vuforia图片识别机制

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      目前国内做增强现实主要是EasyAR和vuforia，在vuforia开发时，将图片要上传到数据库，同时会对图片的识别做出星级判定，那么我们该怎么选择图片呢？


     在此之前，我们先来了解一下图片识别的过程：  
      1、服务器对上传图片进行灰度处理，图片变为黑白图像；
      2、 提取黑白图像特征点；
      3、 将特征点数据打包；
      4、 程序运行时对比特征点数据包。

     那么对Vuforia来说什么是稳定的识别图呢？

第一点


       首先图片最好避免大面积色值相近的相邻色块，如果一经灰度处理，整张图都糊了，撞色的图片设计能够使灰度处理后的识别图仍保有清晰的分界线。以下图为例（下图二为原图），看似复杂的图片，只要色值一相近，识别特征0颗星。


第二点
      图片的转折点多也可以增大识别度。比如方形就比圆的识别度高。仔细观察右图（下为原图）特征点，他们大都集中相邻色块的分界线，所以撞色很重要，但如果不是这种纯色块的图案，那么线条较粗，拐点也比较多的图片效果也会很好。




第三点
       识别图除了影响识别效率，还影响着Imagetarget下物体的显示效果，比如图片识别星级高，但显示的物体还是会不停的小幅度抖动。出现这种情况的原因可能是：
① 特征点分布不均匀。可能识别点都分布到了一小部分地方。
② 显示的物体离识别图的中心太远。如果物体能正好在识别图特征点分布较多教均匀的位置，且贴近识别图，那么可以很好的解决抖动。




本文来源：CSDN论坛




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