AR技术概述

发布时间:2017年06月20日评论数：抢沙发阅读数： 38537

一、概述

增强现实技术（Augmented Reality，简称AR），相信大家都不再陌生，其实也就这两年才火起来，如果是2010年之前你跟人说AR，基本会被认为是天方夜谭，没有合适的硬件平台，与大众消费市场距离太远，只能算是实验室里的玩具；后面智能手机一出，情况就不一样了，相机、大屏幕(相比功能机)，这两个关键器件的存在，以及硬件计算能力的突飞猛进，AR技术有了落地的基础，于是乎大量的AR应用如雨后春笋冒出来，特别是今年Pokemon Go的发布，脑洞一下子就打开了，大众对AR技术的憧憬越来越强烈。

顾名思义，增强现实是对现实的增强，广义地来看，“增强现实”早已覆盖生活中的方方面面，比如在树干上覆盖LED灯，营造艺术效果；比如在鬼屋里放置一些声源，制造恐怖气氛；甚至喷香水，都是对现实的增强，提升人视觉、听觉、嗅觉等感官上的感受，当然这些都是用实物来增强现实，显得没那么有科技感。

而通常所说的增强现实，指的是用虚拟内容来做视觉上的增强，通过屏幕或投影设备来显示。比如常见的在手机的相机预览中展示3D动画(如QQ传火炬)、微软的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理解：最基本的，确定设备自身的空间位置；再高级一点的，对环境进行实时重建(SLAM)；更高级的，就涉及到识别、认知和交互了。这里面，定位是最基础的，只有设备自身的位置(和朝向)精确地被确定，虚拟出来的内容才能和现实很好地结合，以达到足够的真实感，并且，该过程需要实时地进行。这也是VR的关键技术之一。

目前应用于移动设备上的AR主要有两类：基于图片标记的AR和基于IMU的AR，

QQ传火炬是典型的基于图片标记的AR，通过手机拍摄特定的图像（另一个用户手机上展示的火炬图片），在预览画面中叠加3D动画效果，移动或旋转手机，3D动画始终与拍摄的火炬图片保持固定的位置关系，从而达到增强现实的体验。Pokemon Go则是基于IMU AR的典型，即通过设备自身的陀螺仪、加速度计等传感器数据来进行定位，设备旋转可以通过陀螺仪测得，而位移则可通过加速度计测得。基于IMU的AR实现相对简单，但精度较低，且drift严重（累计误差越来越大），适用场景有限。

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

Marker：通常是黑白方格按一定编码方式构成的图片；
Markerless：普通的图片。

相比普通图片，特定编码的Marker识别和跟踪都更简单，但应用上比较局限，所以现在主流的AR应用都是Markerless的，即识别一张普通的平面图片，然后在上面叠加3D内容，如QQ传火炬。

二、原理

如之前所说，AR的关键在于设备自身的定位，而基于图片标记的AR，就是通过相机拍摄已知图片，根据该图片在相机画面中的位置，来确定相机的空间位置，也即确定设备的空间位置。如下图主流程包括三个阶段，拍摄图像、图像处理和更新虚拟内容，其中图像处理是核心，在图像处理完成后，得到了相机的外参(Extrinsic，相机坐标系与世界坐标系的变换关系)，然后应用到预览画面的叠加层(如OpenGL或3D引擎环境)，更新虚拟内容的位置，就完成了整个一帧的处理过程，然后不断重复这个过程，使得设备移动后，虚拟内容始终展示在正确的位置上。

图像处理过程作为核心，又包括一些子过程，如相机内参标定、预览帧特征提取、匹配、相机外参标定等过程（其中内参标定可离线完成）。

1、相机内参标定

相机的成像过程可以看做是将空间点变换到图像上点的过程，如果忽略相机的畸变影响，则整个变换过程都是线性的。相机内参标定的目标就是找到这个变换的参数(含畸变)，从而可以用数学计算准确地刻画相机的成像过程。

在不考虑镜头畸变的情况下，可以将相机成像的变换模型表示成如下：

其中A即为相机的内参矩阵，包括x、y方向上的焦距fx、fy和图像中心cx、cy。空间点M首先经过相机外参[R|t]变换到设备(相机)坐标系(DCS)，然后经过相机内参A变换到图像坐标系(ICS)，成像在(u, v)处。确定相机内参的过程即为内参标定，内参与相机的焦距、硬件工艺有关，通常可以离线完成。内参标定常采用张正友棋盘格标定法，其操作简单且精度较高：只需从不同角度拍摄同一棋盘格的图片，即可完成标定，具体可参考这里。

2、图像特征提取与匹配

图像特征点（Key Point）又称“兴趣点”，可认为是图像上具有特定特征的局部位置标示，特征描述（Descriptor）则是表示该特征点“特征”的量，可用来区分、匹配不同的特征点。良好的特征点应该具有以下性质：

重复性：同一个物体或场景在不同的条件下(如旋转、尺度、光照),两幅图像中对应的特征越多越好。
独特性：特征的幅值模式需要呈现多样性,这样的特征才能被区分和匹配。
数量性：一般来说,检测到的特征数目一定要多,但是在图像检索中,特征太多,又会对检索的实时性造成一定影响。理想情况是检测到的特征数量在一个比较大的范围内,然后可以通过一个简单的阈值就可以调整。
准确性：得到的特征应该能够被精确定位,包括图像空间和尺度空间上的精确定位。
高效性：检测和描述的时间越短越好,以便用于后续的实时应用。

其中可重复性又以旋转不变性和尺度不变性为关键，SIFT及其改进算法SURF是常用的特征提取算法，FAST则以快速闻名，适用于实时场景。关于图像的局部特征及提取算法，详细可参考该博客。

特征匹配即在提取两幅图的特征点后，根据特征点的描述子进行匹配，得到匹配点对集，以用于后续的单应矩阵计算。特征匹配可看作分类过程，如简单的基于汉明距离进行匹配，或基于k近邻算法进行匹配后通过比率测试减少误匹配。FLANN是常用的特征匹配开源库。

3、相机外参标定

相机外参标定即求取前文相机成像公式中的[R|t]，在已知相机内参的情况下，根据两幅图像间的特征点匹配点对，即可求得相机在这两幅图像间的空间位置关系(旋转R和平移t)，如果其中一幅图像是输入的标记图片，将其设定在世界坐标原点，该过程是计算机视觉中的PnP(Perspectire-n-Point)问题，也可看做是相机的外参标定过程。该问题可基于直接线性变换DLT(Direct Linear Transformation)结合最小二乘法求解，也可根据一个初始值通过迭代方法求解。外参标定过程的重点在于误匹配的去除，常采用RANSAC算法进行，可参考这篇文章。

三、结语

VR让人体验不一样的世界，而AR则是让现实世界更美好，有人把AR看作新的计算平台，完全不为过，试想一下，最早期的寻呼机、功能机只是提供一维的通知、电话或短信服务，到了智能机时代，大屏的出现，二维的图像、音视频成了主流，那下一个时代呢，也许3D技术、AR会是计算设备的核心能力之一。

本文作者：无悬摘自知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22485723?refer=c_51591718