一、概述增強現(xiàn)實技術(shù)（Augmented Reality，簡稱AR），我相信每個人都不再陌生。事實上，這兩年才流行起來。如果你在2010年之前告訴別人，AR，基本上被認為是幻想。沒有合適的硬件平臺，離大眾消費市場太遠，只能算是實驗室里的玩具；智能手機一出來，情況就不一樣了。相機、大屏幕(與功能機相比)，這兩個關(guān)鍵器件的存在，以及硬件計算能力的突飛猛進，AR技術(shù)有著落地的基礎，所以有很多AR應用如雨后春筍般涌現(xiàn)，尤其是今年P(guān)okemon Go腦洞一下子就打開了，公眾對AR對技術(shù)的渴望越來越強烈。

顧名思義，增強現(xiàn)實是對現(xiàn)實的增強。從廣義上講，增強現(xiàn)實已經(jīng)涵蓋了生活的各個方面，比如樹干LED燈，創(chuàng)造藝術(shù)效果；例如，在鬼屋里放一些聲源，營造一種可怕的氛圍；甚至噴香水，都是為了增強現(xiàn)實，增強視覺、聽覺、嗅覺等感官感覺，當然，這些都是為了增強現(xiàn)實，似乎沒有那么科技的感覺。

一般來說，增強現(xiàn)實是指通過屏幕或投影設備顯示虛擬內(nèi)容的視覺增強。例如，手機相機預覽中常見的顯示3D動畫(如QQ傳火炬)，微軟HoloLens，Google的Tango，還有Magic Leap等等。

總體上看，AR技術(shù)的關(guān)鍵在于設備對周圍環(huán)境的感知和理解：最基本的是確定設備本身的空間位置；更先進的是實時重建環(huán)境(SLAM)；更先進的是識別、認知和交互。在這方面，定位是最基本的。只有準確確定設備本身的位置（和方向），虛擬內(nèi)容才能與現(xiàn)實很好地結(jié)合起來，以達到足夠的現(xiàn)實感，過程需要實時進行。這也是VR關(guān)鍵技術(shù)之一。

目前用于移動設備的AR主要有兩類：基于圖片標記的AR和基于IMU的AR，

QQ基于圖片標記的傳火炬是典型的AR，用手機拍攝特定圖像(另一個用戶手機上顯示的火炬圖片)，在預覽圖片中疊加3D動畫效果，移動或旋轉(zhuǎn)手機，3D動畫始終與火炬圖片保持固定的位置關(guān)系，從而增強現(xiàn)實體驗。Pokemon Go則是基于IMU AR典型的是通過設備本身的陀螺儀、加速度計等傳感器數(shù)據(jù)進行定位，通過陀螺儀可以測量設備旋轉(zhuǎn)，通過加速度計可以測量位移。基于IMU的AR實現(xiàn)相對簡單，但精度低，drift嚴重(累積誤差越來越大)，適用場景有限。

本系列文章主要討論基于平面圖記的文章AR技術(shù)實現(xiàn)可分為兩類：Marker和Markerless，兩者的區(qū)別主要在于圖片標記是否規(guī)則：

Marker：通常是黑白方格按一定編碼的圖片；Markerless：普通圖片。

與普通圖片相比，具體編碼Marker識別和跟蹤更簡單，但應用有限，所以現(xiàn)在主流AR應用都是Markerless是的，識別一張普通的平面圖，然后在上面疊加3D內(nèi)容，如QQ傳火炬。

二、原理

正如前面所說，AR關(guān)鍵在于設備本身的定位，基于圖片標記AR，即通過相機拍攝已知圖片，根據(jù)圖片在相機圖片中的位置確定相機的空間位置，即設備的空間位置。下圖的主要過程包括拍攝圖像、圖像處理和更新虛擬內(nèi)容三個階段，其中圖像處理是核心。圖像處理完成后，獲得相機外參(Extrinsic，相機坐標系與世界坐標系的變換關(guān)系)，然后應用于預覽圖片的疊加層(如OpenGL或3D發(fā)動機環(huán)境)，更新虛擬內(nèi)容的位置，完成整個幀的處理過程，然后不斷重復這個過程，使虛擬內(nèi)容在設備移動后始終顯示在正確的位置。

