【AR实验室】ARToolKit之制作自己的Marker/NFT

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0x00 - 前言


想看 example后,就会想自己动动手,这里改改那里修修。亲戚亲戚亲戚朋友先试着再加自己喜欢的marker/nft进行识别。

比如我做了有有有1个法拉利的marker:

还有网上找了有有有1个法拉利logo的图片用于NFT(Natural Feature Tracking):

对应显示的模型是全都的(仅供参考^_^!)

0x01 - marker制作流程


1.制作marker图片

首先亲戚亲戚亲戚朋友找到doc/patterns/Blank pattern.png,使用你三种空白的marker图片制作出自己愿意的marker。未必使用你三种blank pattern,是全都你三种空白marker图片的符合marker的基本要求:

  • 需用是方形。
  • 需用有连续的边缘(一般来说全部有的是白色或黑色)。另外在marker顶端的pattern每种,亲戚亲戚亲戚朋友使用差别较大的三种 颜色分别表示前后景(比没办法 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。

     - 被边缘所包围的每种全都亲戚亲戚亲戚朋友所称的pattern,其需用具有旋转不对称性。pattern都后能 是黑白的,也都后能 是彩色的。

亲戚亲戚亲戚朋友将法拉利的logo弄成黑白的,再再加到blank pattern中。得到以下maker:

2.训练marker图片

亲戚亲戚亲戚朋友使用你三种在线工具"Tarotaro"进行训练(全都想离线训练,都后能 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。这时将你需用训练的marker中放摄像头视野中,直到marker边缘总出 红色边框。

界面介绍:

    Mode Select:有Camera Mode和Load marker image三种 法律法律依据。亲戚亲戚亲戚朋友下面使用的全都Camera Mode法律法律依据。Load marker image是直接输入本地的marker图片进行训练。

    Marker SegmentsMarker Size我还全部有的是很清楚是哪此。亲戚亲戚亲戚朋友这选则默认参数即可。

c.当marker边缘总出 红色边框后,亲戚亲戚亲戚朋友点击Get Pattern按钮,就都后能 得到下图,亲戚亲戚亲戚朋友都后能 想看 marker边框变成绿色了,此时亲戚亲戚亲戚朋友选则Save Current按钮就都后能 得到对应的pattern文件,此处将其命名为ferrari.patt(初始后缀是pat,都后能 自己修改为patt)。

3.修改配置文件

亲戚亲戚亲戚朋友选则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。

亲戚亲戚亲戚朋友先将ferrari.patt文件和网上搜罗来的ferrari模型文件导入到ARApp2中。

在markers.dat再加

在model.dat再加

4.编译运行

配置文件修改完成后,亲戚亲戚亲戚朋友就都后能 编译运行了。请看结果:

0x02 - NFT制作流程


1.选则图片

NFT其实全都提取图片的Natural Feature(自然特征)全都进行跟踪。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其实是处置得到的数据集。并全部有的是哪此图片都都后能 进行NFT,对于进行NFT的图片,有以下某些要求:

  • 追踪的图片需用是矩形图片。
  • 图片需用是jpeg格式。(大每种商用AR SDK支持多种图片格式,比如EasyAR)
  • 图片三种 要有足够多的细节和边缘(自同类度较低,全都空间频率较高)。全都图片饱含小量模糊全都细节较少的色块,追踪效果会比较差。
  • 图片分辨率的提升会使ARToolKit提取出更多的特征点,这对于相机接近图片的请况全都使用高精度相机的请况,会大大提升追踪效果。

全都我选则下面这张图片做NFT:

2.提取图片特征

利用genTexData来生成对应的追踪数据

选则提取图片特征的程度,数值越大提取的特征过多。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这每种输入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最为最少。而亲戚亲戚亲戚朋友这边最大分辨率都后能 也能 72,全都我选则20~72。

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

亲戚亲戚亲戚朋友使用dispFeatureSet工具都后能 显示一下看看特征点提取请况:

3.修改配置文件

亲戚亲戚亲戚朋友修改ARAppNFT的配置文件来试验亲戚亲戚亲戚朋友的成果。

首先再加对应训练数据:

修改markers.dat

和顶端marker图片训练一样,再加法拉利模型,并在models.dat中再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