2D/3D物体AR能力 (2D/3D Marker AR)

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2D/3D物体AR能力 (2D/3D Marker AR)

2024-07-11 05:01| 来源: 网络整理| 查看: 265

# 2D/3D物体AR能力 (2D/3D Marker AR) # 方法定义

2D/3D Marker AR能力,能够识别预先设定的目标物体(定义为Marker,包括2D平面物体和3D物体),进行视觉跟踪与定位,通过在目标物体周围渲染虚拟物体,从而实现AR功能。

# 方法区别 2D Marker,仅适用于平面类物体,用户上传一张平面物体的俯视图像作为目标物体,算法运行时识别该平面物品,并渲染出相关虚拟物体。2D Marker可以理解为特殊的3D Marker。 3D Marker,相比于2D Marker,能够识别3D物体,不局限与平面物体,具有更广的使用范围,算法运行前,需要手动制作3D Marker的识别目标文件(.map文件),然后算法运行时载入该文件用于识别。 # 使用提示 使用 addMarker 接口之前,需要在 createVKSession 的时候声明开启 marker 跟踪。即 wx.createVKSession({ track: { marker: true } }) 可以添加 多个 Marker 图片,但不能重复添加相同的 marker 图片。 在 v2 模式下,使用 平面识别 与 Marker检测 结合,允许 同时识别多个 Marker,同时可输出多个2d/3d marker 识别结果(需要基础库版本3.0.0),目标在视野中消失后之前返回的pose位姿信息依然有效可用,具体可以参考 平面AR能力扩展 以及内部的相关例子。 # 识别物体规范

为提高Marker质量,保证算法识别效果,具体请仔细阅读Marker规范文档 Marker规范

# 3D Marker 识别目标文件 map 生成

目前仅允许通过 小程序示例 的 接口 - VisionKit视觉能力 - 3DMarkerAR 页面生成。

# 生成任务状态解析 准备中 - 已上传,但生成服务器还未返回结果。建议等待20min,再考虑上传下一个视频(未更新结果,可以手动删除本任务,不过最好等待一天左右) 生成失败 - 会在错误提示上标明错误原因 已完成 - 生成完成,默认产物仅保留 30 天,请自行下载。 # 服务耗时: 当前版本 30s 视频耗时约 20分钟,请静待算法返回模型。 本服务同一时间仅处理一项任务,多个任务同时进行可能会导致后续任务的失败,建议闲时错峰进行生成。 # 对传入的视频有如下要求: 视频长宽比为 16:9 或 4:3,短边大于 480px 目标物体易于和背景物体区分出来,同时目标物体放置与背景物体一定距离,放置底面与物体易于区分,底面可以放置一张白纸。 目标物体最好为刚体,本身不会发生较大形变,容易变形的物体不适合用作识别对象 视频匀速移动,避免模糊,对目标识别面环绕物体拍摄,需要保证相机有足够的平移移动 marker物体要求 与 2d图像要求类似,具有丰富细节,避免重复单一纹理,不反光,无高光 拍摄视频中特征纹理丰富,如果 marker 本身问题较弱,可以在背景中适当添加纹理物体 不建议使用透明物体,生成效果较差。 # 对传入的视频建议: 视频格式:视频帧率30fps,分辨率建议1080p 视频时长:视频建议时长在20s~30s,超过30s会被截断,时长过短会导致 marker 效果欠佳 # 3D Marker 来源视频参考

demo-marker3d

# 程序示例

以下接口可在 小程序接口能力展示demo 中的 接口 - VisionKit视觉能力 中体验

# 2D Marker 能力 基础 2D Marker 能力示例 基础 2D Marker 识别示例。 水平面 + 2D Marker 能力示例 水平面AR 结合 2D Marker 识别示例。 水平面 + 附加能力 示例 水平面AR 结合 多种附加能力示例。 # 3D Marker 能力 3D Marker能力使用示例 3D Marker 的生成、调用与测试示例。 # 3D Marker案例 默认识别 大致效果

demo-marker3d

# 3D Marker案例 默认识别 来源视频参考

demo-marker3d

# 3D Marker案例 默认识别 图片

demo-marker3d

# 应用场景示例

2D示例:

工卡AR 门票AR 艺术画AR

marker2d

3D物体示例:

饮料、化妆瓶等容器类AR 公仔AR

饮料、化妆瓶等容器类AR

公仔AR



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