一、概述增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)（Augmented Reality，簡(jiǎn)稱AR），我相信每個(gè)人都不再陌生。事實(shí)上，這兩年才流行起來(lái)。如果你在2010年之前告訴別人，AR，基本上被認(rèn)為是幻想。沒(méi)有合適的硬件平臺(tái)，離大眾消費(fèi)市場(chǎng)太遠(yuǎn)，只能算是實(shí)驗(yàn)室里的玩具；智能手機(jī)一出來(lái)，情況就不一樣了。相機(jī)、大屏幕(與功能機(jī)相比)，這兩個(gè)關(guān)鍵器件的存在，以及硬件計(jì)算能力的突飛猛進(jìn)，AR技術(shù)有著落地的基礎(chǔ)，所以有很多AR應(yīng)用如雨后春筍般涌現(xiàn)，尤其是今年P(guān)okemon Go腦洞一下子就打開(kāi)了，公眾對(duì)AR對(duì)技術(shù)的渴望越來(lái)越強(qiáng)烈。

顧名思義，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)是對(duì)現(xiàn)實(shí)的增強(qiáng)。從廣義上講，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)已經(jīng)涵蓋了生活的各個(gè)方面，比如樹(shù)干LED燈，創(chuàng)造藝術(shù)效果；例如，在鬼屋里放一些聲源，營(yíng)造一種可怕的氛圍；甚至噴香水，都是為了增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)，增強(qiáng)視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、嗅覺(jué)等感官感覺(jué)，當(dāng)然，這些都是為了增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)，似乎沒(méi)有那么科技的感覺(jué)。

一般來(lái)說(shuō)，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)是指通過(guò)屏幕或投影設(shè)備顯示虛擬內(nèi)容的視覺(jué)增強(qiáng)。例如，手機(jī)相機(jī)預(yù)覽中常見(jiàn)的顯示3D動(dòng)畫(huà)(如QQ傳火炬)，微軟HoloLens，Google的Tango，還有Magic Leap等等。

總體上看，AR技術(shù)的關(guān)鍵在于設(shè)備對(duì)周圍環(huán)境的感知和理解：最基本的是確定設(shè)備本身的空間位置；更先進(jìn)的是實(shí)時(shí)重建環(huán)境(SLAM)；更先進(jìn)的是識(shí)別、認(rèn)知和交互。在這方面，定位是最基本的。只有準(zhǔn)確確定設(shè)備本身的位置（和方向），虛擬內(nèi)容才能與現(xiàn)實(shí)很好地結(jié)合起來(lái)，以達(dá)到足夠的現(xiàn)實(shí)感，過(guò)程需要實(shí)時(shí)進(jìn)行。這也是VR關(guān)鍵技術(shù)之一。

目前用于移動(dòng)設(shè)備的AR主要有兩類：基于圖片標(biāo)記的AR和基于IMU的AR，

QQ基于圖片標(biāo)記的傳火炬是典型的AR，用手機(jī)拍攝特定圖像(另一個(gè)用戶手機(jī)上顯示的火炬圖片)，在預(yù)覽圖片中疊加3D動(dòng)畫(huà)效果，移動(dòng)或旋轉(zhuǎn)手機(jī)，3D動(dòng)畫(huà)始終與火炬圖片保持固定的位置關(guān)系，從而增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)體驗(yàn)。Pokemon Go則是基于IMU AR典型的是通過(guò)設(shè)備本身的陀螺儀、加速度計(jì)等傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行定位，通過(guò)陀螺儀可以測(cè)量設(shè)備旋轉(zhuǎn)，通過(guò)加速度計(jì)可以測(cè)量位移?；贗MU的AR實(shí)現(xiàn)相對(duì)簡(jiǎn)單，但精度低，drift嚴(yán)重(累積誤差越來(lái)越大)，適用場(chǎng)景有限。

本系列文章主要討論基于平面圖記的文章AR技術(shù)實(shí)現(xiàn)可分為兩類：Marker和Markerless，兩者的區(qū)別主要在于圖片標(biāo)記是否規(guī)則：

Marker：通常是黑白方格按一定編碼的圖片；Markerless：普通圖片。

與普通圖片相比，具體編碼Marker識(shí)別和跟蹤更簡(jiǎn)單，但應(yīng)用有限，所以現(xiàn)在主流AR應(yīng)用都是Markerless是的，識(shí)別一張普通的平面圖，然后在上面疊加3D內(nèi)容，如QQ傳火炬。

二、原理

正如前面所說(shuō)，AR關(guān)鍵在于設(shè)備本身的定位，基于圖片標(biāo)記AR，即通過(guò)相機(jī)拍攝已知圖片，根據(jù)圖片在相機(jī)圖片中的位置確定相機(jī)的空間位置，即設(shè)備的空間位置。下圖的主要過(guò)程包括拍攝圖像、圖像處理和更新虛擬內(nèi)容三個(gè)階段，其中圖像處理是核心。圖像處理完成后，獲得相機(jī)外參(Extrinsic，相機(jī)坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系的變換關(guān)系)，然后應(yīng)用于預(yù)覽圖片的疊加層(如OpenGL或3D發(fā)動(dòng)機(jī)環(huán)境)，更新虛擬內(nèi)容的位置，完成整個(gè)幀的處理過(guò)程，然后不斷重復(fù)這個(gè)過(guò)程，使虛擬內(nèi)容在設(shè)備移動(dòng)后始終顯示在正確的位置。

以圖像處理過(guò)程為核心，還包括一些子過(guò)程，如相機(jī)內(nèi)參標(biāo)定、預(yù)覽幀特征提取、匹配、相機(jī)外參標(biāo)定等。

