没哪几种好说的,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,你也还都要使用OpenGL ES进行绘制。毕竟亲们只都要获取到了MVP矩阵,理论上绘制偏离 是还都要完全分开的。

0x05 - 参考资料


  • 我还都要给亲们说下AR的昨天今天明天还都要吗?欢迎同時 讨论 关于未来的AR底部形态?
  • 有哪几种比较优秀的AR开源项目,机会SDK?