Технологии и алгоритмы дополненной реальности. В данной статье авторами рассматривается понятие дополненной реальности, а также возможные методы е создания. Вначале датся короткая историческая справка о том, откуда пошло понятие дополненная реальность, кем оно было введено и что означает. Выделяются два принципа е построения на основе маркера и без него. В статье мы уделяем основное внимание первому подходу. Для анализа видеопотока и поиска на нм объектов определнного типа используются методы и алгоритмы научной дисциплины под названием компьютерное зрение. Дополненная Реальность Маркер' title='Дополненная Реальность Маркер' />В рамках статьи авторы приводят короткое описание и характеристику только двух из них генетические алгоритмы и feature detection  description. Для программной реализации описываемых алгоритмов может быть использована одна из приведнных библиотек компьютерного зрения Open. CV или AForge. NET. Обе они дают широкие функциональные возможности в области обработки изображений и поиска объектов. В качестве завершения приводится пример построения дополненной реальности при помощи Open. Благодаря уникальному сервису ARTOUCHER дополненная реальность перестала быть. Скачать маркер Скачать с Google Play Скачать с iTunes. Дополненная реальность англ. Это наша собственная система распознавания маркеров дополненной реальности на базе оптического трекинга. Технология дополненной реальности. CV. Основное внимание уделяется вопросам проецирования 3. D модели на изображение маркер. Данный пример может быть взят за основу создания собственного фреймворка дополненной реальности. Введение в дополненную реальность. Существует множество различных определений того, что такое дополненная реальность. Считается, что данный термин был предложен работавшим на корпорацию Boeing исследователем Томом Коделом в 1. В 1. 99. 4 году Пол Милгром и Фумио Кисино. Milgrams Reality Virtuality Continuum  пространство между реальностью и виртуальностью, между которыми расположены дополненная реальность ближе к реальности и дополненная виртуальность ближе к виртуальности. Более простое определение дал исследователь Рональд Азума. Статья посвящена технологиям дополненной реальности и возможным. Выделяются два принципа е построения на основе маркера и без него. О дополненной реальностиAugumented reality, AR написано много статей. На хабре есть целый раздел посвящнный этому. Ключевые слова дополненная реальность, компьютерное зрение, feature detection, маркеры, OpenCV. В данной статье авторами рассматривается. Вы мечтали заняться разработкой дополненной реальности, но не. Он определил дополненную реальность как систему, которая совмещает виртуальное и реальное взаимодействует в реальном времени располагается в трехмерном пространстве. Дополненная реальность англ. В этом видео мы видим не большой агрегат, при наведении на него телефона со специальным приложением мы можем узнать схему. Технологии виртуальной реальности полностью погружают человека в синтетическую среду. Будучи погруженным, он не может видеть окружающий его реальный мир. В отличие от виртуальной реальности, дополненная реальность позволяет человеку ощущать реальный мир вместе с виртуальными объектами, наложенными на окружающую обстановку. Таким образом, AR интегрируется и дополняет настоящий мир вместо того, чтобы полностью его заменить. Маркеры дополненной реальности. Можно выделить два главных принципа построения дополненной реальности на основе маркера на основе координат местоположения пользователя. Безмаркерные технологии зачастую применяется в мобильных устройствах, и строятся посредством специальных датчиков акселерометр, гироскоп, магнетометр, GPS примник. Подобный подход в рамках нашей статьи рассматриваться не будет. Основное внимание мы уделим построению дополненной реальности с помощью маркеров и алгоритмов компьютерного зрения. Под маркером понимается объект, расположенный в окружающем пространстве, который находится и анализируется специальным программным обеспечением для последующей отрисовки виртуальных объектов. На основе информации о положении маркера в пространстве, программа может достаточно точно спроецировать на него виртуальный объект, от чего будет достигнут эффект его физического присутствия в окружающем пространстве. Используя дополнительные графические фильтры и высококачественные модели, виртуальный объект может стать практически реальным и трудно отличимым от остальных элементов интерьера или экстерьера. Зачастую в роле маркера выступает лист бумаги с некоторым специальным изображением. Тип рисунка может варьироваться достаточно сильно и зависит от алгоритмов распознания изображений. Вообще говоря, множество маркеров достаточно широко ими могут быть и геометрические фигуры простой формы например, круг, квадрат, и объекты в форме прямоугольного параллелепипеда, и даже глаза и лица людей. Компьютерное зрение. Теория компьютерного зрения англ. Основное направление данной дисциплины  это анализ и обработка изображений в том числе и видеопотока. Алгоритмы компьютерного зрения позволяют выделять ключевые особенности на изображении углы, границы области, производить поиск фигур и объектов в реальном времени, выполнять 3. D реконструкцию по нескольким фотографиям и многое другое. В области дополненной реальности алгоритмы компьютерного зрения используются для поиска в видеопотоке специальных маркеров. В зависимости от задачи, в качестве маркера могут выступать как специально сформированные изображения, так и лица людей. После нахождения маркера в видеопотоке и вычислении его местоположения, появляется возможность построения матрицы проекции и позиционирования виртуальных моделей. С помощью них можно наложить виртуальный объект на видеопоток таким образом, что будет достигнут эффект присутствия. Основная сложность как раз и состоит в том, чтобы найти маркер, определить его местоположение в кадре и спроецировать соответствующим образом виртуальную модель. За последнее десятилетие была создана большая теоретическая база в сфере обработки изображений и поиска на нм различных объектов. Прежде всего, это касается методов контурного анализа, template matching, feature detection и генетических алгоритмов. С точки зрения построения дополненной реальности зачастую используются последние два подхода. Дадим небольшое описание по каждому из них. Генетические алгоритмы. Генетические алгоритмы  это эвристические алгоритмы поиска, используемые для решения задач оптимизации и моделирования путм случайного подбора, комбинирования и вариации искомых параметров с использованием механизмов, напоминающих биологическую эволюцию. В компьютерном зрении они используются для поиска объекта некоторого заданного класса на статическом изображении или видеопотоке. Пирантел Для Животных Инструкция. Вначале необходимо провести обучение алгоритма при помощи двух различных наборов изображений Хорошие  содержат нужный объект. Плохие  ложные изображения без искомого объекта. При этом для обучения используется большое число изображений, и чем их больше  тем лучше будет работать сам алгоритм. Для каждой картинки производится выделение различных ключевых особенностей границы, линии, центральные элементы. По ним производится построение статистической модели, которая затем и используется для поиска объекта на изображении. Примером использования данного подхода может служить алгоритм распознания лиц и глаз на видеопотоке. Постепенно обучая алгоритм, можно добиться высоких результатов нахождения заданного класса объектов. Однако необходимость обучения как раз и делает использование генетических алгоритмов достаточно проблематичным. Для их хорошей работы требуется существенное число различных изображений как хороших, так и плохих, и время построения классификатора для каждого объекта может занимать продолжительное время. Feature detection. Концепция feature detection в компьютерном зрении относится к методам, которые нацелены на вычисление абстракций изображения и выделения на нем ключевых особенностей. Данные особенности могут быть как в виде изолированных точек, так и кривых или связанных областей. Не существует строго определения того, что такое ключевая особенность изображения. Каждый алгоритм понимает под этим сво углы, грани, области и т. Зачастую для поиска маркеров используются алгоритмы, которые выполняют поиск и сравнение изображений по ключевым точкам. Ключевая точка  это некоторый участок картинки, который является отличительным для заданного изображения.