1.相機(jī)內(nèi)參標(biāo)定

相機(jī)的成像過(guò)程可以看作是將空間點(diǎn)轉(zhuǎn)換到圖像點(diǎn)的過(guò)程。如果忽略了相機(jī)畸變的影響，整個(gè)轉(zhuǎn)換過(guò)程是線性的。相機(jī)中設(shè)定的參數(shù)的目標(biāo)是找到轉(zhuǎn)換參數(shù)（包括畸變），以便通過(guò)數(shù)學(xué)計(jì)算準(zhǔn)確地描述相機(jī)的成像過(guò)程。

不考慮鏡頭畸變，相機(jī)成像的變換模型可以表示如下：

A是相機(jī)的內(nèi)參矩陣，包括x、y方向焦距fx、fy和圖像中心cx、cy。空間點(diǎn)M首先通過(guò)相機(jī)外參[R|t]將坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換為設(shè)備(相機(jī))(DCS)，然后通過(guò)相機(jī)內(nèi)參A轉(zhuǎn)換到圖像坐標(biāo)系(ICS)，成像在(u, v)處。確定相機(jī)內(nèi)參的過(guò)程為內(nèi)參標(biāo)定，內(nèi)參與相機(jī)的焦距、硬件工藝通常可以離線完成。內(nèi)部參考標(biāo)定常采用張正友棋盤(pán)格標(biāo)定法，操作簡(jiǎn)單，精度高：只需從不同角度拍攝同一棋盤(pán)格的圖片即可完成標(biāo)定。詳見(jiàn)此。

2.圖像特征提取與匹配

圖像特征點(diǎn)（Key Point）又稱興趣點(diǎn)，可以認(rèn)為是圖像上具有特定特征的局部位置標(biāo)記和特征描述（Descriptor）表示該特征的特征量，可用于區(qū)分和匹配不同的特征點(diǎn)。良好的特征點(diǎn)應(yīng)具有以下特征：

重復(fù)性：在不同的條件下（如旋轉(zhuǎn)、尺度、光線），兩幅圖像中對(duì)應(yīng)的特征越多越好。獨(dú)特性:特征的振幅模式需要多樣性，才能區(qū)分和匹配。數(shù)量：一般來(lái)說(shuō)，必須檢測(cè)到更多的特征，但在圖像檢索中，過(guò)多的特征會(huì)對(duì)檢索的實(shí)時(shí)性產(chǎn)生一定的影響。理想情況下，檢測(cè)到的特征數(shù)量在較大范圍內(nèi)，然后可以通過(guò)簡(jiǎn)單的閾值進(jìn)行調(diào)整。準(zhǔn)確性：應(yīng)能夠準(zhǔn)確定位特征，包括圖像空間和尺度空間的準(zhǔn)確定位。效率：檢測(cè)和描述時(shí)間越短越好，以便后續(xù)實(shí)時(shí)應(yīng)用。

旋轉(zhuǎn)不變性和尺度不變性是可重復(fù)性的關(guān)鍵，SIFT改進(jìn)算法SURF特征提取算法常用，F(xiàn)AST它以快速而聞名，適用于實(shí)時(shí)場(chǎng)景。詳情請(qǐng)參考本博客。

特征匹配是指在提取兩張圖的特征點(diǎn)后，根據(jù)特征點(diǎn)的描述子進(jìn)行匹配，并獲得匹配點(diǎn)對(duì)集，用于后續(xù)的單應(yīng)矩陣計(jì)算。特征匹配可以看作是一個(gè)分類過(guò)程，如簡(jiǎn)單的漢明距離匹配，或基于k近鄰算法通過(guò)比率測(cè)試減少錯(cuò)誤匹配。FLANN匹配開(kāi)源庫(kù)的常用特征。

3.相機(jī)外參標(biāo)定

相機(jī)外參標(biāo)定在上述相機(jī)成像公式中求取[R|t]，在已知相機(jī)內(nèi)參的情況下，根據(jù)兩個(gè)圖像之間的特征點(diǎn)，可以找到兩個(gè)圖像之間的空間位置關(guān)系(旋轉(zhuǎn)R和平移t)，如果其中一個(gè)圖像是輸入的標(biāo)記圖像，則設(shè)置在世界坐標(biāo)原點(diǎn)，則該過(guò)程在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中PnP(Perspectire-n-Point)問(wèn)題，也可以看作是相機(jī)的外參標(biāo)定過(guò)程。這個(gè)問(wèn)題可以基于直接線性轉(zhuǎn)換DLT(Direct Linear Transfor ** tion)結(jié)合最小二乘法求解，也可以通過(guò)迭代方法根據(jù)初始值求解。這個(gè)問(wèn)題可以基于直接線性轉(zhuǎn)換DLT(Direct Linear Transfor ** tion)結(jié)合最小二乘法求解，也可以根據(jù)初始值通過(guò)迭代求解。外參標(biāo)定過(guò)程的重點(diǎn)是去除誤匹配，常用RANSAC本文可參考算法。

三、結(jié)語(yǔ)

VR讓人體驗(yàn)不同的世界，AR它是為了讓現(xiàn)實(shí)世界更美好，有人把它帶走AR作為一個(gè)新的計(jì)算平臺(tái)，這并不過(guò)分。想象一下，最早的尋呼機(jī)和功能機(jī)只提供一維通知、電話或短信服務(wù)。在智能機(jī)器時(shí)代，隨著大屏幕的出現(xiàn)，二維圖像和音頻和視頻已經(jīng)成為主流。下一個(gè)時(shí)代可能是3D技術(shù)、AR它將是計(jì)算設(shè)備的核心能力之一。

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