【AR实验室】ARToolKit之制作自己的Marker/NFT

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0x00 - 前言


都看example后,就会想这人 人动动手,这里改改那里修修。我们我们我们 儿先试着加在这人 人喜欢的marker/nft进行识别。

比如我做了另另另另一个法拉利的marker:

还有网上找了另另另另一个法拉利logo的图片用于NFT(Natural Feature Tracking):

对应显示的模型是从前的(仅供参考^_^!)

0x01 - marker制作流程


1.制作marker图片

首先我们我们我们 儿找到doc/patterns/Blank pattern.png,使用这人 空白的marker图片制作出这人 人让你的marker。未必使用这人 blank pattern,是机会这人 空白marker图片的符合marker的基本要求:

  • 也能 是方形。
  • 也能 有连续的边缘(一般来说是否白色或黑色)。另外在marker上方的pattern部分,我们我们我们 儿使用差别较大的并是否颜色分别表示前后景(比这么处我用黑色表示法拉利logo,白色作为其背景)。默认请况下,边缘的深层占pattern图片的1/4。

     - 被边缘所包围的部分统统我们我们我们 儿所称的pattern,其也能 具有旋转不对称性。pattern能是否黑白的,也能是否彩色的。

我们我们我们 儿将法拉利的logo弄成黑白的,再加在到blank pattern中。得到以下maker:

2.训练marker图片

我们我们我们 儿使用这人 在线工具"Tarotaro"进行训练(机会想离线训练,可不可不能不能使用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。这时将你也能 训练的marker倒入摄像头视野中,直到marker边缘经常经常出现红色边框。

界面介绍:

    Mode Select:有Camera Mode和Load marker image并是否土方式。我们我们我们 儿下面使用的统统Camera Mode土方式。Load marker image是直接输入本地的marker图片进行训练。

    Marker SegmentsMarker Size我还是否很清楚是那先 。我们我们我们 儿这选者默认参数即可。

c.当marker边缘经常经常出现红色边框后,我们我们我们 儿点击Get Pattern按钮,就可不可不能不能得到下图,我们我们我们 儿可不可不能不能都看marker边框变成绿色了,此时我们我们我们 儿选者Save Current按钮就可不可不能不能得到对应的pattern文件,此处将其命名为ferrari.patt(初始后缀是pat,可不可不能不能这人 人修改为patt)。

3.修改配置文件

我们我们我们 儿选者example中的ARApp2的配置文件进行更改。主统统更改models.dat和markers.dat文件。

我们我们我们 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加在

在model.dat加在

4.编译运行

配置文件修改完成后,我们我们我们 儿就可不可不能不能编译运行了。请看结果:

0x02 - NFT制作流程


1.选者图片

NFT虽然统统提取图片的Natural Feature(自然形态)因此进行跟踪。ARToolKit中会先对图片进行补救,得到一组数据,后续追踪过程使用的虽然是补救得到的数据集。并是否那先 图片都可不可不能不能进行NFT,对于进行NFT的图片,有以下这人 要求:

  • 追踪的图片也能 是矩形图片。
  • 图片也能 是jpeg格式。(大部分商用AR SDK支持多种图片格式,比如EasyAR)
  • 图片并是否要有足够多的细节和边缘(自类似度较低,因此空间频率较高)。机会图片含有少量模糊机会细节较少的色块,追踪效果会比较差。
  • 图片分辨率的提升会使ARToolKit提取出更多的形态点,这对于相机接近图片的请况机会使用高精度相机的请况,会大大提升追踪效果。

统统我选者下面这张图片做NFT:

2.提取图片形态

利用genTexData来生成对应的追踪数据

选者提取图片形态的程度,数值越大提取的形态太满。当相机离图片越近的过后,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,统统Enter resolution to use这部分输入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最为为宜。而我们我们我们 儿这边最大分辨率也能72,统统我选者20~72。

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

我们我们我们 儿使用dispFeatureSet工具可不可不能不能显示一下看看形态点提取请况:

3.修改配置文件

我们我们我们 儿修改ARAppNFT的配置文件来试验我们我们我们 儿的成果。

首先加在对应训练数据:

修改markers.dat

和上方marker图片训练一样,加在法拉利模型,并在models.dat中加在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