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Unity Vuforia 之 AR 识别物体抖动的简单解决思路参考
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目前世界上主流的AR SDK提供厂商,国外的主要是Vuforia、Metaio,国内的主要是EasyAR。其中Metaio在2015年5月已被Apple重金收购,之后就没有再对外公开过SDK,经过两年的封闭开发,Apple已经打造出了强大的ARKit,能够基于庞大的iOS和iPad设备生产出各种惊艳的AR产品。Vuforia也在2015年11月被PTC公司重金收购,但是后续一直在更新并提供SDK,因此在ARKit普及之前,Vuforia一直是开发者最青睐的AR SDK,众多的功能以及高质量的识别技术,良好的跨平台性和兼容性,兼容目前主流的PC,Android,IOS平台.使得Vuforia早已深入人心,,是学习AR应用开发的必备技能。
Vuforia 官网:Vuforia Developer Portal |
Vuforia AR 识别的时候,由于现场实时识别,采集的现场识别图质量在高,在现场由于光线和角度的差别,模型会在不停的抖动。
简单的问题思路分析,仅供参考,情况不同,不一定有效果哈。
首先:抖动一直是AR实现探讨的问题,主要和两方面有关:
1)识别算法
2)识别图质量
3)识别环境
思路:
1)底层算法的识别定位有关,别人的sdk,我们无能为力;
2)尽量提高识别图质量,改善识别环境;
3)让其缓动吻合而不是抖动,这里主要用到world center mode 参数和捕获ImageTarget实时位置,注意由于是要增强物吻合ImageTarget,所以不能像高通案例那样把需要识别出来的对象作为ImageTarget的子物体,获取ImageTarget的时时位置,把它赋值给虚拟物体,如果工程里面有多个imagetarget你就要想办法判断是哪个imagetarget被识别出来,赋值给对应的虚拟物体。
具体就是:
(1)例如 ImageTager 识别,不把 识别物体作为 ImageTager 子物体
(2)而是获取 ImageTager 位置旋转数据,进行处理后,在赋值给显示的虚拟物体
(3)数据处理可以分区间处理:
其中的区间处理过程中,还可以做计数处理,避免偶然的跳动数据
以上的 Vuforia AR 识别 抖动的解决思路,仅供参考学习,情况不同,不一定有效果。
1.Image Targets(图像目标)
这是最常用、也是最简单的识别对象,即单一静态的平面图像,比如打印的图片或者产品包装。
2.Cylinder Targets(圆柱体目标)
识别形状类似于圆柱形的图片,可以将这些图片贴到一些圆柱形物体上比如瓶子、杯子等等,进行识别。
3.Multi Targets(多目标)
多对象识别,可以同时识别多张Image Targets,并且可以把它们和几何立体物体结合起来,比如一个纸盒子,或者任意形状的平面。
4.Model Targets(模型目标)
通俗点说就是3D物体的识别,也就是形状的识别。这个技术相对于传统的印刷媒体、产品包装的Image Targets识别来说,它能够更详细直观地展示产品的功能和设计。展示的内容可以准确地被附加到物体上,例如汽车、家电以及工业设备和机械设备。这个技术有望取代传统的用户手册和技术服务指导。
5.VuMark
这是Vuforia自己研发的一种新型条形码,并且被称为下一代条形码,你能够自己随意设计这种条形码的样式,并且在其中融入相关的数据信息。
6.Cloud Rec(云识别)
当你的AR程序需要识别数量很庞大的图片对象,或者你的对象数据库需要经常更新,可以选择Vuforia的云识别服务。Vuforia Web Services可以让你很轻松的管理数量庞大的对象数据库,并且可以建立自动的工作流。
7.Ground Plane
随着ARKit和ARCore的发布,这个功能大家应该比较能够理解,下一个版本的Vuforia也将具有类似功能。使用Vuforia,你也可以将增强显示的内容放置到一些平面上,例如地板、桌面以及地面等,不管是在室内还是室外均可。
8.User Defined Targets(用户自定义目标)
用户从画面选择元素作为自定义目标,进行扫描与追踪
9.Virtual Buttons(虚拟按钮)
虚拟按钮是图像上的目标,用户可以在现实世界中触摸,以触发交互动作。
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