我正在开发OpenCV上的增强现实SDK . 我在找到关于该主题的教程，遵循的步骤，可能的算法，快速有效的实时性能编码等方面遇到了一些问题 .
到目前为止，我已经收集了下一个信息和有用的链接 .
OpenCV安装
你可以找到安装指南here（平台：linux，mac，windows，java，android，iOS） .
在线documentation .
增强现实
对于begginers来说，here是OpenCV中的一个简单的增强现实代码 . 这是一个好的开始 .
对于任何寻找精心设计的最先进SDK的人来说，我发现了一些基于标记跟踪的每个增强现实应该具有的一般步骤，考虑到OpenCV功能 .
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主程序：从视频中创建所有类，初始化，capture帧 .
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AR_Engine类：控制增强现实应用程序的各个部分 . 应该有两个主要状态：
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detection ：尝试检测场景中的标记
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tracking ：一旦检测到，使用较低的计算技术在即将到来的帧中追踪标记 .
还应该有一些算法用于在每一帧中找到摄像机的位置和方向 . 这是通过检测场景中检测到的标记与我们已离线处理的标记的2D图像之间的单应变换来实现的 . 此方法的说明here（第18页） . 姿势估计的主要步骤是：
- Load camera Intrinsic Parameters . 以前通过校准离线提取 .
要跟踪的
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Load the pattern （标记）：它是我们要跟踪的平面标记的图像 . 有必要为此模式提取特征并生成描述符（keypoints），以便稍后我们可以与场景中的特征进行比较 . 此任务的算法：
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对于每次帧更新，运行 extracting features from the scene 的检测算法并生成描述符 . 我们还有几种选择 .
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SIFT
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快
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SURF
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FREAK：一种新方法（2012）被认为是最快的 .
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在模式和场景描述符之间查找 matches .
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从这些匹配中查找Homography矩阵 . 之前可以使用RANSAC来查找匹配集中的内点/异常值 .
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从单应性中提取 Camera Pose .
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Pose from Homography上的示例代码 .
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Homography from Pose上的示例代码 .
2 回答
由于AR应用程序通常在移动设备上运行，您还可以考虑其他功能检测器/描述符：
FREAK
ORB
通常，如果您可以选择标记，则首先使用边缘检测器检测方形目标，然后使用Hough或简单的轮廓检测 - 然后从内部设计中识别特定标记 . 而不是使用一般点匹配器 .
查看Aruco以获得精心编写的示例代码 .