AR技术概述

一、概述增强现实技术（Augmented Reality，简称AR），我相信每个人都不再陌生。事实上，这两年才流行起来。如果你在2010年之前告诉别人，AR，基本上被认为是幻想。没有合适的硬件平台，离大众消费市场太远，只能算是实验室里的玩具；智能手机一出来，情况就不一样了。相机、大屏幕(与功能机相比)，这两个关键器件的存在，以及硬件计算能力的突飞猛进，AR技术有着落地的基础，所以有很多AR应用如雨后春笋般涌现，尤其是今年Pokemon Go脑洞一下子就打开了，公众对AR对技术的渴望越来越强烈。

顾名思义，增强现实是对现实的增强。从广义上讲，增强现实已经涵盖了生活的各个方面，比如树干LED灯，创造艺术效果；例如，在鬼屋里放一些声源，营造一种可怕的氛围；甚至喷香水，都是为了增强现实，增强视觉、听觉、嗅觉等感官感觉，当然，这些都是为了增强现实，似乎没有那么科技的感觉。

一般来说，增强现实是指通过屏幕或投影设备显示虚拟内容的视觉增强。例如，手机相机预览中常见的显示3D动画(如QQ传火炬)，微软HoloLens，Google的Tango，还有Magic Leap等等。

总体上看，AR技术的关键在于设备对周围环境的感知和理解：最基本的是确定设备本身的空间位置；更先进的是实时重建环境(SLAM)；更先进的是识别、认知和交互。在这方面，定位是最基本的。只有准确确定设备本身的位置（和方向），虚拟内容才能与现实很好地结合起来，以达到足够的现实感，过程需要实时进行。这也是VR关键技术之一。

目前用于移动设备的AR主要有两类：基于图片标记的AR和基于IMU的AR，

QQ基于图片标记的传火炬是典型的AR，用手机拍摄特定图像(另一个用户手机上显示的火炬图片)，在预览图片中叠加3D动画效果，移动或旋转手机，3D动画始终与火炬图片保持固定的位置关系，从而增强现实体验。Pokemon Go则是基于IMU AR典型的是通过设备本身的陀螺仪、加速度计等传感器数据进行定位，通过陀螺仪可以测量设备旋转，通过加速度计可以测量位移。基于IMU的AR实现相对简单，但精度低，drift严重(累积误差越来越大)，适用场景有限。

本系列文章主要讨论基于平面图记的文章AR技术实现可分为两类：Marker和Markerless，两者的区别主要在于图片标记是否规则：

Marker：通常是黑白方格按一定编码的图片；Markerless：普通图片。

与普通图片相比，具体编码Marker识别和跟踪更简单，但应用有限，所以现在主流AR应用都是Markerless是的，识别一张普通的平面图，然后在上面叠加3D内容，如QQ传火炬。

二、原理

正如前面所说，AR关键在于设备本身的定位，基于图片标记AR，即通过相机拍摄已知图片，根据图片在相机图片中的位置确定相机的空间位置，即设备的空间位置。下图的主要过程包括拍摄图像、图像处理和更新虚拟内容三个阶段，其中图像处理是核心。图像处理完成后，获得相机外参(Extrinsic，相机坐标系与世界坐标系的变换关系)，然后应用于预览图片的叠加层(如OpenGL或3D发动机环境)，更新虚拟内容的位置，完成整个帧的处理过程，然后不断重复这个过程，使虚拟内容在设备移动后始终显示在正确的位置。

以图像处理过程为核心，还包括一些子过程，如相机内参标定、预览帧特征提取、匹配、相机外参标定等。

1.相机内参标定

相机的成像过程可以看作是将空间点转换到图像点的过程。如果忽略了相机畸变的影响，整个转换过程是线性的。相机中设定的参数的目标是找到转换参数（包括畸变），以便通过数学计算准确地描述相机的成像过程。

不考虑镜头畸变，相机成像的变换模型可以表示如下：

A是相机的内参矩阵，包括x、y方向焦距fx、fy和图像中心cx、cy。空间点M首先通过相机外参[R|t]将坐标系转换为设备(相机)(DCS)，然后通过相机内参A转换到图像坐标系(ICS)，成像在(u, v)处。确定相机内参的过程为内参标定，内参与相机的焦距、硬件工艺通常可以离线完成。内部参考标定常采用张正友棋盘格标定法，操作简单，精度高：只需从不同角度拍摄同一棋盘格的图片即可完成标定。详见此。

2.图像特征提取与匹配

图像特征点（Key Point）又称兴趣点，可以认为是图像上具有特定特征的局部位置标记和特征描述（Descriptor）表示该特征的特征量，可用于区分和匹配不同的特征点。良好的特征点应具有以下特征：

重复性：在不同的条件下（如旋转、尺度、光线），两幅图像中对应的特征越多越好。独特性:特征的振幅模式需要多样性，才能区分和匹配。数量：一般来说，必须检测到更多的特征，但在图像检索中，过多的特征会对检索的实时性产生一定的影响。理想情况下，检测到的特征数量在较大范围内，然后可以通过简单的阈值进行调整。准确性：应能够准确定位特征，包括图像空间和尺度空间的准确定位。效率：检测和描述时间越短越好，以便后续实时应用。

旋转不变性和尺度不变性是可重复性的关键，SIFT改进算法SURF特征提取算法常用，FAST它以快速而闻名，适用于实时场景。详情请参考本博客。

特征匹配是指在提取两张图的特征点后，根据特征点的描述子进行匹配，并获得匹配点对集，用于后续的单应矩阵计算。特征匹配可以看作是一个分类过程，如简单的汉明距离匹配，或基于k近邻算法通过比率测试减少错误匹配。FLANN匹配开源库的常用特征。

3.相机外参标定

相机外参标定在上述相机成像公式中求取[R|t]，在已知相机内参的情况下，根据两个图像之间的特征点，可以找到两个图像之间的空间位置关系(旋转R和平移t)，如果其中一个图像是输入的标记图像，则设置在世界坐标原点，则该过程在计算机视觉中PnP(Perspectire-n-Point)问题，也可以看作是相机的外参标定过程。这个问题可以基于直接线性转换DLT(Direct Linear Transfor ** tion)结合最小二乘法求解，也可以通过迭代方法根据初始值求解。这个问题可以基于直接线性转换DLT(Direct Linear Transfor ** tion)结合最小二乘法求解，也可以根据初始值通过迭代求解。外参标定过程的重点是去除误匹配，常用RANSAC本文可参考算法。

三、结语

VR让人体验不同的世界，AR它是为了让现实世界更美好，有人把它带走AR作为一个新的计算平台，这并不过分。想象一下，最早的寻呼机和功能机只提供一维通知、电话或短信服务。在智能机器时代，随着大屏幕的出现，二维图像和音频和视频已经成为主流。下一个时代可能是3D技术、AR它将是计算设备的核心能力之一。

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