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3D物体跟踪技术,是指通过图像处理技术对摄像头中拍摄到的3D物体识别定位并对其姿态进行跟踪的技术。3D物体跟踪技术的基础也是图像识别,但比前述图像识别跟踪要复杂得多,原因在于现实世界中的物体是三维的,从不同角度看到的物体形状、纹理都不一样,在进行图像对比时需要的数据比2D图像识别要多得多。
在ARFoundation中,3D物体跟踪通过预先记录3D物体的空间特征信息,在真实环境中寻找对应的3D真实物体对象,并对其姿态进行跟踪。与图像跟踪类似,要在ARFoundation中实现3D物体识别跟踪也需要一个参考物体库,这个参考物体库中的每个对象都是一个3D物体的空间特征信息。获取参考物体空间特征信息可以通过扫描真实3D物体采集其特征信息,生成.arobject参考物体空间特征信息文件,.arobject文件只包括参考物体空间特征信息,不能用该文件复原参考物体结构。。参考物体空间特征信息对快速、准确识别3D物体起着关键作用。
Apple提供了一个获取物体空间特征信息的扫描工具,这是一个XCode工程源码,需要自己编译,源码名为
Apple’s Object Scanner app
[
https://developer.apple.com/documentation/arkit/scanning_and_detecting_3d_objects
],读者可自行下载使用XCode编译。该工具的主要功能是扫描真实世界中的物体并导出.arobject文件,可作为3D物体检测识别的参考物体。
参考物体空间特征信息对后续3D物体检测识别速度、准确性有直接关系,因此,正确的扫描生成.arobject文件非常重要,遵循下述步骤操作可以提高扫描成功率。扫描过程其实是对物体表面3D特征点信息与空间位置信息的采集过程,这是一个计算密集型的工作,为确保扫描过程流畅、高效,建议使用高性能的iOS设备,当然扫描工作可以在任何支持ARKit的设备上进行,但高性能iOS设备可以更好的完成这一工作。
1、将需要扫描的物体放置在一个背景干净不反光的平整面上(如桌面、地面),运行工具应用,将被扫描物体放置在摄像头正中间位置,如果工具检测到物体会出现一个空心长方体(包围盒),移动手机,将长方体大致放置在物体的正中间位置,如上图左图所示,屏幕上也会提示包围盒的相关信息,但这时包围盒可能与实际物体不匹配,点击“Next”可调整包围盒大小。
2、在正式扫描之前需要调整包围盒的大小,工具程序只采集包围盒内的物体特征点信息,因此,包围盒大小对采集信息的完整性非常关键。围绕着被扫描物体移动手机,工具程序会尝试自动调整包围盒的大小,如果自动调整结果不是非常理想,也可以手动进行调整,方法是长按长方体的一个面,当这个面出现延长线时拖动该面可以移动该面,长方体6个面都可以采用类似方法进行调整。包围盒不要过大或过小,过小采集不到完整的物体特征点信息,过大可能会采集到周围环境中的物体信息,不利于快速检测识别3D物体。调整好后点击“Scan”开始对物体空间特征信息进行采集,如上图左2所示。
3、在开始扫描物体后,工具程序会给出视觉化的信息采集提示,其会将成功采集过的区域用淡黄化标识出来,如上图石2所示。
4、缓慢移动手机(保持被扫描物体不动),从不同角度遂面扫描物体,确保包围盒的所有面都成功扫描(通常底面不需要扫描,只需要扫描前后左右上5个面即可),如上图右图所示,工具程序会在所有面信息采集完后自动进入下一步,或者在采集完所有信息后可以手动点击“Finish”进行到下一步,如果在未完整采集到所需信息时点击“Finish”则会提示采集的信息不足,如下图所示。
