我們在實現ar效果時，為了大大減少我們的工程量，我們可以借助一些主流的ar sdk，比如easyar ，vuforia，太虛ar等等，當然，作為ar技術的狂熱愛好者，我們的追求遠遠不止於此。所以了，我今天給大家介紹了幾種「底層」實現ar的方式。
opencv和c++ 實現
大概思路是opencv實現對marker的識別和定位，然後通過opengl將虛擬物體疊加到攝像頭影象下，實現增強現實。具體思路是：
使用sift演算法進行識別(特徵點的提取並用特徵向量對特徵點描述，接著當前檢視的特徵向量與目標物件的特徵向量進行匹配)
根據識別出來的原目標和幀影象匹配關係得到變化矩陣，來顯示三維物體(使用opengl來繪製)，實現跟蹤。
對於基於標記的ar的opencv實現，我們常常用到marker：
黑色邊框中是編碼資訊，白色為1，黑色為0，將每一行作為乙個字，那麼每個字有5bits。其中，1、3、5位為校驗位，2、4位為資訊位。接下來用opencv實現，其具體思路為：
對輸入影象幀進行標記檢測，灰度化，找到影象中輪廓，檢測和解碼標記，
估計標記的三維姿態，這裡包括提前對攝像機進行相機標定，獲取相機內引數和失真係數，根據這個計算出標記的旋轉矩陣和平移矩陣，
由相機內引數和標記的旋轉矩陣和平移矩陣，用opengl進行渲染三維物體。
書籍：深入理解opencv 實用計算機視覺專案解析
文章：opengl與opencv實現增強現實
(鏈結python 實現ar效果
python是世界上最優雅的語言，目前的計算機視覺專案大都用python來實現，當然用python的cv庫也可以很輕鬆的實現ar效果。
用python來實現ar效果，我們首先運用到兩個工具包----pygame與pyopengl。pygame是非常流行的遊戲開發工具包，它可以非常簡單的處理顯示視窗，輸入裝置，事件以及其他內容。pygame是開源的(是opengl圖形煸炒的python繫結介面。並且它也是開源的(在實現的過程中，我們需要獲取照相機矩陣並轉換到opengl格式，並以平面和標記物進行姿態估計，然後在影象中放置虛擬物體。
當然，這裡也有乙個很好的python ar框架bar4py，它是由百曉通客棧×創客專案群著手開發的「增強現實(ar)」的 python 開發庫。
特點：基於 opencv，以及 python 的數學庫；
跨平台，可拓展，免費、開源；
支援簡單的 mark 標記物以及複雜的影象標記；
使用遺忘佇列結構動態更新相機標定；
可以看看他們的測試效果：
ar+slam
slam主要用於地圖重建，在ar中，我們主要運用slam演算法來獲取camera pose(slam的結果是基於feature的點雲，提前重建後可以remap拿到較好的camera pose)。
slam開發資源彙總：
ptam-ar：
opencv-marker-less-ar：
stereo_slam_ar(基於orb-slam)：
效果：opencv-markerless-ar-mobile：
artoolkit
這是乙個老牌的ar工具包，artoolkit 它是乙個c/c++ 語言編寫的庫。對於開發乙個ar程式來說，最困難的部分在於實時的將虛擬影象覆蓋到使用者視口，並且和真實世界中的物件精確對齊。artoolkit使用影象技術計算攝像機和標記卡之間的相對位置，從而使程式設計師能夠將他們的虛擬物件覆蓋到標記卡上面。artoolkit 提供的快速和準確的標記跟蹤，能夠讓你快速的開發出許多更新更有趣的ar程式。
目前artoolkit支援以下系統：
artoolkit官網：
artooklit優秀文章：
下次了，會出乙個artoolkit 與 unity 結合的開發教程。
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