【AR实验室】ARToolKit之制作自己的Marker/NFT

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0x00 - 前言


看一遍example后,就会想被委托人动动手,这里改改那里修修。亲戚亲戚某些人先试着换成被委托人喜欢的marker/nft进行识别。

比如我做了两个法拉利的marker:

还有网上找了两个法拉利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

首先亲戚亲戚某些人找到doc/patterns/Blank pattern.png,使用这名 空白的marker图片制作出被委托人你要的marker。五种 使用这名 blank pattern,是不可能 这名 空白marker图片的符合marker的基本要求:

  • 须就说 方形。
  • 须要有连续的边缘(一般来说也有白色或黑色)。另外在marker上面的pattern偏离 ,亲戚亲戚某些人使用差别较大的五种 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)。默认清况 下,边缘的宽度占pattern图片的1/4。

     - 被边缘所包围的偏离 就说 亲戚亲戚某些人所称的pattern,其须要具有旋转不对称性。pattern还还能否 是黑白的,也还还能否 是彩色的。

亲戚亲戚某些人将法拉利的logo弄成黑白的,再换成到blank pattern中。得到以下maker:

2.训练marker图片

亲戚亲戚某些人使用这名 在线工具"Tarotaro"进行训练(不可能 想离线训练,还还能否 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放满摄像头视野中,直到marker边缘出先红色边框。

界面介绍:

    Mode Select:有Camera Mode和Load marker image五种 法子。亲戚亲戚某些人下面使用的就说 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我还也有很清楚是那此。亲戚亲戚某些人这选用默认参数即可。

c.当marker边缘出先红色边框后,亲戚亲戚某些人点击Get Pattern按钮,就还还能否 得到下图,亲戚亲戚某些人还还能否 看一遍marker边框变成绿色了,此时亲戚亲戚某些人选用Save Current按钮就还还能否 得到对应的pattern文件,此处将其命名为ferrari.patt(初始后缀是pat,还还能否 被委托人修改为patt)。

3.修改配置文件

亲戚亲戚某些人选用example中的ARApp2的配置文件进行更改。主就说 更改models.dat和markers.dat文件。

亲戚亲戚某些人先将ferrari.patt文件和网上搜罗来的ferrari模型文件导入到ARApp2中。

在markers.dat换成

在model.dat换成

4.编译运行

配置文件修改完成后,亲戚亲戚某些人就还还能否 编译运行了。请看结果:

0x02 - NFT制作流程


1.选用图片

NFT随便说说就说 提取图片的Natural Feature(自然形状)之后进行跟踪。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随便说说是处置得到的数据集。并也有那此图片都还还能否 进行NFT,对于进行NFT的图片,有以下某些要求:

  • 追踪的图片须就说 矩形图片。
  • 图片须就说 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(自累似 度较低,之后空间频率较高)。不可能 图片含高少许模糊不可能 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提取出更多的形状点,这对于相机接近图片的清况 不可能 使用高精度相机的清况 ,会大大提升追踪效果。

什么都我选用下面这张图片做NFT:

2.提取图片形状

利用genTexData来生成对应的追踪数据

选用提取图片形状的程度,数值越大提取的形状这么多。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72,什么都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最为最少。而亲戚亲戚某些人这边最大分辨率这么 72,什么都我选用20~72。

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

亲戚亲戚某些人使用dispFeatureSet工具还还能否 显示一下看看形状点提取清况 :

3.修改配置文件

亲戚亲戚某些人修改ARAppNFT的配置文件来试验亲戚亲戚某些人的成果。

首先换成对应训练数据:

修改markers.dat

和上面marker图片训练一样,换成法拉利模型,并在models.dat中换成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