導(dǎo)讀：我們?cè)趯?shí)現(xiàn)AR效果時(shí)，為了大大減少我們的工程量，我們可以借助一些主流的ARSDK，比如EasyAR，Vuforia，太虛AR等等，當(dāng)然，作為AR技術(shù)的狂熱愛(ài)好者

　　我們?cè)趯?shí)現(xiàn)AR效果時(shí)，為了大大減少我們的工程量，我們可以借助一些主流的AR SDK，比如EasyAR ，Vuforia，太虛AR等等，當(dāng)然，作為AR技術(shù)的狂熱愛(ài)好者，我們的追求遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止于此。所以了，我今天給大家介紹了幾種“底層”實(shí)現(xiàn)AR的方式。

　　Opencv和C++ 實(shí)現(xiàn)

　　大概思路是OpenCV實(shí)現(xiàn)對(duì)Marker的識(shí)別和定位，然后通過(guò)OpenGL將虛擬物體疊加到攝像頭圖像下，實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)。具體思路是：

使用SIFT算法進(jìn)行識(shí)別（特征點(diǎn)的提取并用特征向量對(duì)特征點(diǎn)描述，接著當(dāng)前視圖的特征向量與目標(biāo)對(duì)象的特征向量進(jìn)行匹配）

根據(jù)識(shí)別出來(lái)的原目標(biāo)和幀圖像匹配關(guān)系得到變化矩陣，來(lái)顯示三維物體（使用OpenGL來(lái)繪制），實(shí)現(xiàn)跟蹤。

　　對(duì)于基于標(biāo)記的AR的Opencv實(shí)現(xiàn)，我們常常用到Marker：

　　黑色邊框中是編碼信息，白色為1，黑色為0，將每一行作為一個(gè)字，那么每個(gè)字有5bits。其中，1、3、5位為校驗(yàn)位，2、4位為信息位。接下來(lái)用Opencv實(shí)現(xiàn)，其具體思路為：

對(duì)輸入圖像幀進(jìn)行標(biāo)記檢測(cè)，灰度化，找到圖像中輪廓，檢測(cè)和解碼標(biāo)記，

估計(jì)標(biāo)記的三維姿態(tài)，這里包括提前對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行相機(jī)標(biāo)定，獲取相機(jī)內(nèi)參數(shù)和失真系數(shù)，根據(jù)這個(gè)計(jì)算出標(biāo)記的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣，

由相機(jī)內(nèi)參數(shù)和標(biāo)記的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣，用OpenGL進(jìn)行渲染三維物體。

　　項(xiàng)目地址：https://github.com/GeekLiB/opencv_iphoneAR

　　參考資料：

　　書(shū)籍：深入理解OpenCV 實(shí)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)項(xiàng)目解析

　　（鏈接: https://pan.baidu.com/s/1mi0oCmG 密碼: erh5）

　　文章：OpenGL與OpenCV實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)

　?。ㄦ溄觝ttp://www.tuicool.com/articles/MNJjyam）

　　Python 實(shí)現(xiàn)AR效果

　　Python是世界上最優(yōu)雅的語(yǔ)言，目前的計(jì)算機(jī)視覺(jué)項(xiàng)目大都用Python來(lái)實(shí)現(xiàn)，當(dāng)然用Python的CV庫(kù)也可以很輕松的實(shí)現(xiàn)AR效果。

　　用Python來(lái)實(shí)現(xiàn)AR效果，我們首先運(yùn)用到兩個(gè)工具包----PyGame與PyOpenGL。PyGame是非常流行的游戲開(kāi)發(fā)工具包，它可以非常簡(jiǎn)單的處理顯示窗口，輸入設(shè)備，事件以及其他內(nèi)容。PyGame是開(kāi)源的（http://www.pygame.org/）。PyOpenGL是OpenGL圖形煸炒的Python綁定接口。并且它也是開(kāi)源的（http://www.opengl.org/wiki/Getting_started）。在實(shí)現(xiàn)的過(guò)程中，我們需要獲取照相機(jī)矩陣并轉(zhuǎn)換到OpenGL格式，并以平面和標(biāo)記物進(jìn)行姿態(tài)估計(jì)，然后在圖像中放置虛擬物體。

　　參考資料：

　　python計(jì)算機(jī)視覺(jué)：鏈接: https://pan.baidu.com/s/1geArUUn 密碼: fnby

　　當(dāng)然，這里也有一個(gè)很好的Python AR框架BAR4Py，它是由百曉通客?！羷?chuàng)客項(xiàng)目群著手開(kāi)發(fā)的“增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）”的 Python 開(kāi)發(fā)庫(kù)。

　　項(xiàng)目地址：https://github.com/GeekLiB/AR-BXT-AR4Python

　　特點(diǎn)：

　　基于 OpenCV，以及 Python 的數(shù)學(xué)庫(kù)；

　　跨平臺(tái)，可拓展，免費(fèi)、開(kāi)源；

　　支持簡(jiǎn)單的 Mark 標(biāo)記物以及復(fù)雜的圖像標(biāo)記；

　　使用遺忘隊(duì)列結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)更新相機(jī)標(biāo)定；

　　可以看看他們的測(cè)試效果：

　　AR+SLAM

　　SLAM主要用于地圖重建，在AR中，我們主要運(yùn)用SLAM算法來(lái)獲取camera pose（SLAM的結(jié)果是基于feature的點(diǎn)云，提前重建后可以remap拿到較好的camera pose）。

　　在這里，我給大家收集了一些SLAM開(kāi)發(fā)資源與AR-SLAM 項(xiàng)目案例，大家可以下載參考。

　　SLAM開(kāi)發(fā)資源匯總：https://github.com/GeekLiB/Lee-SLAM-source

　　PTAM-AR：http://www.robots.ox.ac.uk/~bob/research/research_ptamm.html

　　OpenCV-Marker-less-AR：https://github.com/takmin/OpenCV-Marker-less-AR

　　Stereo_SLAM_AR（基于ORB-SLAM）：https://github.com/ygx2011/Stereo_SLAM_AR

　　效果：

　　opencv-markerless-AR-Mobile：https://github.com/meiroo/opencv-markerless-AR-Mobile

　　ARToolkit

　　這是一個(gè)老牌的AR工具包，ARToolKit 它是一個(gè)C/C++ 語(yǔ)言編寫的庫(kù)。對(duì)于開(kāi)發(fā)一個(gè)AR程序來(lái)說(shuō)，最困難的部分在于實(shí)時(shí)的將虛擬圖像覆蓋到用戶視口，并且和真實(shí)世界中的對(duì)象精確對(duì)齊。ARToolKit使用圖像技術(shù)計(jì)算攝像機(jī)和標(biāo)記卡之間的相對(duì)位置，從而使程序員能夠?qū)⑺麄兊奶摂M對(duì)象覆蓋到標(biāo)記卡上面。ARToolKit 提供的快速和準(zhǔn)確的標(biāo)記跟蹤，能夠讓你快速的開(kāi)發(fā)出許多更新更有趣的AR程序。

　　目前ARToolkit支持以下系統(tǒng)：

　　相信大多數(shù)開(kāi)發(fā)者學(xué)習(xí)或開(kāi)發(fā)的第一個(gè)AR應(yīng)用用的就是ARToolkit。ARtoolkit的實(shí)現(xiàn)步驟是：程序初始化----抓取一幀進(jìn)行視頻的輸入----然后探測(cè)標(biāo)示卡----計(jì)算攝像頭的轉(zhuǎn)移矩陣----繪制虛擬物體----關(guān)閉視頻捕捉。