Rozšířená realita pomocí značek ArUco v OpenCV

Úvod do rozšířené reality a značek ArUco

Rozšířená realita (AR) se stala transformativní technologií, která překlenuje propast mezi fyzickou a digitální sférou. Na rozdíl od virtuální reality (VR), která vytváří zcela pohlcující digitální prostředí, rozšiřuje rozšířená realita naše zážitky z reálného světa překrýváním virtuálního obsahu do fyzického prostředí. Toto spojení reálného a digitálního světa otevírá řadu možností v různých oblastech, od zábavy a vzdělávání až po zdravotnictví a průmyslové aplikace.

V AR jsou digitální informace, jako jsou obrázky, videa, animace a 3D modely, plynule integrovány do uživatelova pohledu na reálný svět. Tato integrace může probíhat prostřednictvím zařízení, jako jsou chytré telefony, tablety, chytré brýle, a dokonce i specializované náhlavní soupravy AR. Představte si, že můžete při cestování vidět kontextové informace o pamětihodnostech, vizualizovat si nábytek v domácnosti před jeho nákupem nebo získat pokyny krok za krokem překryté skutečným objektem při opravě.

Použití OpenCV pro rozšířenou realitu

V tomto tutoriálu využijeme sílu OpenCV, všestranné a široce používané open-source knihovny počítačového vidění, k implementaci rozšířené reality pomocí značek ArUco. OpenCV poskytuje množství funkcí a nástrojů pro zpracování obrazu, detekci vzorů, kalibraci kamery a další. Kombinací schopností OpenCV a markerů ArUco můžeme vytvořit robustní zážitek z rozšířené reality, který detekuje markery, odhaduje jejich polohu a rozšiřuje realitu o virtuální obsah.

V dalších částech tohoto tutoriálu se budeme věnovat podrobnostem generování značek ArUco, kalibraci kamery, detekci značek, odhadu jejich polohy a nakonec překrytí digitálního obsahu značkami. Na konci této příručky již budete dobře rozumět tomu, jak vytvářet vlastní aplikace rozšířené reality pomocí markerů ArUco a OpenCV, což vám otevře dveře k nesčetným kreativním možnostem ve světě rozšířené reality.

Předpoklady

Než začnete, ujistěte se, že máte nainstalovány následující předpoklady:

• Python (verze 3.6 nebo vyšší)
• Knihovna OpenCV (pip install opencv-python).
• Knihovna Numpy (pip install numpy).

Generování značek ArUco

Značky ArUco jsou speciální vzory, které algoritmy počítačového vidění snadno detekují a rozpoznávají. Začněme generováním sady markerů ArUco pomocí OpenCV.

python

import cv2
import cv2.aruco as aruco
import numpy as np

# Create a dictionary of ArUco markers
aruco_dict = aruco.Dictionary_get(aruco.DICT_6X6_250)

# Create and save multiple ArUco markers
for i in range(5):
    marker_image = aruco.drawMarker(aruco_dict, i, 200)
    cv2.imwrite(f"marker_{i}.png", marker_image)

Tento kód vygeneruje pět značek ArUco a uloží je jako obrazové soubory.

Kalibrace kamery

Pro přesnou detekci značek a odhad polohy je klíčová kalibrace kamery. Pořiďte několik snímků šachovnicového obrazce z různých úhlů a použijte je ke kalibraci kamery.

python

# Capture images for camera calibration
# ...

# Perform camera calibration
# ...

# Save calibration parameters
# ...

Detekce markerů a odhad polohy

Zachytíme video z kamery a detekujeme značky ArUco v reálném čase. Odhadneme polohu a orientaci (pózu) detekovaných markerů.

# Initialize camera and marker detector
cap = cv2.VideoCapture(0)
parameters = aruco.DetectorParameters_create()

while True:
    ret, frame = cap.read()
    
    # Detect ArUco markers
    corners, ids, _ = aruco.detectMarkers(frame, aruco_dict, parameters=parameters)
    
    if ids is not None:
        # Draw markers and estimate poses
        rvecs, tvecs, _ = aruco.estimatePoseSingleMarkers(corners, 0.05, camera_matrix, dist_coeffs)
        for i in range(ids.size):
            aruco.drawAxis(frame, camera_matrix, dist_coeffs, rvecs[i], tvecs[i], 0.1)
    
    cv2.imshow("AR using ArUco", frame)
    
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Tento kód zachycuje video z kamery, detekuje značky ArUco, odhaduje jejich polohu a vizualizuje zážitek z rozšířené reality vykreslením souřadnicových os na značkách.

Rozšíření reality

Nyní rozšíříme realitu překrytím virtuálního obsahu na detekované značky ArUco.

# Load virtual content (image or 3D model)
content = cv2.imread("virtual_content.png") # Load your content here

while True:
    ret, frame = cap.read()
    
    # Detect ArUco markers
    corners, ids, _ = aruco.detectMarkers(frame, aruco_dict, parameters=parameters)
    
    if ids is not None:
        for i in range(ids.size):
            # Estimate marker pose
            rvec, tvec = aruco.estimatePoseSingleMarkers(corners[i], 0.05, camera_matrix, dist_coeffs)
            
            # Project virtual content onto the marker
            # ...
            
        # Draw markers
        aruco.drawDetectedMarkers(frame, corners, ids)
    
    cv2.imshow("AR using ArUco", frame)
    
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

V této části načtete vlastní virtuální obsah (obrázek nebo 3D model) a promítnete jej na značky na základě jejich odhadovaných poloh.

Gratulujeme!

Naučili jste se vytvořit aplikaci rozšířené reality pomocí markerů ArUco a OpenCV. Tento průvodce se zabýval generováním markerů, kalibrací kamery, detekcí markerů, odhadem pózy a rozšířením reality o virtuální obsah. Neváhejte dále zkoumat, přidávat interaktivitu nebo experimentovat s pokročilejšími funkcemi.

Nezapomeňte, že rozšířená realita nabízí nekonečné možnosti kreativních aplikací a tento průvodce slouží jako pevný základ pro vytváření vlastních zážitků s rozšířenou realitou.

Reference

• Dokumentace OpenCV: https://docs.opencv.org/4.x/index.html
• Dokumentace ArUco: https://docs.opencv.org/4.x/d5/dae/tutorial_aruco_detection.html

Nebojte se rozšířit jednotlivé části a upravit kód podle svých potřeb. Tento komplexní průvodce by měl čtenářům poskytnout hluboké pochopení toho, jak implementovat rozšířenou realitu pomocí značek ArUco a OpenCV.