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嚴肅裝逼| 深扒,「AR 掃一掃」背后的那些事

2016-6-26 22:35| 發布者: admin |原作者: admin

摘要: 一碼不掃,何以掃天下。

上周,我們編輯部狠狠秀了把優越,去體驗了一發 HoloLens,速戳(鏈接)。當然,3000 刀的 HoloLens 免費體驗機會并不常有,我們平時想要玩一把 AR,最常見的途徑就是「掃碼」了。



(額,是掃碼又不是打碼......)

不知何時起,「掃一掃」成為了街頭巷尾常用詞,尤其是創業公司的那句「掃一掃,關注我們」簡直是地鐵夢魘。我們所說的「AR 掃碼」遠不止二維碼一種,背后其實是 AR 跟蹤注冊技術。

「SLAM」便是一種基于主動重建的跟蹤定位方法,其注冊方式為無標識跟蹤注冊(復習上周「AR 跟蹤注冊技術之 SLAM」)。而早期 AR 跟蹤定位技術,主要針對的是認為可控的室內環境,采用人工放置標志的方式實現目標跟蹤定位,我們最早見到的「AR 掃碼」便是一種有標識 AR 跟蹤注冊。


準備好了沒,一(大)波《嚴肅裝逼》即將來襲。


1、有標識 AR 跟蹤注冊

顧名思義,比如下面這些「碼」便是一種標識,原理很簡單,在真實環境中放置人工標志物,這些標志物主要采用 ARToolkit、ARTag、SCR 或環形標識點,通過改變人工表示內部的編碼圖案,實現多目標的跟蹤定位。


基于標識的跟蹤注冊技術是當前 AR 系統中最成熟和最接近實際應用的注冊技術,該注冊技術一般采用 IO 系統。在這里插播一條知識——

除了基于標識和無標識跟蹤注冊外這種視覺跟蹤注冊的分法外,還有另一種分類方式:inside-looking(IO)和 outside-looking-in(OI)。其中 IO 系統是指光學感應器安裝在使用者身上,而標識點是固定不動的;而 OI 系統是指光學感應器固定不動,而標識點安裝在使用者身上。(如圖)


回到我們的「碼」上。

大體來說,基于標識點的注冊技術由兩部分構成:一個是識別跟蹤,一個是計算。

「識別跟蹤」是指識別和跟蹤攝像機拍到的「碼」里的特征點;

「計算」是指根據識別跟蹤出特征點的圖像坐標信息,在攝像機透視投影模型的基礎上,計算攝像機與真實場景的六自由度姿態。

在形形色色的標識碼中,最常用的是華盛頓大學的人機交互實驗室開發的 ARToolkit 開發軟件包。我們 ARinChina 此前也有其教程,感興趣的朋友可以戳鏈接


2、無標識 AR 跟蹤注冊

以上算是 AR 掃碼應用的早期,如今,我們不掃「碼」,而是改掃「物」了。

掃「物」背后,同樣是一種 AR 跟蹤注冊技術,稱為基于關鍵幀和模型的注冊方法。

基于關鍵幀是利用二維圖像的匹配和分析實現,而基于模型則需要先對目標物體或者場景進行建模并標注關鍵幀,通過獲取掃描場景中的關鍵幀來進行計算,最后形成我們所見到的 AR 效果。

簡單來說,以「可口可樂掃出岳云鵬」為例,這個過程需要三步。


第一步:離線過程。

我們掃描得到可口可樂瓶子的 3D 模型,建立來自不同視點的真實場景參考圖形數據庫,并對其進行關鍵幀標定,比如瓶蓋、瓶身某位置,另外,別忘了準備好小岳岳的視頻。

第二步:在線過程。

隨機拿出一瓶可口可樂進行掃描,系統首先要去尋找與當前幀最接近的關鍵幀,建立兩幀之間的特征點進行匹配,利用算法找到攝像機和可口可樂的位差。

第三步:播放小岳岳的視頻。


另外一種 AR 常見的應用是「場景還原」。早在 2004 年,雅典為迎接奧運會的到來,特別開發了 AR 的文化古跡導游系統 Archeoguide,將奧林匹亞神廟進行了還原。


該系統利用 GPS 實現粗定位,然后采用圖像匹配的方式實現精確的無標識跟蹤注冊。其原理都是一樣的,即創建不同視點的真實場景參考圖像數據庫,然后進行反復匹配,通過算法找到真實場景和參考圖像之間的相對位置關系,最后渲染融合顯示。


總之「掃一掃」就是一個「構建數據庫-匹配關鍵幀-算出相對位姿-融合顯示」的過程,看似簡單實則需要復雜的算法進行支撐。

所以,請珍惜每一個讓你「掃碼」的人。



嗨,這位朋友~掃一掃,關注我們 ARinChina 啊。

本文內容摘自科學出版社出版《增強現實技術導論》,王涌天、陳靖、程德文著。知識讓人進步,尊重并感謝原作者。


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