5、在采集完物体特征信息后会在物体上显示一个X,Y,Z的三维彩色坐标轴,如下图左图所示。这个坐标轴的原点表示这个物体的原点(这个原点代表的就是模型的局部坐标系的原点),可以通过拖动三个坐标轴边上的小圆球调整坐标轴的原点位置。在图中可以看到“Load Model”按钮,点击该按钮可以加载.usdz格式文件,加载完后会在三维坐标轴原点显示该模型,就像是在真实环境中检测到3D物体并加载数字模型一样。
6、在调整好坐标轴后可以对采集的空间特征信息进行测试验证,点击“Test”进行测试,如下图中图所示。将被扫描物体放置到不同的环境、不同的光照下,使用摄像头从不同的角度查看该物体,看能否正确检测出物体的位置及姿态,如果出现验证时无法检测识别的问题,说明信息采集不太完整,需要重新扫描采集一次,如果验证无问题则可导出使用。导出可以直接点击“Share”导出该单个物体采集的空间特征信息文件,如下图右图所示,也可以点击左上角的Merge Scans合并多个物体空间特征信息文件,如下图右2所示,合并可以是合并之前采集导出的.arobject文件,也可以开始新的物体扫描合并两次扫描结果。
7、在点击“Share”后该工具程序会将采集的物体空间特征信息导出为.arobject文件,在打开的导出对话框中,如上图右图所示,可以选择不同的导入方式,可以保存到云盘,也可以通过邮件、微信等媒介发送给他人,也可以通过AirDrop(隔空投送)的方式直接投送到Mac计算机或其他iOS设备。在使用AirDrop投送到Mac计算机时,只需要打开Finder,只需点击“隔空投送”,接受来自手机发送的文件即可(在已完成配对的情况下,还需要打开Mac计算机的蓝牙),如下图所示,接受的文件存储在下载文件夹中,后辍为.arobject。
在得到参考物体的空间特征信息文件,即.arobject文件后,就可以将其用于后续的3D物体检测识别中了。
如前所述,参考物体空间特征信息对3D物体识别的速度、准确性有非常大的影响,因此,在扫描获取参考物体空间特征信息时,遵循以下原则可大大的提高参考物体空间特征信息的可用性及保真度。
扫描环境
1、确保扫描时的照明条件良好,被扫描物体有足够的光照,通常要在250-400流明。
2、使用白光照明,避免暖色或冷色灯光照明。
3、背景干净,最好是无反光、非粗糙的中灰色背景。
被扫描物体
1、将被扫描物体放置在摄像机镜头正中间,最好与周边物体分开一段距离。
2、被扫描物体最好有丰富纹理细节,无纹理或反光物体不利于特征信息提取。
3、被扫描物体大小适中,不过大或过小。扫描或检测识别时对可放在桌面的中等尺寸物体有特殊优化。
4、被扫描物体最好是刚体,不会在扫描与检测识别时发生融合、折叠、扭曲等影响特征点空间信息的形变。
5、扫描时的环境光照与检测识别时的环境光照信息一致时效果最佳,应防止扫描与检测识别时光照差异过大。
6、在扫描物体时应遂面缓慢扫描,不要大幅度快速移动手机。
1、Scanning and Detecting 3D Objects
Scanning and Detecting 3D Objects
版权声明:Davidwang原创文章,严禁用于任何商业途径,授权后方可转载。 3D物体跟踪技术,是指通过图像处理技术对摄像头中拍摄到的3D物体识别定位并对其姿态进行跟踪的技术。3D物体跟踪技术的基础也是图像识别,但比前述图像识别跟踪要复杂得多,原因在于现实世界中的物体是三维的,从不同角度看到的物体形状、纹理都不一样,在进行图像对比时需要的数据比2D图像识别要多得多。 在ARFoundati...
