1 開源 http://artoolkit.org/

2?http://www.artishock.com/portfolio-augmented-reality.html

3?

增強現實（Augmented Reality，簡稱 AR），是一種實時地計算攝影機影像的位置及角度并加上相應圖像的技術，這種技術的目標是在屏幕上把虛擬世界套在現實世界并進行互動。這種技術最早于1990年提出。隨著隨身電子產品運算能力的提升，增強現實的用途越來越廣。

AR系統具有三個突出的特點：①真實世界和虛擬世界的信息集成；②具有實時交互性；③是在三維尺度空間中增添定位虛擬物體。AR技術可廣泛應用到軍事、醫療、建筑、教育、工程、影視、娛樂等領域。

????分類：1、基于視覺的AR；2、基于GPS及方向傳感器的AR。

基于視覺的AR按技術種類可分為：基于標記（Marker Based）和非基于標記 （Markerless）兩大類。AR 的核心技術關鍵都是現實目標的三維跟蹤（3D Tracking）的問題，有時也說是六度自由度跟蹤（6DOF）問題。

?基于標志又可以分為：固定模板類與自定義模板類。

固定模板:這種模式已經比較成熟了吧，大名鼎鼎的ARToolKit/plus，ARTag，ARTag在抗遮擋性上優于ARToolkit，后來的ARToolKit/Plus采用的應該時間ARTag的方法。

自定義模板:原理和固定模板AR大致相同，差就差在模板的檢測上，主要是通過檢測特征點，然后根據不同幀間相應特征點的位置變化求得[R|t]矩陣，BazAR便是這種類型的，其他的像下面這個鏈接，用很少的代碼實現了這種類型AR的demo，http://www.morethantechnical.com ... ar-in-opencv-wcode/?，這個代碼里用的是光流法進行特征點的跟蹤，下面這個鏈接的代碼，用的是surf特征，http://morethantechnical.googlecode.com/svn/trunk/opencv_ar/?，不管怎么樣除了特征不同，坐標系變換的原理都和上一篇文章類似，在OpenCV中提供了一些函數可以輕松實現坐標系變換，比如solvePnP和cvFindHomography。

基于無標志AR：代表作是PTAM/M，Mixare，將是AR未來的發展方向

跟蹤技術可以大致分成兩大類，一類是基于特征的跟蹤（Feature Based Tracking），比如通過跟蹤從輸入圖像中抽取的特征點，特征邊緣等完成目標的三維運動估計和跟蹤。另一類是基于模板的跟蹤（Template Based Tracking）即通過匹配部分輸入圖像的灰度圖實現跟蹤。

基于特征的跟蹤 Feature Based Tracking頗具代表性的工作是牛津大學工程系機器人研究所的PTAM， 參見Georg Klein 留在大學的主頁http://www.robots.ox.ac.uk/~gk/PTAM/?可以下載學習源碼。

??? 基于模板的的跟蹤 Template Based Tracking頗具代表性的工作是洛桑聯邦理工大學計算機視覺實驗室的工作，見 Vincent Lepetit主頁的系列實時跟蹤的文章?http://cvlab.epfl.ch/~lepetit/?另外也值得下載學習Vincent的合作者Stefan Hintersser 主頁?http://campar.in.tum.de/Main/StefanHinterstoisser?上的源碼，大部分是基于OpenCV的。

?????????????? AR 技術可廣泛應用到軍事、醫療、建筑、教育、工程、影視、娛樂等領域 。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的AR URL的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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