He encontrado muchas maneras de detectar diferentes formas. Pero la mala suerte cuando yo voy a un objeto físico. Por lo que he leído debemos tener un borde negro alrededor de las imágenes para hacer un patrón de archivo. Si me siguen este concepto y generar un patrón, a continuación, mi aplicación detecta las imágenes en la impresión. Pero en el mundo real un objeto físico no necesariamente tiene un borde negro en forma de cuadrado a su alrededor.

Actualización

Aunque he de aceptar una respuesta, mi pregunta sigue sin resolverse. Como aún no hay solución para la detección de objetos físicos.

Cualquier investigación adicional y enlaces son bienvenidos!

  • Lo que las bibliotecas están tratando de utilizar, y usted puede elaborar en su caso de uso un poco: ¿estás tratando de detectar y reconocer un único objeto físico como un verdadero vaso de agua, o detectar y distinguir entre varios objetos físicos, como un vaso de agua, un coche de juguete, y una lata de coca-cola. Estás trabajando en el escritorio de la escala, o al aire libre? O estás tratando de reconocer una imagen real de un objeto, como una imagen de un vaso de agua en un fiducial marcador?
  • Thnx por su respuesta..estoy tratando de detectar un objeto sólo como una Tetera o una bombilla.Y yo estoy usando el AndAR de la biblioteca.Entonces, ¿cómo hacer el patrón de archivo de objeto físico.
  • Hola..Sameer!! finalmente, después de 3 años ¿tienes alguna solución viable para el seguimiento de cualquier objeto real (Real automóvil como marcador) el uso de Vuforia o cualquier SDK?
InformationsquelleAutor Tofeeq Ahmad | 2012-01-12

4 Comentarios

  1. 17

    La mala noticia es, usted no puede utilizar AndAR para detectar los objetos físicos. AndAR se basa en un enfoque de marcadores fiduciales, donde el marcador se compone de dos componentes: un borde sólido y un interior de patrón. El patrón codifica un valor que puede ser utilizado para responder a un modelo en particular para representar en el marcador, y la frontera hace que sea fácil para determinar la orientación relativa del marcador para el dispositivo. Claramente esto es sólo planar de reconocimiento de imagen.

    Para hacer el reconocimiento de objetos en un objeto 3D es más complicado problema, y no sé de cualquier Android bibliotecas que proporcionan una solución llave en mano, pero el reconocimiento de un solo objeto es probablemente factible en un dispositivo móvil.

    Una posibilidad podría ser la de investigar la disponible en Android AR kits de herramientas (Layar, Junaio, Qualcomm AR SDK) que ahora se apoyan algunas de reconocimiento de imagen. Puede ser que, por tomar imágenes de su tetera en diferentes rotaciones y el uso de esas como las imágenes que usted quiere que su aplicación para el partido contra la que usted puede obtener esta solución de trabajo, pero tenga en cuenta que sólo están diseñados para hacer planos coincidentes en las imágenes, no es real que los objetos 3D, por lo que el rendimiento podría no ser tan grande. (Bueno, la Metaio SDK para Móviles hace Pro 3D de reconocimiento y seguimiento, pero es muy caro).

    Mientras que el reconocimiento de objetos es tal vez el mejor hecho por la comparación de los cuadros de la cámara con imágenes del objeto que se desea reconocer (o mediante la comparación de las características de la imagen de los cuadros de la cámara con pre-calculadas las características de la imagen, etc), el seguimiento es un asunto diferente. Si desea realizar un seguimiento preciso de los objetos 3D en el espacio 3D usted realmente necesita tener o construir un modelo 3D, y para cada fotograma de determinar el punto de correspondencias entre la imagen de la cámara y el objeto 3D para el seguimiento. Verdad sin ayuda (es decir, sin la profundidad de la cámara) de seguimiento 3D es duro.

    Espero que esto le da algo de fondo se puede utilizar para evaluar los próximos pasos.

    Actualización:
    Qualcomm Vuforia SDK permite a la pista «múltiples destinos», que son objetos con un conjunto de planos de seguimiento de las superficies con un fijo de relación espacial. Si usted ha hecho un «cubo» diferentes fotos de los 6 lados de su objeto (tetera), que podría trabajar un poco.
    https://ar.qualcomm.at/qdevnet/developer_guide/Trackables

    Finales de 2013 Actualización:

    Yo no tengo experiencia con estos, pero:

    Metaio ofrecen ahora en 3D de seguimiento de modelos de CAD: https://dev.metaio.com/sdk/tutorials/3d-tracking-based-on-cad-data/

    ARLab.com’s el linkar promesas de coincidencia de objeto. http://www.arlab.com/objecttracking

    Que se nota el uso de la palabra «coincidencia» – creo que el caso de uso que aquí se conoce el objeto que desee superponer (un juguete de la caja y el motor, etc). Diferenciar entre varios objetos en 3D puede ser completamente fuera de alcance.

