Применение SURF для создания маркера дополненной реальности / Хабрахабр. Применение SURF для создания маркера дополненной реальности. Это продолжение топика о дополненной реальности. Вот здесь первая часть. В обсуждении топика юзером Inco были показаны интересные результаты его работы в направлении распознавании маркера дополненной реальности Видео. На тот момент времени не оказалось, но через пару месяцев мне стало интересно как всё это работает, насколько устойчив подход — и свободные часы нашлись.

Применение SURF для создания маркера дополненной реальности Это продолжение топика о дополненной реальности. Дополненная реальность (англ. Благодаря уникальному сервису ARTOUCHER дополненная реальность перестала быть Скачать маркер Скачать с Google Play Скачать с iTunes.

Представляю вам свою реализацию этой идеи, который вылился в доклад на вот этом событии. В этом топике внимание будет уделено краткому изложению моего доклада и объяснению того, на что не хватило времени на встрече: исходному коду програмы. Желающие полностью посмотреть и послушать презентацию могут воспользоваться скринкастом: Что такое дополненная реальность? Кроме того, есть виртуальная реальность.

Это то, что сгенерировано, то что не существует, то что вам хотят показать. Она может смещаться больше в сторону нашей реальности, тогда это будет дополненная реальность, либо она может смещаться больше в сторону виртуальности — тогда это будет виртуальность дополненная нашей реальностью. Для чего используется дополненная реальность сейчас? Первое фото, там демонстрируют плотину, это фото с конференции посвященной Aвтокаду. Интерфейсы. Новые интерфейсы, которые не нужно проецировать. Поставил руку, либо что- нибудь еще(лист бумаги) под камеру, и у тебя готов интерфейс, которым ты можешь управлять объектом. Выход в социализацию.

Та ситуация, когда ты ведешь своим телефоном по пейзажу, а тебе об этом пейзаже что- то дополнительно сообщают. Как работает дополненная реальность? Строение Земной Коры Мантии И Ядра Реферат. Почему изображение — потому что человек воспринимает информацию на 7. Дальше, различные датчики, GPS, гироскопы, акселерометры, компас — они все отдают информацию по устройству, по его ориентации и положению в пространстве. Например из нового. Далее, обработка изображения, получение информации датчика. На самом деле все не так просто.

То изображение, которое мы получаем с камеры, очень часто нуждается в предварительной обработке. Те данные, которые нам отдают датчики — они не точные, если мы возьмем тот- же акселерометр, он безбожно фонит, на высоких частотах, т. Аналогично GPS, у него есть порог точности, тот кто работал с GPS с мобильными телефонами знает. Гироскоп — все себе представляют, что это гироскоп как в реактивных самолетах, который дает в трех плоскостях положение. Да, дает в трех плоскостях положение, но без компаса и акселерометра, оно будет недостаточно точным. Опять- таки, дополненная реальность это не только изображение, дополненная реальность учитывает все то, что происходит с устройством. Это ответ на вопрос, а что- же я вижу.

Это самое интересное, вот во всей этой дополненной реальности. Без этого — это все классные игрушки, т. Идентифицировать нужно что- то.

Для этого существуют алгоритмы распознавания в математике и компьютерных науках. Нашли мы изображение, отлично. А теперь попробуем найти в базе данных изображений. Вот мы скопировали изображение, картину допустим, было- бы интересно узнать что это за картина. Это тоже сложная задача.

Как построить индекс, тоже очень интересное направление в компьютерных науках, и естественно, очень много задач. Здесь возникает вопрос юзабилити. Как идентифицировать объект? Это можно сделать с маркерами либо без маркеров. Вот, любой штрих- код, любая надпись, QR- код, это уже маркер. Телефон может его распознать и например дополнить реальность, например, переводом для обычных символов.

Например какой- то информацией найденной из интернет для номера автомобиля, для номера дома и т. Классический маркер дополненной реальности это квадрат. Потому что довольно просто построить плоскость и найти гомографию.

Найти положение в трех координатах. Если маркер близок к реальности, если он входит в эту реальность — он лучше. Фотография — лучше чем нарисованный квадрат, картина - лучше чем QR- код. Теперь смотрите, без маркеров, мы можем получить наши координаты, положение в пространстве, и конечно же графический маркер, который на самом деле маркером может и не быть. Мы можем распознавать часть нашей реальности и потом сказать, да это был наш маркер.

Опять таки, можно заранее сгенерировать изображение, если мы хотим чтобы люди что- то узнавали. Мы создаем маркер, например картину, которую вешаем на стену. Что может быть маркером. Вот ссылка на топик где я подробно описывал маркерные технологии дополненной реальности. Может ли она быть маркером? Вот для этого собственно и существует метод SURF.

Вот отличная статья, которая очень хорошо описывает методику поиска устойчивых признаков. Для двухмерного случая все намного проще. Если мы возьмем «не те» точки — результатом будет неправильно найденная матрица преобразования, и наше изображение будет не там. Как с этим бороться — есть несколько подходов, но все они сводятся к тому, как определить аномальные уровни данных в наблюдениях. Данный код писался для Linux, но должен компилироваться и в Visual C.

Ссылка на исходники: Opensurf. Кратко, что делает код. Данный исходный код основывается на проекте Open. Surf, модифицирован файл main.

Собственно, чего хотелось бы коснуться (фрагменты файла main. Исходные данные: // Открываем видеофайл для потока, который будем накладывать. Cv. Capture* capture.

Capture. From. File(. Copy(frame. 1,img,imagegr). В свете создания очков Google и растущего интереса к дополненной реальности, целью выступления было описать метод, поделиться с людьми идеями и мыслями, которые многократно умножаются в процессе обсуждения.