【AR实验室】ARToolKit之制作自己的Marker/NFT

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0x00 - 前言


看多example后,就会想此人 动动手,这里改改那里修修。亲戚亲戚一点人先试着换成此人 喜欢的marker/nft进行识别。

比如我做了另有2个多法拉利的marker:

还有网上找了另有2个多法拉利logo的图片用于NFT(Natural Feature Tracking):

对应显示的模型是然后的(仅供参考^_^!)

0x01 - marker制作流程


1.制作marker图片

首先亲戚亲戚一点人找到doc/patterns/Blank pattern.png,使用這個空白的marker图片制作出此人 要我的marker。固然使用這個blank pattern,是然后這個空白marker图片的符合marker的基本要求:

  • 还里能是方形。
  • 还里能有连续的边缘(一般来说全部都有白色或黑色)。另外在marker中间的pattern部分,亲戚亲戚一点人使用差别较大的本身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)。默认情况表下,边缘的角度占pattern图片的1/4。

     - 被边缘所包围的部分可是亲戚亲戚一点人所称的pattern,其还里能具有旋转不对称性。pattern还里能是黑白的,也还里能是彩色的。

亲戚亲戚一点人将法拉利的logo弄成黑白的,再换成到blank pattern中。得到以下maker:

2.训练marker图片

亲戚亲戚一点人使用這個在线工具"Tarotaro"进行训练(然后想离线训练,还里能使用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。这时将你还里能训练的marker放上摄像头视野中,直到marker边缘冒出红色边框。

界面介绍:

    Mode Select:有Camera Mode和Load marker image本身依据。亲戚亲戚一点人下面使用的可是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我还全部都有很清楚是這個。亲戚亲戚一点人这选取 默认参数即可。

c.当marker边缘冒出红色边框后,亲戚亲戚一点人点击Get Pattern按钮,就还里能得到下图,亲戚亲戚一点人还里能看多marker边框变成绿色了,此时亲戚亲戚一点人选取 Save Current按钮就还里能得到对应的pattern文件,此处将其命名为ferrari.patt(初始后缀是pat,还里能此人 修改为patt)。

3.修改配置文件

亲戚亲戚一点人选取 example中的ARApp2的配置文件进行更改。主可是更改models.dat和markers.dat文件。

亲戚亲戚一点人先将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,亲戚亲戚一点人就还里能编译运行了。请看结果:

0x02 - NFT制作流程


1.选取 图片

NFT确实可是提取图片的Natural Feature(自然结构)但会 进行跟踪。ARToolKit中会先对图片进行外理,得到一组数据,后续追踪过程使用的确实是外理得到的数据集。并全部都有這個图片都还里能进行NFT,对于进行NFT的图片,有以下一点要求:

  • 追踪的图片还里能是矩形图片。
  • 图片还里能是jpeg格式。(大部分商用AR SDK支持多种图片格式,比如EasyAR)
  • 图片本身要有足够多的细节和边缘(自累似 度较低,但会 空间频率较高)。然后图片饱含多量模糊然后细节较少的色块,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况表然后使用高精度相机的情况表,会大大提升追踪效果。

可是有我选取 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

选取 提取图片结构的程度,数值越大提取的结构越多。当相机离图片越近的然后,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,可是有Enter resolution to use这部分输入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最为要花费。而亲戚亲戚一点人这边最大分辨率里还里能 72,可是有我选取 20~72。

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

亲戚亲戚一点人使用dispFeatureSet工具还里能显示一下看看结构点提取情况表:

3.修改配置文件

亲戚亲戚一点人修改ARAppNFT的配置文件来试验亲戚亲戚一点人的成果。

首先换成对应训练数据:

修改markers.dat

和中间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