以圖像處理過程為核心，還包括一些子過程，如相機內(nèi)參標定、預覽幀特征提取、匹配、相機外參標定等。

1.相機內(nèi)參標定

相機的成像過程可以看作是將空間點轉(zhuǎn)換到圖像點的過程。如果忽略了相機畸變的影響，整個轉(zhuǎn)換過程是線性的。相機中設定的參數(shù)的目標是找到轉(zhuǎn)換參數(shù)（包括畸變），以便通過數(shù)學計算準確地描述相機的成像過程。

不考慮鏡頭畸變，相機成像的變換模型可以表示如下：

A是相機的內(nèi)參矩陣，包括x、y方向焦距fx、fy和圖像中心cx、cy。空間點M首先通過相機外參[R|t]將坐標系轉(zhuǎn)換為設備(相機)(DCS)，然后通過相機內(nèi)參A轉(zhuǎn)換到圖像坐標系(ICS)，成像在(u, v)處。確定相機內(nèi)參的過程為內(nèi)參標定，內(nèi)參與相機的焦距、硬件工藝通常可以離線完成。內(nèi)部參考標定常采用張正友棋盤格標定法，操作簡單，精度高：只需從不同角度拍攝同一棋盤格的圖片即可完成標定。詳見此。

2.圖像特征提取與匹配

圖像特征點（Key Point）又稱興趣點，可以認為是圖像上具有特定特征的局部位置標記和特征描述（Descriptor）表示該特征的特征量，可用于區(qū)分和匹配不同的特征點。良好的特征點應具有以下特征：

重復性：在不同的條件下（如旋轉(zhuǎn)、尺度、光線），兩幅圖像中對應的特征越多越好。獨特性:特征的振幅模式需要多樣性，才能區(qū)分和匹配。數(shù)量：一般來說，必須檢測到更多的特征，但在圖像檢索中，過多的特征會對檢索的實時性產(chǎn)生一定的影響。理想情況下，檢測到的特征數(shù)量在較大范圍內(nèi)，然后可以通過簡單的閾值進行調(diào)整。準確性：應能夠準確定位特征，包括圖像空間和尺度空間的準確定位。效率：檢測和描述時間越短越好，以便后續(xù)實時應用。

旋轉(zhuǎn)不變性和尺度不變性是可重復性的關(guān)鍵，SIFT改進算法SURF特征提取算法常用，F(xiàn)AST它以快速而聞名，適用于實時場景。詳情請參考本博客。

特征匹配是指在提取兩張圖的特征點后，根據(jù)特征點的描述子進行匹配，并獲得匹配點對集，用于后續(xù)的單應矩陣計算。特征匹配可以看作是一個分類過程，如簡單的漢明距離匹配，或基于k近鄰算法通過比率測試減少錯誤匹配。FLANN匹配開源庫的常用特征。

3.相機外參標定

相機外參標定在上述相機成像公式中求取[R|t]，在已知相機內(nèi)參的情況下，根據(jù)兩個圖像之間的特征點，可以找到兩個圖像之間的空間位置關(guān)系(旋轉(zhuǎn)R和平移t)，如果其中一個圖像是輸入的標記圖像，則設置在世界坐標原點，則該過程在計算機視覺中PnP(Perspectire-n-Point)問題，也可以看作是相機的外參標定過程。這個問題可以基于直接線性轉(zhuǎn)換DLT(Direct Linear Transfor ** tion)結(jié)合最小二乘法求解，也可以通過迭代方法根據(jù)初始值求解。這個問題可以基于直接線性轉(zhuǎn)換DLT(Direct Linear Transfor ** tion)結(jié)合最小二乘法求解，也可以根據(jù)初始值通過迭代求解。外參標定過程的重點是去除誤匹配，常用RANSAC本文可參考算法。

三、結(jié)語

VR讓人體驗不同的世界，AR它是為了讓現(xiàn)實世界更美好，有人把它帶走AR作為一個新的計算平臺，這并不過分。想象一下，最早的尋呼機和功能機只提供一維通知、電話或短信服務。在智能機器時代，隨著大屏幕的出現(xiàn)，二維圖像和音頻和視頻已經(jīng)成為主流。下一個時代可能是3D技術(shù)、AR它將是計算設備的核心能力之一。

上海西陸信息科技有限公司 承接各類微信小程序開發(fā)制作、小程序定制、APP 網(wǎng)站 開發(fā)制作，聯(lián)系電話 18221533805、15900430334