图像处理之 _ 增强现实工具 ARToolKit

#图形图像

1. 增强现实

增强现实（AR）是将电脑虚拟的图像覆盖到真实世界画面中，这个技术在工业和理论研究方面都存在着极大的潜能。

2. 相关概念

(1) ARToolkit

ARToolkit，是一个开源的 AR(增强现实)SDK。它是用 C/C++ 语言编写的库，通过它可以很容易地编写增强现实应用程序。增强现实中最困难的部分在于实时的将虚拟图像覆盖到用户视口，并且和真实世界中的对象精确对齐。ARToolKit 使用电脑图像技术计算摄像机和标记卡之间的相对位置，从而使程序员能够将他们的虚拟对象覆盖到标记卡上面。ARToolKit 提供的快速和准确的标记跟踪，能够让你快速的开发出许多更新更有趣的 AR 程序。

(2) OpenGL

OpenGL 是 Open Graphics Library，用于渲染 2D、3D 矢量图形的跨语言、跨平台的应用程序编程接口（API），可绘制从简单的图形到复杂的三维景象。

(3) OpenCV

OpenCV 是 Open Source Computer Vision Library。它提供图像处理和视频处理的基础算法库，还涉及一些机器学习的算法。比如实现视频的降噪、运动物体的跟踪、目标（比如人脸）的识别等。

(4) 关系

OpenCV 专注于从采集到的视觉图像中获取信息，是用机器来理解图像；OpenGL 是用机器绘制合适的视觉图像给人看，ARToolkit 依赖 OpenCV 和 OpenGL，虽然大多功能用 OpenCV 也能实现，但使用 ARToolkit 更加方便和高效。

3. 安装软件

(1) OpenGL

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$ sudo apt-get install build-essential libgl1-mesa-dev
$ sudo apt-get install freeglut3-dev
$ sudo apt-get install libglew-dev libsdl2-dev libsdl2-image-dev libglm-dev libfreetype6-dev 上面提到的

mesa 是一个软件实现的 OpenGL 功能，虽然慢，但在你的显卡或者系统不支持硬件加速时，它使程序还能运行。

(2) OpenCV

$ wget http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-unix/3.1.0/opencv-3.1.0.zip
$ unzip opencv-3.1.0.zip
$ cd opencv-3.1.0/
$ cmake
$ make
$ sudo make install

OpenCV 也可使用 apt 安装，不过建议下载编译源码，源码中有很多示例可以参考，也能追进函数，查看其功能具体如何实现。

(3) 安装 ARToolKit

$ sudo apt install clang libc++-dev libc++1 libdc1394-22 libraw1394-dev libv4l-dev
$ git clone [https://github.com/artoolkit/artoolkit5](https://github.com/artoolkit/artoolkit5)
$ cd artoolkit5/
$ ./Configure # 这步最重要，根据自己的环境设置，否则编不过 
$ make

对于数据源，它支持 gstreamer 和 V4L（Video For Linux），这里我主要使用了 V4L。另外还有一个小问题，编译时可能提示找不到 opencv 的头文件，我把它修改成了#include <opencv/cv.h>。

4. 运行示例

还是在 ARToolKit 目录下，编译后运行

(1) 校正摄像头

calib_camera 是校正摄像头的程序，代码在 util/calib_camera 目录下，编译后程序生成在 bin 目录下，运行此程序时，需要一个 5x7 的棋盘图，位置在./doc/patterns/Calibration chessboard**.pdf，我用手机拍了一张相片，即可和摄像头配合使用，可以看到视频上出现了对棋盘位置的标注。

1	$ ./bin/calib_camera

(2) 图片追踪示例

nftSimple 是图像追踪的示例，代码在 examples/nftSimple 目录下，只要在摄像头前移动该图片，三维的小方块就能跟着它移动，且能随之变换三维角度，也就是简单的增强现实效果。它所需要的 Marker 在./examples/ARAppNFTOSG/Markers/pinball.jpg，当然你也可以用工具制作自己 marker，用程序把 jpg 文件转换成 set 标注。

1	$ ./bin/nftSimple

(3) 调试说明

太多东西累加到一起，遇到问题时，难以定位是 opengl, opencv 还是 artoolkit 的问题。上面两个例程在调试的时候，屏幕上的标注和立体效果一开始出不来，看到一些 ioctl 的报错，怀疑是不是摄像头不支持某些功能引起的，后来又在 opencv 的源码里找相似的校正例程，怀疑是摄像头捕捉的图片和 opencv 支持的格式不一致（校正程序只支持 1 通道 8 位灰图），之后又在代码中把捕捉到的每帧图像存成 jpg 找线索。后来发现：需要在拍摄的第一帧中就出现 maker——左手运行程序，右手举着图片，这也同样很奇怪，只能识别第一帧。

最终看代码，AR2VideoBufferT 帧数据有两种 buff，一种是存储的是各通道颜色数据 buff，另一种为亮度数据 buffLuma，我们使用的主要是这个亮度数据，我在两台 ubuntu 笔记本上都遇到同一问题：默认情况下，buffLuma 只在第一帧时更新，之后里面的内容就不变了，修改方法是改其源码 lib/SRC/Video/video2.c，在 ar2VideoGetImage 函数中, 将 "if (!ret->buffLuma)“判断去掉，在任何情况下都重新计算 buffLuma。

5. 参考

(1) 制作 marker 和 NFT

https://www.cnblogs.com/polobymulberry/p/5905912.html

(2) ARToolKit 例程及对应效果

http://www.cnblogs.com/polobymulberry/p/5905680.html

(3) ARToolKit 流程图

http://www.mamicode.com/info-detail-2331367.html

(4) 标准相机

http://blog.sina.com.cn/s/blog_6e7e94bc0100m9jw.html