ARToolKit从图片生成特征点数据
来源:互联网 发布:base64 c语言实现 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 22:43
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步骤
1 决定分辨率
首先根据你最后marker的大小,决定图片的分辨率
分辨率不要太大,太大的话在跟踪时会占用很多内存和CPU
分辨率也不要太小,太小的话摄像机距离近时会没有足够的特征点来跟踪
- 你的marker的物理尺寸是多少?如A4是210mm*297mm
- 跟踪时你的摄像机距离最近会有多近?这一般和图片分辨率也有关系,一般情况下黑白激光打印机是300dpi,彩色打印机一般是150dpi
现在你可以使用ARUnity5-5.3.1-tools-win\bin下的工具checkResolution.exe来决定下一步中dpi的范围
比如范围是30cm-200cm,生成特征点数据时可以用8-60dpi
2 生成数据
在ARUnity5-5.3.1-tools-win\bin下找到genTexData.exe
执行
上图选择特征点的级别(从0-4)
上图选择初始特征点的级别
上图设置最大最小分辨率
实例
使用这张图片作为跟踪图片,跟踪距离为30cm-2m
1. 这是我的摄像头数据,决定dpi从8-60dpi
2. 生成数据,第一步和第二步都采用了默认,第三步输入打印dpi数据(决定了物理尺寸大小),然后输入范围
3. 最后生成三个数据文件
4. 实际效果
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- ARToolKit从图片生成特征点数据
- 单张图片特征点
- opencv-图片特征点提取
- SIFT特征点提取中金字塔生成
- ARToolKit
- caffe:使用C++来提取任意一张图片的特征(从内存读取数据)
- OpenCV4Android 选择图片并提取特征点
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- SIFT特征点描述子生成(生成特征向量)
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