के साथ बढ़ी वास्तविकता एसडीके मैं ओपनसीवी पर एक बढ़ी हुई वास्तविकता एसडीके विकसित कर रहा हूं। मुझे इस विषय पर ट्यूटोरियल खोजने के लिए कुछ समस्याएं थीं, जो संभवतः एल्गोरिदम, वास्तविक समय प्रदर्शन आदि के लिए तेज़ और कुशल कोडिंग का पालन करने के लिए कुछ समस्याएं थीं।ओपनसीवी
अब तक मैंने अगली जानकारी और उपयोगी लिंक एकत्र किए हैं।
OpenCV स्थापना
डाउनलोड latest release version।
आप स्थापना मार्गदर्शिका here (प्लेटफॉर्म: लिनक्स, मैक, विंडोज़, जावा, एंड्रॉइड, आईओएस) पा सकते हैं।
ऑनलाइन documentation।
संवर्धित वास्तविकता
शुरुआती here लिए OpenCV में एक सरल संवर्धित वास्तविकता कोड है। यह एक अच्छी शुरुआत है।
किसी भी अच्छी तरह से डिज़ाइन किए गए अत्याधुनिक एसडीके की खोज करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए मुझे कुछ सामान्य कदम मिले कि मार्कर ट्रैकिंग पर आधारित प्रत्येक संवर्धित वास्तविकता ओपनसीवी कार्यों पर विचार करनी चाहिए।
मुख्य कार्यक्रम: सभी वर्गों, आरंभीकरण, वीडियो से capture फ्रेम पैदा करता है।
AR_Engine वर्ग: एक उन्नत वास्तविकता अनुप्रयोग के हिस्सों को नियंत्रित करता है।
- का पता लगाने: दृश्य
- ट्रैकिंग में मार्कर का पता लगाने की कोशिश करता है: एक बार यह पता चला है, आगामी फ्रेम में मार्कर traking के लिए कम कम्प्यूटेशनल तकनीकों का उपयोग करता वहाँ 2 मुख्य राज्यों होना चाहिए।
इसके अलावा हर फ्रेम में स्थिति और कैमरे के उन्मुखीकरण को खोजने के लिए कुछ एल्गोरिदम होना चाहिए। यह दृश्य में पता लगाए गए मार्कर के बीच होमोग्राफी परिवर्तन का पता लगाकर और मार्कर की 2 डी छवि का पता लगाकर हमने ऑफ़लाइन संसाधित किया है। इस विधि की व्याख्या here (पृष्ठ 18)। पोज अनुमानों के लिए मुख्य चरण हैं:
लोड कैमरा आंतरिक पैरामीटर। पहले अंशांकन के माध्यम से ऑफ़लाइन निकाला गया।
लोड पैटर्न (मार्कर) ट्रैक करने के लिए: यह प्लानर मार्कर हम ट्रैक करने के लिए जा रहे हैं की एक छवि है। इस पैटर्न के लिए विशेषताओं को निकालने और वर्णनकर्ताओं (keypoints) उत्पन्न करना आवश्यक है, इसलिए बाद में हम दृश्य से सुविधाओं की तुलना कर सकते हैं।इस कार्य के लिए एल्गोरिदम:
हर फ्रेम अद्यतन के लिए, दृश्य से निकालने सुविधाओं के लिए एक का पता लगाने एल्गोरिथ्म चलाने के लिए और वर्णनकर्ता उत्पन्न करते हैं। फिर हमारे पास कई विकल्प हैं।
मैचों पैटर्न और दृश्य वर्णनकर्ता के बीच का पता लगाएं।
उन मैचों में Homography मैट्रिक्स का पता लगाएं। RANSAC का उपयोग मैचों के सेट में इनलाइन/आउटलायर खोजने के लिए पहले किया जा सकता है।
निकालें कैमरे से कैमरा निकालें।
- Pose from Homography पर नमूना कोड।
- Homography from Pose पर नमूना कोड।
दुर्भाग्यवश, यह "रचनात्मक नहीं है", क्या आप सुझावों की तलाश में हैं। – bfavaretto
स्थापना कार्य के संबंध में, अब ओपनसीवी जीआईटी में माइग्रेट हो गया है, इसलिए कोरस कोड डाउनलोड करने के लिए "गिट क्लोन गिट: //code.opencv.org/opencv.git" करना आवश्यक है। –
47 मूर्खतापूर्ण नियमों के कारण अभी तक वोट बंद हैं। – SvaLopLop