與OpenCV的

Question

增強現實SDK我開發的OpenCV的增強現實SDK。我有一些問題找的話題，哪些步驟按照教程，可能算法，實時性能等快捷，高效的編碼

到目前爲止，我已經收集到的下一個信息和有用的鏈接。

OpenCV的安裝

下載latest release version。

您可以找到安裝指導here（平臺：Linux操作系統，在Mac，Windows，JAVA，Android裝置，iOS）。

在線documentation。

增強現實

對於begginers here是OpenCV的一個簡單的增強現實代碼。這是一個好的開始。

對於任何人尋找一個設計良好的國家的最先進的SDK我發現基於標記跟蹤每一個增強現實應該有一些基本步驟，考慮OpenCV的功能。

1. 主程序：從視頻創建所有類，初始化，capture幀。

2. AR_Engine類：控制增強現實應用的部分。應該有2個主要國家：

   • 檢測：嘗試檢測場景
   • 跟蹤標記：一旦檢測，使用較低的計算技術，在即將到來的幀traking標記。

此外應該有用於尋找在每個幀的相機的位置和方向的一些算法。這是通過檢測場景中檢測到的標記與離線處理的標記的2D圖像之間的單應性轉換來實現的。這種方法的解釋here（第18頁）。對於姿態估計的主要步驟爲：

1. 負載攝像機內參數。以前通過校準離線提取。

2. 裝入圖案（標記）來跟蹤：這是我們要跟蹤平面標記的圖像。有必要爲這個模式提取特徵並生成描述符（keypoints），以便我們稍後可以與場景中的特徵進行比較。這個任務的算法：

   • SIFT
   • FAST
   • SURF

3. 對於每一幀更新，從現場運行提取特徵檢測算法，並生成描述符。我們再次有幾個選擇。

   • SIFT
   • FAST
   • SURF
   • FREAK：supossed是最快的新方法（2012）。
   • ORB

4. 查找匹配模式和場景描述符之間。

   • FLANN matcher

5. 查找那些比賽Homography矩陣。之前可以使用RANSAC在比賽組中找到內線/外線。

6. 提取照相機姿勢來自單應性。

   • Pose from Homography上的示例代碼。
   • Homography from Pose上的示例代碼。

完整的例子：

• aruco
• Mastering OpenCV samples

Answer 1

由於AR應用通常在移動設備上運行，你也可以考慮其他功能檢測儀/描述：

• FREAK
• ORB

Answer 2

一般來說，如果你能選擇的標記您使用邊緣檢測器檢測第一方目標，然後或者霍夫或簡單輪廓 - 然後從內部設計識別特定的標誌物。而不是使用一般的點匹配器。

查看Aruco，瞭解詳細的示例代碼。