二维平面视图可通过普通 CCD 相机获取,数据来源要求不高。基于外观
(Appe
ar
ance-based)或基于视图(View-based)的三维
物体识别
算法研究,近来
成为人们研究的热点。基于视图的方法通过视觉相似性来
识别
物体
,使得
识别
系
统设计相对简单,无需显式计算
物体
的三维模型。另外一方面,基于局部特征匹
配的方法考虑了视图间的局部相似性,不要求匹配所有视图特征,即使
物体
被部
分遮挡,也有可能
检测
到局部特征,并完成
识别
,对于
物体
的重叠和背景杂波表
现出较好的稳健性。本文研究了基于二维视图和基于局部特征提取匹配的三维物
体
识别
,及其在智能视频监控系统中的应用,改进了卡尔曼滤波器多目标
跟踪
性
Overview
构建令人信服的
AR
体验的一种方法是
识别
用户环境的特征并使用它们触发虚拟内容的外观。 例如,当用户将他们的设备指向显示的雕塑或工件时,博物馆应用可以添加交互式
3D
可视化。
在iOS 12中,您可以通过在
AR
Kit中启用对象
检测
来创建此类
AR
体验:您的应用程序提供参考对象,它可以对已知真实世界...
1.点击Unity 菜单栏 Window–>Package Manager
2.Packages->Advanced->Show preview package 将所有preview插件都显示出来
3. Packages->
AR
Foundation
->Install(可以根据自己的需求选择
AR
Foundation
的版本)
4.Packages->
AR
Core XR Plugin->Install(可以根据自己的需求选择
AR
Core的版本)
二、设置开发环境
1.点击Unity 菜单栏 File–>Build Setiings.. 打开发布设置窗口
2.将发布平台
https://docs.unity
3d
.com/Packages/com.unity.package-manager-ui@2.0/manual/index.html
Unity软件包管理器
" dependencies " : {
" xyz.candycoded.
ar
foundation
-components " : " https://github.com/CandyCoded/
AR
Foundation
-Components.git#v4.0.1 " ,
" xyz.candycoded.candycoded " : " https://github.com/CandyCoded/CandyCoded.
课程介绍 本套课程从技术理念到项目实践,教大家系统掌握
AR
Kit技术开发,随心打造iOS端
AR
增强现实应用。由一开始的开发环境搭建,到Unity
AR
Kit Plugin、
AR
Foundation
AR
Kit等不同时期技术的讲解。从平面模型放置、
识别
图片、手势交互、
3D
物体识别
、面部
AR
贴纸、光照估计、环境探针、多人
AR
技术,甚至包含
AR
Kit3.0的动作捕捉技术等。除了以上课程内容,更加入了随着技术更新与时俱进更新的
AR
Kit连载技术教学内容。课程收益 轻松理解
AR
Kit的技术原理,从零到一创建自己的第一个
AR
项目。学习Unity
AR
Kit Plugin经典技术,了解
AR
Kit中的常见概念和原理。学会在
AR
Foundation
中使用
AR
Kit,进行企业级
AR
项目开发。学会如何在
AR
项目里播放模型动画,通过触屏手势交互实现模型的旋转和缩放。 了解
AR
Kit的图片
识别
,掌握
AR
卡片、
AR
书籍的实现方法。 学会使用面部增强技术,实现热门短视频应用的
AR
贴纸效果,实现面部表情追踪。学会使用
AR
Kit
物体
检测
技术,实现
3D
物体识别
,可以广泛应用于工业、建筑、古董、玩具手办、艺展览等不同场景。学习
AR
Kit中的经典交互案例,优化
AR
项目的用户体验。熟练使用环境纹理、光照估计技术,让
AR
内容随当前现实场景自动变化调节,看起来更加真实。基于WorldMap、CollaborativeSession
AR
技术,实现
AR
场景的持久化及多人
AR
体验效果。
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在获取到参考
物体
的空间特征信息Elephant.
ar
object
文件后就可以将其做为参考
物体
进行真实环境
3D
物体
的
检测
识别
跟踪
了。虽然
3D
物体
检测
识别
跟踪
在技术上与2D图像
检测
识别
跟踪
有非常大的差异,但在
AR
Foundation
中,
3D
物体识别
跟踪
与2D图像
识别
跟踪
操作几乎完全一致,这大大的方便了开发者的使用。
(一...