    • Gracias..estoy muy decepcionado de que a excepción de código abierto de la naturaleza, no hay ninguna biblioteca a disposición de física de la detección de objetos.Se puede tener la muestra para la comparación de dos imágenes utilizando el cuadro de la cámara para que yo pueda ir a por este.Pero realmente aprecio su trabajo. +1
    • ¿Quieres un ejemplo de lo que es la imagen de coincidencia a partir de cero, o cómo configurar por ejemplo, Junaio Pegamento para hacer la imagen de coincidencia?
    • Sí dan el ejemplo de enlace para que coincidan con la imagen de la cámara en vivo stream
    • Esta es una pregunta muy amplia 🙂 tal vez el mejor enfoque para el móvil sería el histograma método de coincidencia discutido aquí: stackoverflow.com/a/844113/312007 – es rápido a la computadora, es muy fácil para el partido contra el marco, pero no es muy robusto, y no se sabe exactamente donde en la imagen se encuentra el objeto.
    • Gracias de nuevo..no Es de cualquier otra forma para que coincida con la imagen de vista previa de la cámara?
    • Hay un gran número de enfoques a la imagen de la coincidencia. Si usted describir la totalidad de casos de uso, tal vez otro enfoque puede parecer mejor, pero histograma de coincidencia sería más sencillo para el reconocimiento de un objeto 3D en un dispositivo móvil en tiempo real. Si usted necesita la posición (para aumentar), usted podría tratar de seguir el paso de reconocimiento de plantilla de coincidencia. en.wikipedia.org/wiki/Template_matching Hay muchas más soluciones, pero son más sofisticados.
    • Gracias por compartir un montón de conocimientos conmigo.Voy a esperar otra respuesta de la comunidad.A continuación, voy a decidir acerca de la recompensa :).Pero de verdad gracias por sus esfuerzos
    • ¿Tienes tiempo para discutir en el chat?
    • No más hoy, y el mañana es un largo día, pero tal vez el fin de semana?
    • ok..voy a esperar..Bye Buenas noches
    • agradezco su ayuda por la adjudicación de recompensa.Necesito un favor si nose mente.puede usted upvote mi pregunta, de modo que se mostrará en la categoría popular.como yo necesito toda posible solución
    • Seguro, visual 3D detección de objetos es todavía un área de investigación activa, aunque, así que me sorprendería si tienes un «libro de cocina» la solución a partir de ENTONCES.
    • encantado de hablar contigo … voy a continuar con mi trabajo.Lo que debe hacer dabhaid?
    • Buena suerte! Soy una mezcla de realidad aumentada investigador.
    • ¿me puede dar su correo electrónico personal para hablar más tarde
    • El Vuforia enlace ya no funciona, tal vez esta era: developer.vuforia.com/resources/dev-guide/trackables
    • ¿hay alguna otra sdk que proporciona el seguimiento de los objetos reales ? Yo también necesitan de este tipo de funcionalidad.
    • He actualizado la respuesta un poco, el paisaje se está moviendo rápidamente en la dirección de seguimiento 3D.
    • Hola Sir, Finalmente, hay alguna solución?

  2. 3

    Recientemente he leído acerca de la investigación que se está haciendo en forma jerárquica de los vocabularios utilizados para la representación de objetos. Por supuesto, no hay ninguna biblioteca disponible para descargar, pero en caso de que usted está interesado en el enfoque general aquí usted puede encontrar algunos de los papeles.

    También podría estar interesado en este de papel. Se describe un algoritmo para la detección de objetos basados en un conjunto de contornos.

    • Actualmente estoy trabajando en otro proyecto tan pronto como llegué a tiempo voy a estudiar su sugieren enlace.De todos modos gracias
  3. 0

    Ahora tienes una herramienta para la detección de objetos en Android AR apps.

    El 8 de Mayo De 2018, Google anunció un SDK para móviles – ML Kit, que es una máquina de aprendizaje de la API para iOS y Android de los desarrolladores que se puede utilizar junto con ARCore SDK (lo que ahora ha aumentado Imágenes de la API y Aumentada Caras de la API). En el momento en el que aún está en fase beta pero tiene las siguientes características:

    Cómo Detectar un objeto Físico en Android de Realidad Aumentada?

    ML Kit de ingenieros decir acerca de esto:

    ML Kit trae Google máquina de aprendizaje de la experiencia para Android y iOS apps en un potente, pero fácil de usar paquete. Si eres nuevo o experimentado en el aprendizaje de máquina, puede implementar la funcionalidad que necesitas en sólo un par de líneas de código. No hay necesidad de tener un conocimiento profundo de las redes neuronales o modelo de optimización para empezar. Por otro lado, si usted es un experimentado ML desarrollador, ML Kit ofrece un cómodo Api que ayudan a usar su propio TensorFlow Lite modelos en sus aplicaciones móviles.

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