顧名思義，增強現實是對現實的增強。從廣義上講，增強現實已經涵蓋了生活的各個方面，比如樹干LED燈，創造藝術效果；例如，在鬼屋里放一些聲源，營造一種可怕的氛圍；甚至噴香水，都是為了增強現實，增強視覺、聽覺、嗅覺等感官感覺，當然，這些都是為了增強現實，似乎沒有那么科技的感覺。

一般來說，增強現實是指通過屏幕或投影設備顯示虛擬內容的視覺增強。例如，手機相機預覽中常見的顯示3D動畫(如QQ傳火炬)，微軟HoloLens，Google的Tango，還有Magic Leap等等。

總體上看，AR技術的關鍵在于設備對周圍環境的感知和理解：最基本的是確定設備本身的空間位置；更先進的是實時重建環境(SLAM)；更先進的是識別、認知和交互。在這方面，定位是最基本的。只有準確確定設備本身的位置（和方向），虛擬內容才能與現實很好地結合起來，以達到足夠的現實感，過程需要實時進行。這也是VR關鍵技術之一。

目前用于移動設備的AR主要有兩類：基于圖片標記的AR和基于IMU的AR，

QQ基于圖片標記的傳火炬是典型的AR，用手機拍攝特定圖像(另一個用戶手機上顯示的火炬圖片)，在預覽圖片中疊加3D動畫效果，移動或旋轉手機，3D動畫始終與火炬圖片保持固定的位置關系，從而增強現實體驗。Pokemon Go則是基于IMU AR典型的是通過設備本身的陀螺儀、加速度計等傳感器數據進行定位，通過陀螺儀可以測量設備旋轉，通過加速度計可以測量位移。基于IMU的AR實現相對簡單，但精度低，drift嚴重(累積誤差越來越大)，適用場景有限。

本系列文章主要討論基于平面圖記的文章AR技術實現可分為兩類：Marker和Markerless，兩者的區別主要在于圖片標記是否規則：

與普通圖片相比，具體編碼Marker識別和跟蹤更簡單，但應用有限，所以現在主流AR應用都是Markerless是的，識別一張普通的平面圖，然后在上面疊加3D內容，如QQ傳火炬。

正如前面所說，AR關鍵在于設備本身的定位，基于圖片標記AR，即通過相機拍攝已知圖片，根據圖片在相機圖片中的位置確定相機的空間位置，即設備的空間位置。下圖的主要過程包括拍攝圖像、圖像處理和更新虛擬內容三個階段，其中圖像處理是核心。圖像處理完成后，獲得相機外參(Extrinsic，相機坐標系與世界坐標系的變換關系)，然后應用于預覽圖片的疊加層(如OpenGL或3D發動機環境)，更新虛擬內容的位置，完成整個幀的處理過程，然后不斷重復這個過程，使虛擬內容在設備移動后始終顯示在正確的位置。

以圖像處理過程為核心，還包括一些子過程，如相機內參標定、預覽幀特征提取、匹配、相機外參標定等。

1.相機內參標定

相機的成像過程可以看作是將空間點轉換到圖像點的過程。如果忽略了相機畸變的影響，整個轉換過程是線性的。相機中設定的參數的目標是找到轉換參數（包括畸變），以便通過數學計算準確地描述相機的成像過程。

不考慮鏡頭畸變，相機成像的變換模型可以表示如下：

A是相機的內參矩陣，包括x、y方向焦距fx、fy和圖像中心cx、cy。空間點M首先通過相機外參[R|t]將坐標系轉換為設備(相機)(DCS)，然后通過相機內參A轉換到圖像坐標系(ICS)，成像在(u, v)處。確定相機內參的過程為內參標定，內參與相機的焦距、硬件工藝通常可以離線完成。內部參考標定常采用張正友棋盤格標定法，操作簡單，精度高：只需從不同角度拍攝同一棋盤格的圖片即可完成標定。詳見此。

2.圖像特征提取與匹配

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

旋轉不變性和尺度不變性是可重復性的關鍵，SIFT改進算法SURF特征提取算法常用，FAST它以快速而聞名，適用于實時場景。詳情請參考本博客。

特征匹配是指在提取兩張圖的特征點后，根據特征點的描述子進行匹配，并獲得匹配點對集，用于后續的單應矩陣計算。特征匹配可以看作是一個分類過程，如簡單的漢明距離匹配，或基于k近鄰算法通過比率測試減少錯誤匹配。FLANN匹配開源庫的常用特征。

3.相機外參標定

相機外參標定在上述相機成像公式中求取[R|t]，在已知相機內參的情況下，根據兩個圖像之間的特征點，可以找到兩個圖像之間的空間位置關系(旋轉R和平移t)，如果其中一個圖像是輸入的標記圖像，則設置在世界坐標原點，則該過程在計算機視覺中PnP(Perspectire-n-Point)問題，也可以看作是相機的外參標定過程。這個問題可以基于直接線性轉換DLT(Direct Linear Transfor ** tion)結合最小二乘法求解，也可以通過迭代方法根據初始值求解。這個問題可以基于直接線性轉換DLT(Direct Linear Transfor ** tion)結合最小二乘法求解，也可以根據初始值通過迭代求解。外參標定過程的重點是去除誤匹配，常用RANSAC本文可參考算法。

VR讓人體驗不同的世界，AR它是為了讓現實世界更美好，有人把它帶走AR作為一個新的計算平臺，這并不過分。想象一下，最早的尋呼機和功能機只提供一維通知、電話或短信服務。在智能機器時代，隨著大屏幕的出現，二維圖像和音頻和視頻已經成為主流。下一個時代可能是3D技術、AR它將是計算設備的核心能力之一。

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