【AR实验室】ARToolKit之制作自己的Marker/NFT

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0x00 - 前言


看了example后,就会想此人 动动手,这里改改那里修修。大家先试着上加此人 喜欢的marker/nft进行识别。

比如我做了一一两个多法拉利的marker:

还有网上找了一一两个多法拉利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

首先大家找到doc/patterns/Blank pattern.png,使用你是什么空白的marker图片制作出此人 如果 的marker。不言而喻使用你是什么blank pattern,原因分析分析着你是什么空白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(一般来说都是 白色或黑色)。另外在marker后面 的pattern每段,大家使用差别较大的某种颜色分别表示前后景(比没人 处我用黑色表示法拉利logo,白色作为其背景)。默认情形下,边缘的强度占pattern图片的1/4。

     - 被边缘所包围的每段只是 大家所称的pattern,其时需具有旋转不对称性。pattern时需是黑白的,也时需是彩色的。

大家将法拉利的logo弄成黑白的,再上加到blank pattern中。得到以下maker:

2.训练marker图片

大家使用你是什么在线工具"Tarotaro"进行训练(原因分析分析着想离线训练,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倒入摄像头视野中,直到marker边缘出显红色边框。

界面介绍:

    Mode Select:有Camera Mode和Load marker image某种依据 。大家下面使用的只是 Camera Mode依据 。Load marker image是直接输入本地的marker图片进行训练。

    Marker SegmentsMarker Size我还都是 很清楚是那先 。大家这选者默认参数即可。

c.当marker边缘出显红色边框后,大家点击Get Pattern按钮,就时需得到下图,大家时需看了marker边框变成绿色了,此时大家选者Save Current按钮就时需得到对应的pattern文件,此处将其命名为ferrari.patt(初始后缀是pat,时需此人 修改为patt)。

3.修改配置文件

大家选者example中的ARApp2的配置文件进行更改。主只是 更改models.dat和markers.dat文件。

大家先将ferrari.patt文件和网上搜罗来的ferrari模型文件导入到ARApp2中。

在markers.dat上加

在model.dat上加

4.编译运行

配置文件修改完成后,大家就时需编译运行了。请看结果:

0x02 - NFT制作流程


1.选者图片

NFT虽然只是 提取图片的Natural Feature(自然形态学 )如果进行跟踪。ARToolKit中会先对图片进行正确处理,得到一组数据,后续追踪过程使用的虽然是正确处理得到的数据集。并都是 那先 图片时需进行NFT,对于进行NFT的图片,有以下你是什么要求:

  • 追踪的图片时需是矩形图片。
  • 图片时需是jpeg格式。(大每段商用AR SDK支持多种图片格式,比如EasyAR)
  • 图片某种要有足够多的细节和边缘(自类似于度较低,如果空间频率较高)。原因分析分析着图片中含絮状模糊原因分析分析着细节较少的色块,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情形原因分析分析着使用高精度相机的情形,会大大提升追踪效果。

全都我选者下面这张图片做NFT:

2.提取图片形态学

利用genTexData来生成对应的追踪数据

选者提取图片形态学 的程度,数值越大提取的形态学 太大 。当相机离图片越近的后后,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这每段输入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。而大家这边最大分辨率没人72,全都我选者20~72。

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

大家使用dispFeatureSet工具时需显示一下看看形态学 点提取情形:

3.修改配置文件

大家修改ARAppNFT的配置文件来试验大家的成果。

首先上加对应训练数据:

修改markers.dat

和后面 marker图片训练一样,上加法拉利模型,并在models.dat中上加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