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3D
物体
检测
识别
跟踪
技术上比2D图像
检测
识别
跟踪
要复杂得多,但
AR
Foundation
对这两种技术进行了统一,提供给开发人员完全一致的使用界面,大大方便了应用开发。
(一)
3D
物体
跟踪
启用与禁用
在
AR
Foundation
中,实例化出来的虚拟对象并不会随着被
跟踪
物体
的消失而消失,而是会继续停留在原来的位置上,与2...
第1章介绍了
AR
技术原理和
AR
Foundation
概况,讲述了Unity开发
AR
应用的环境配置及调试方法;
第2章对
AR
Foundation
体系架构及关键组件、核心功能技术进行了深入探讨;
第3章学习平面
检测
识别
及参考点相关知识;
第4章学习2D图像与
3D
物体
的
检测
识别
跟踪
知识;
第5章学习人脸
检测
、人脸表情捕捉、人脸特效相关技术;
AR
Kit 2教程:创建
AR
购
物体
验-扫描和
检测
真实
3D
对象
了解如何使用
AR
Kit扫描现实世界中的
物体
以在您的应用程序中
检测
到它们,并创建令人惊叹的
AR
购
物体
验。
:right_
ar
row:
PCL Recognition模块:基于对应分组的三维
物体识别
一、初识Recognition点云
识别
模块二、基于对应分组算法
识别
的实例代码及分析三、
一、初识Recognition点云
识别
模块
本章节旨在解释如何基于pcl_recognition模块执行
3D
对象
识别
。pcl_segmentation库包含了将点云分割成不同簇的算法。这些算法最适合处理由许多在空间上相互隔离的区域内的点云。在这种情况下,通常使用集群将点云分解为其组成部分,然后可以独立处理这些部分。有关该模块包含的所有类和方法的解释可以参考
Kinect2相机标定与点云数据获取1、介绍2 基于Gazebo搭建
物体识别
仿真环境2.1 Gazebo简介2.2 创建仿真环境3 三维
物体识别
3.1 基于模板匹配的
物体识别
流程3.2 基于二维模板的
物体识别
3.3 基于三维模型的
物体识别
4 桌面
物体
检测
4.1 桌面
物体
检测
流程4.2 算法实现
对于机器人而言,获取目标
物体
和环境信息是它进行后续行为决策的基础,本章将主要对机器人的
3D
物体识别
能力进行研究,对环境信息的感知研究将在后续章节进行。作为机器人完成功能任务的重要基础能力之一,目标
识别
在机器
AR
Foundation
是用于在移动设备上实现增强现实(
AR
)的Unity插件。其中的
3D
物体识别
是其主要功能之一。通过使用
AR
Foundation
,用户可以构建具有
3D
物体识别
功能的增强现实应用程序。这种技术可以使用户在现实世界中使用他们的移动设备观察和交互与虚拟
物体
。
AR
Foundation
中实现
3D
物体识别
是通过使用一个名为
AR
Image Tracking的功能实现的。这个功能可以
识别
出现在真实环境中的标记(包括图像、图标、图案、二维码等),并在用户的移动设备上显示相关的虚拟
物体
。当移动设备
检测
到标记时,它会立即开始
跟踪
标记,并在标记上显示有关虚拟
物体
的信息。
通过使用
AR
Foundation
中的
3D
物体识别
功能,用户可以创造各种各样的增强现实应用,从游戏到教育和现实的应用场景。例如,用户可以开发一个使用
AR
技术的移动应用程序,让观众能够扫描某个产品的封面,然后查看该产品在不同颜色和样式下的虚拟图像。这种应用在淘宝等电商平台上十分常见。还可以将
AR
技术应用到博物馆和旅游景点中,让游客可以看到虚拟的历史人物,景点的历史变迁等等。总之,
AR
Foundation
的
3D
物体识别
功能为创造更加创新的增强现实应用提供了强有力的支持。