導讀：我們在實現(xiàn)AR效果時，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，當然，作為AR技術的狂熱愛好者

　　我們在實現(xiàn)AR效果時，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，當然，作為AR技術的狂熱愛好者，我們的追求遠遠不止于此。所以了，我今天給大家介紹了幾種“底層”實現(xiàn)AR的方式。

　　Opencv和C++ 實現(xiàn)

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

使用SIFT算法進行識別（特征點的提取并用特征向量對特征點描述，接著當前視圖的特征向量與目標對象的特征向量進行匹配）

根據識別出來的原目標和幀圖像匹配關系得到變化矩陣，來顯示三維物體（使用OpenGL來繪制），實現(xiàn)跟蹤。

　　對于基于標記的AR的Opencv實現(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，將每一行作為一個字，那么每個字有5bits。其中，1、3、5位為校驗位，2、4位為信息位。接下來用Opencv實現(xiàn)，其具體思路為：

對輸入圖像幀進行標記檢測，灰度化，找到圖像中輪廓，檢測和解碼標記，

估計標記的三維姿態(tài)，這里包括提前對攝像機進行相機標定，獲取相機內參數(shù)和失真系數(shù)，根據這個計算出標記的旋轉矩陣和平移矩陣，

由相機內參數(shù)和標記的旋轉矩陣和平移矩陣，用OpenGL進行渲染三維物體。

　　項目地址：https://github.com/GeekLiB/opencv_iphoneAR

　　參考資料：

　　書籍：深入理解OpenCV 實用計算機視覺項目解析

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

　　文章：OpenGL與OpenCV實現(xiàn)增強現(xiàn)實

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

　　Python 實現(xiàn)AR效果

　　Python是世界上最優(yōu)雅的語言，目前的計算機視覺項目大都用Python來實現(xiàn)，當然用Python的CV庫也可以很輕松的實現(xiàn)AR效果。

　　用Python來實現(xiàn)AR效果，我們首先運用到兩個工具包----PyGame與PyOpenGL。PyGame是非常流行的游戲開發(fā)工具包，它可以非常簡單的處理顯示窗口，輸入設備，事件以及其他內容。PyGame是開源的（http://www.pygame.org/）。PyOpenGL是OpenGL圖形煸炒的Python綁定接口。并且它也是開源的（http://www.opengl.org/wiki/Getting_started）。在實現(xiàn)的過程中，我們需要獲取照相機矩陣并轉換到OpenGL格式，并以平面和標記物進行姿態(tài)估計，然后在圖像中放置虛擬物體。

　　參考資料：

　　python計算機視覺：鏈接: https://pan.baidu.com/s/1geArUUn 密碼: fnby

　　當然，這里也有一個很好的Python AR框架BAR4Py，它是由百曉通客棧×創(chuàng)客項目群著手開發(fā)的“增強現(xiàn)實（AR）”的 Python 開發(fā)庫。

　　項目地址：https://github.com/GeekLiB/AR-BXT-AR4Python

　　特點：

　　基于 OpenCV，以及 Python 的數(shù)學庫；

　　跨平臺，可拓展，免費、開源；

　　支持簡單的 Mark 標記物以及復雜的圖像標記；

　　使用遺忘隊列結構動態(tài)更新相機標定；

　　可以看看他們的測試效果：

　　AR+SLAM

　　SLAM主要用于地圖重建，在AR中，我們主要運用SLAM算法來獲取camera pose（SLAM的結果是基于feature的點云，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開發(fā)資源與AR-SLAM 項目案例，大家可以下載參考。

　　SLAM開發(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

　　這是一個老牌的AR工具包，ARToolKit 它是一個C/C++ 語言編寫的庫。對于開發(fā)一個AR程序來說，最困難的部分在于實時的將虛擬圖像覆蓋到用戶視口，并且和真實世界中的對象精確對齊。ARToolKit使用圖像技術計算攝像機和標記卡之間的相對位置，從而使程序員能夠將他們的虛擬對象覆蓋到標記卡上面。ARToolKit 提供的快速和準確的標記跟蹤，能夠讓你快速的開發(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)開發(fā)者學習或開發(fā)的第一個AR應用用的就是ARToolkit。ARtoolkit的實現(xiàn)步驟是：程序初始化----抓取一幀進行視頻的輸入----然后探測標示卡----計算攝像頭的轉移矩陣----繪制虛擬物體----關閉視頻捕捉。