【AR实验室】ARToolKit之制作自己的Marker/NFT

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0x00 - 前言


就看example后,就会想被委托人动动手,这里改改那里修修。某些人先试着加上被委托人喜欢的marker/nft进行识别。

比如我做了有另另一个多多法拉利的marker:

还有网上找了有另另一个多多法拉利logo的图片用于NFT(Natural Feature Tracking):

对应显示的模型是原本的(仅供参考^_^!)

0x01 - marker制作流程


1.制作marker图片

首先某些人找到doc/patterns/Blank pattern.png,使用这类空白的marker图片制作出被委托人要我的marker。并非 使用这类blank pattern,是机会这类空白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(一般来说有的是白色或黑色)。另外在marker后面 的pattern偏离 ,某些人使用差别较大的五种颜色分别表示前后景(比这麼 处我用黑色表示法拉利logo,白色作为其背景)。默认情况下,边缘的角度占pattern图片的1/4。

     - 被边缘所包围的偏离 全都 某些人所称的pattern,其时需具有旋转不对称性。pattern还时需是黑白的,也还时需是彩色的。

某些人将法拉利的logo弄成黑白的,再加上到blank pattern中。得到以下maker:

2.训练marker图片

某些人使用这类在线工具"Tarotaro"进行训练(机会想离线训练,还时需使用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贴到 摄像头视野中,直到marker边缘总出 红色边框。

界面介绍:

    Mode Select:有Camera Mode和Load marker image五种法子。某些人下面使用的全都 Camera Mode法子。Load marker image是直接输入本地的marker图片进行训练。

    Marker SegmentsMarker Size我还有的是很清楚是哪几个。某些人这取舍默认参数即可。

c.当marker边缘总出 红色边框后,某些人点击Get Pattern按钮,就还时需得到下图,某些人还时需就看marker边框变成绿色了,此时某些人取舍Save Current按钮就还时需得到对应的pattern文件,此处将其命名为ferrari.patt(初始后缀是pat,还时需被委托人修改为patt)。

3.修改配置文件

某些人取舍example中的ARApp2的配置文件进行更改。主全都 更改models.dat和markers.dat文件。

某些人先将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,某些人就还时需编译运行了。请看结果:

0x02 - NFT制作流程


1.取舍图片

NFT虽然全都 提取图片的Natural Feature(自然形状)日后进行跟踪。ARToolKit中会先对图片进行防止,得到一组数据,后续追踪过程使用的虽然是防止得到的数据集。并有的是哪几个图片都还时需进行NFT,对于进行NFT的图片,有以下某些要求:

  • 追踪的图片时需是矩形图片。
  • 图片时需是jpeg格式。(大偏离 商用AR SDK支持多种图片格式,比如EasyAR)
  • 图片五种要有足够多的细节和边缘(自这类度较低,日后空间频率较高)。机会图片中有 少许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提取出更多的形状点,这对于相机接近图片的情况机会使用高精度相机的情况,会大大提升追踪效果。

全都我取舍下面这张图片做NFT:

2.提取图片形状

利用genTexData来生成对应的追踪数据

取舍提取图片形状的程度,数值越大提取的形状很多。当相机离图片越近的完后 ,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,全都Enter resolution to use这偏离 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最为离米 。而某些人这边最大分辨率这麼 72,全都我取舍20~72。

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

某些人使用dispFeatureSet工具还时需显示一下看看形状点提取情况:

3.修改配置文件

某些人修改ARAppNFT的配置文件来试验某些人的成果。

首先加上对应训练数据:

修改markers.dat

和后面 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