【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,就会想当时人动动手,这里改改那里修修。朋友先试着换成当时人喜欢的marker/nft进行识别。

比如我做了另另一个法拉利的marker:

还有网上找了另另一个法拉利logo的图片用于NFT(Natural Feature Tracking):

对应显示的模型是原来的(仅供参考^_^!)

0x01 - marker制作流程


1.制作marker图片

首先朋友找到doc/patterns/Blank pattern.png,使用這個 空白的marker图片制作出当时人我应该 的marker。难能可贵使用這個 blank pattern,因为 這個 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(一般来说都在白色或黑色)。另外在marker底下的pattern主次,朋友使用差别较大的有五种颜色分别表示前后景(比越来越处我用黑色表示法拉利logo,白色作为其背景)。默认请况下,边缘的深度1占pattern图片的1/4。

     - 被边缘所包围的主次好多好多 朋友所称的pattern,其需用具有旋转不对称性。pattern都需用是黑白的,也都需用是彩色的。

朋友将法拉利的logo弄成黑白的,再换成到blank pattern中。得到以下maker:

2.训练marker图片

朋友使用這個 在线工具"Tarotaro"进行训练(因为 想离线训练,都需用使用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装到去 摄像头视野中,直到marker边缘突然总出 红色边框。

界面介绍:

    Mode Select:有Camera Mode和Load marker image有五种土依据 。朋友下面使用的好多好多 Camera Mode土依据 。Load marker image是直接输入本地的marker图片进行训练。

    Marker SegmentsMarker Size我还都在很清楚是有哪些。朋友这选用默认参数即可。

c.当marker边缘突然总出 红色边框后,朋友点击Get Pattern按钮,就都需用得到下图,朋友都需用看一遍marker边框变成绿色了,此时朋友选用Save Current按钮就都需用得到对应的pattern文件,此处将其命名为ferrari.patt(初始后缀是pat,都需用当时人修改为patt)。

3.修改配置文件

朋友选用example中的ARApp2的配置文件进行更改。主好多好多 更改models.dat和markers.dat文件。

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换成

在model.dat换成

4.编译运行

配置文件修改完成后,朋友就都需用编译运行了。请看结果:

0x02 - NFT制作流程


1.选用图片

NFT随便说说 好多好多 提取图片的Natural Feature(自然社会形态)假如有一天 进行跟踪。ARToolKit中会先对图片进行避免,得到一组数据,后续追踪过程使用的随便说说 是避免得到的数据集。并都在有哪些图片都都需用进行NFT,对于进行NFT的图片,有以下這個要求:

  • 追踪的图片需用是矩形图片。
  • 图片需用是jpeg格式。(大主次商用AR SDK支持多种图片格式,比如EasyAR)
  • 图片有五种要有足够多的细节和边缘(自类事度较低,假如有一天 空间频率较高)。因为 图片含晒 血块模糊因为 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提取出更多的社会形态点,这对于相机接近图片的请况因为 使用高精度相机的请况,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.提取图片社会形态

利用genTexData来生成对应的追踪数据

选用提取图片社会形态的程度,数值越大提取的社会形态越来越来越多。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,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。而朋友这边最大分辨率只有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

朋友使用dispFeatureSet工具都需用显示一下看看社会形态点提取请况:

3.修改配置文件

朋友修改ARAppNFT的配置文件来试验朋友的成果。

首先换成对应训练数据:

修改markers.dat

和底下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