導(dǎo)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(dāng)然，作為AR技術(shù)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(dāng)然，作為AR技術(shù)的狂熱愛好者，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(jìn)行識別（特征點的提取并用特征向量對特征點描述，接著當(dāng)前視圖的特征向量與目標(biāo)對象的特征向量進(jìn)行匹配）

根據(jù)識別出來的原目標(biāo)和幀圖像匹配關(guān)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(biāo)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(jìn)行標(biāo)記檢測，灰度化，找到圖像中輪廓，檢測和解碼標(biāo)記，

估計標(biāo)記的三維姿態(tài)，這里包括提前對攝像機進(jìn)行相機標(biāo)定，獲取相機內(nèi)參數(shù)和失真系數(shù)，根據(jù)這個計算出標(biāo)記的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣，

由相機內(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

　?。ㄦ溄? 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(dāng)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(shè)備，事件以及其他內(nèi)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(zhuǎn)換到OpenGL格式，并以平面和標(biāo)記物進(jìn)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(dāng)然，這里也有一個很好的Python AR框架BAR4Py，它是由百曉通客?！羷?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(xué)庫；

　　跨平臺，可拓展，免費、開源；

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

　　使用遺忘隊列結(jié)構(gòu)動態(tài)更新相機標(biāo)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(jié)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(shù)計算攝像機和標(biāo)記卡之間的相對位置，從而使程序員能夠?qū)⑺麄兊奶摂M對象覆蓋到標(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(xué)習(xí)或開發(fā)的第一個AR應(yīng)用用的就是ARToolkit。ARtoolkit的實現(xiàn)步驟是：程序初始化----抓取一幀進(jìn)行視頻的輸入----然后探測標(biāo)示卡----計算攝像頭的轉(zhuǎn)移矩陣----繪制虛擬物體----關(guān)閉視頻捕捉。