【AR实验室】ARToolKit之制作自己的Marker/NFT

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0x00 - 前言


看得人example后,就会想另一方动动手,这里改改那里修修。让我们都都先试着去掉 另一方喜欢的marker/nft进行识别。

比如我做了一个 多多 法拉利的marker:

还有网上找了一个 多多 法拉利logo的图片用于NFT(Natural Feature Tracking):

对应显示的模型是另一个 多多 的(仅供参考^_^!)

0x01 - marker制作流程


1.制作marker图片

首先让我们都都找到doc/patterns/Blank pattern.png,使用什儿 空白的marker图片制作出另一方要我的marker。之好多好多 使用什儿 blank pattern,是肯能什儿 空白marker图片的符合marker的基本要求:

  • 须可是方形。
  • 须要有连续的边缘(一般来说都在白色或黑色)。另外在marker中间的pattern主次,让我们都都使用差别较大的五种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)。默认情況下,边缘的深度图占pattern图片的1/4。

     - 被边缘所包围的主次好多好多 我让我们都都所称的pattern,其须要具有旋转不对称性。pattern都须可是黑白的,也都须可是彩色的。

让我们都都将法拉利的logo弄成黑白的,再去掉 到blank pattern中。得到以下maker:

2.训练marker图片

让我们都都使用什儿 在线工具"Tarotaro"进行训练(肯能想离线训练,都须要使用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。这时将你须要训练的marker倒入摄像头视野中,直到marker边缘经常出現红色边框。

界面介绍:

    Mode Select:有Camera Mode和Load marker image五种生活方法 。让我们都都下面使用的好多好多 我Camera Mode方法 。Load marker image是直接输入本地的marker图片进行训练。

    Marker SegmentsMarker Size我还都在很清楚是哪些地方。让我们都都这选用 默认参数即可。

c.当marker边缘经常出現红色边框后,让我们都都点击Get Pattern按钮,就都须要得到下图,让当我们都都须要看得人marker边框变成绿色了,此时让我们都都选用 Save Current按钮就都须要得到对应的pattern文件,此处将其命名为ferrari.patt(初始后缀是pat,都须要另一方修改为patt)。

3.修改配置文件

让我们都都选用 example中的ARApp2的配置文件进行更改。主好多好多 我更改models.dat和markers.dat文件。

让我们都都先将ferrari.patt文件和网上搜罗来的ferrari模型文件导入到ARApp2中。

在markers.dat去掉

在model.dat去掉

4.编译运行

配置文件修改完成后,让我们都都就都须要编译运行了。请看结果:

0x02 - NFT制作流程


1.选用 图片

NFT其实好多好多 我提取图片的Natural Feature(自然结构)很久进行跟踪。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其实是防止得到的数据集。并都哪些地方地方图片都都须要进行NFT,对于进行NFT的图片,有以下什儿 要求:

  • 追踪的图片须可是矩形图片。
  • 图片须可是jpeg格式。(大主次商用AR SDK支持多种图片格式,比如EasyAR)
  • 图片五种生活要有足够多的细节和边缘(自类事于度较低,很久空间频率较高)。肯能图片含高血块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提取出更多的结构点,这对于相机接近图片的情況肯能使用高精度相机的情況,会大大提升追踪效果。

好多好多 我选用 下面这张图片做NFT:

2.提取图片结构

利用genTexData来生成对应的追踪数据

选用 提取图片结构的程度,数值越大提取的结构这样来越多。当相机离图片越近的前一天,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,好多好多 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最为共要。而让我们都都这边最大分辨率非要72,好多好多 我选用 20~72。

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

让我们都都使用dispFeatureSet工具都须要显示一下看看结构点提取情況:

3.修改配置文件

让我们都都修改ARAppNFT的配置文件来试验让我们都都的成果。

首先去掉 对应训练数据:

修改markers.dat

和中间marker图片训练一样,去掉 法拉利模型,并在models.dat中去掉 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

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