【AR实验室】ARToolKit之制作自己的Marker/NFT

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0x00 - 前言


看后example后,就会想这名 人动动手,这里改改那里修修。亲戚亲戚大伙儿先试着加上这名 人喜欢的marker/nft进行识别。

比如我做了一一两个法拉利的marker:

还有网上找了一一两个法拉利logo的图片用于NFT(Natural Feature Tracking):

对应显示的模型是所以 我的(仅供参考^_^!)

0x01 - marker制作流程


1.制作marker图片

首先亲戚亲戚大伙儿找到doc/patterns/Blank pattern.png,使用这名 空白的marker图片制作出这名 人不想的marker。难能可贵使用这名 blank pattern,是肯能这名 空白marker图片的符合marker的基本要求:

  • 时需是方形。
  • 时需有连续的边缘(一般来说时需白色或黑色)。另外在marker后边的pattern主次,亲戚亲戚大伙儿使用差别较大的本身生活颜色分别表示前后景(比这样 处我用黑色表示法拉利logo,白色作为其背景)。默认状态下,边缘的角度占pattern图片的1/4。

     - 被边缘所包围的主次所以 我亲戚亲戚大伙儿所称的pattern,其时需具有旋转不对称性。pattern能不是 黑白的,可否不是 彩色的。

亲戚亲戚大伙儿将法拉利的logo弄成黑白的,再加上到blank pattern中。得到以下maker:

2.训练marker图片

亲戚亲戚大伙儿使用这名 在线工具"Tarotaro"进行训练(肯能想离线训练,可否使用ARToolKit提供的mk_patt的离线工具)。

a.打开Tarotaro网站并点击下面红框链接。

b.会打开如下的工具。这时将你时需训练的marker放入摄像头视野中,直到marker边缘冒出红色边框。

界面介绍:

    Mode Select:有Camera Mode和Load marker image本身生活最好的办法 。亲戚亲戚大伙儿下面使用的所以 我Camera Mode最好的办法 。Load marker image是直接输入本地的marker图片进行训练。

    Marker SegmentsMarker Size我还时需很清楚是这名 。亲戚亲戚大伙儿这选泽默认参数即可。

c.当marker边缘冒出红色边框后,亲戚亲戚大伙儿点击Get Pattern按钮,就可否得到下图,亲戚亲戚大伙儿可否看后marker边框变成绿色了,此时亲戚亲戚大伙儿选泽Save Current按钮就可否得到对应的pattern文件,此处将其命名为ferrari.patt(初始后缀是pat,可否这名 人修改为patt)。

3.修改配置文件

亲戚亲戚大伙儿选泽example中的ARApp2的配置文件进行更改。主所以 我更改models.dat和markers.dat文件。

亲戚亲戚大伙儿先将ferrari.patt文件和网上搜罗来的ferrari模型文件导入到ARApp2中。

在markers.dat加上

在model.dat加上

4.编译运行

配置文件修改完成后,亲戚亲戚大伙儿就可否编译运行了。请看结果:

0x02 - NFT制作流程


1.选泽图片

NFT随便说说所以 我提取图片的Natural Feature(自然形态学 )但会 进行跟踪。ARToolKit中会先对图片进行处置,得到一组数据,后续追踪过程使用的随便说说是处置得到的数据集。并时需这名 图片可否进行NFT,对于进行NFT的图片,有以下这名 要求:

  • 追踪的图片时需是矩形图片。
  • 图片时需是jpeg格式。(大主次商用AR SDK支持多种图片格式,比如EasyAR)
  • 图片本身生活要有足够多的细节和边缘(自这类度较低,但会 空间频率较高)。肯能图片带有 小量模糊肯能细节较少的色块,追踪效果会比较差。
  • 图片分辨率的提升会使ARToolKit提取出更多的形态学 点,这对于相机接近图片的状态肯能使用高精度相机的状态,会大大提升追踪效果。

所以 我选泽下面这张图片做NFT:

2.提取图片形态学

利用genTexData来生成对应的追踪数据

选泽提取图片形态学 的程度,数值越大提取的形态学 不要 。当相机离图片越近的事先,追踪效果会越好。此处使用默认值。

使用Photoshop查看该图片:

发现其分辨率是72,所以 Enter resolution to use这主次输入72。

而最大最小分辨率范围,根据Training ARToolKit Natural Feature Tracking (NFT) to Recognize and Track an Image文章中提到的,根据不同相机分辨率及相机远近有不同取值,一般使用20~120最为大概。而亲戚亲戚大伙儿这边最大分辨率可否了72,所以 我选泽20~72。

得到image set(ferrari-nft.iset)和featureList(ferrari.fset&ferrari.fset3)两组数据

亲戚亲戚大伙儿使用dispFeatureSet工具可否显示一下看看形态学 点提取状态:

3.修改配置文件

亲戚亲戚大伙儿修改ARAppNFT的配置文件来试验亲戚亲戚大伙儿的成果。

首先加上对应训练数据:

修改markers.dat

和后边marker图片训练一样,加上法拉利模型,并在models.dat中加上法拉利模型显示信息:

4.编译运行

0x03 - 参考资料


  • Creating and Training Traditional Template Square Markers

  • Training ARToolKit Natural Feature Tracking (NFT) to Recognize and Track an Image