Когда дело доходит до привязки к изображению, существует ряд факторов, которые определяют, насколько хорошо они будут работать. Это руководство даст вам представление о том, как сделать хорошую картинку для привязки.
Объекты на основе изображений бывают разных форм: простые, плоские изображения, изогнутые в форме цилиндров или в виде коробки. Все они имеют схожие требования к достаточной детализации.
Параметры идеального изображения для привязки #
Изображения, обладающие следующими атрибутами, обеспечат наилучшее обнаружение и показ дополненной реальности.
Атрибут # |
Пример # |
|---|---|
| Богатый деталями | Хорошими примерами являются уличная сцена, природа, группа людей, коллажи и комбинации предметов, а также спортивные сцены. |
| Хороший контраст | Изображения с яркими и темными областями, а также с достаточно освещенными областями будут работать хорошо. |
| Нет повторяющихся шаблонов | Используйте уникальные элементы, покрывающуи как можно большую часть картинки, чтобы избежать симметрии и повторяющихся шаблонов. |
| Формат | 8- или 24-битные форматы PNG и JPG; размер менее 5 МБ; Файлы JPG должны быть в формате RGB или в оттенках серого (без CMYK). |
Пример изображения #
Фигура A – Это изображение загружается в онлайн менеджер при создании сцены.
Фигура B – Изображение, где видно как размещаются точки привязки в картинке выше после закачивания в онлайн менеджер. Чем больше таких точек тем лучше сработает привязка и отображение контента.
Особенности #
Фигура — это четкая, остроконечная деталь изображения. В таблице ниже показано, как видит фигуры анализатор изображения и как создаются точки для привязки. Увеличьте количество этих фигур в своем изображении и убедитесь, что фигуры создают неповторяющийся узор.
 |
Квадрат содержит четыре точки для привязки. |
 |
Круг не содержит точек для привязки, поскольку он не содержит острых краев. |
 |
Этот объект содержит только две точки для каждого острого угла. |
Сравнение двух изображений #
Посмотрите два изображения и обратите внимание на отсутствие характерных точек на первом изображении. Всегда желательно использовать изображения, которые дадут значительное количество точек. Равномерное распределение точек привязки улучшает трекинг и надежность работы дополненной реальности.
Контраст #
На рисунке ниже показан более практичный пример того, как улучшить контраст изображения. Мы используем изображение с двумя слоями. На переднем плане несколько разноцветных листьев. Фон представляет собой текстурированную поверхность.
На первый взгляд исходное изображение может иметь достаточно деталей, чтобы быть картинкой для привязки. К сожалению, это не так. Это приводит к снижению производительности трекинга. Последовательные корректировки изображения улучшают качество картинки привязки до максимума, обеспечивая превосходные обнаружения и трекинг.
Улучшения:
- Фоновый слой изменился на более светлый, что привело к большему количеству точек привязки.
- Элементы переднего плана скорректированы с более высокой контрастностью и более низкой яркостью.
- К изображению применено усиление контраста.
Дальнейшие улучшения
- Уменьшите фон до белого.
- Усильте контраст по краям.
Результатом является изображение, которое будет хорошо отслеживаться.
Распределение #
Чем более сбалансировано распределение точек на изображении, тем лучше будет работать привязка и обнаружение. Плохое распределение функций, как на этом изображении, влияет на обнаружение и привязку к изображению. Обрезка изображения для удаления любых областей без точек привязки может улучшить привязку к этому изображению.
Кроме того, у этого изображение плохой контраст между элементами и фоном. У объектов на этом изображении отсутствуют более четкие края и четко определенные формы для лучшей привязки и трекинга.
Рейтинг — Органические формы #
Как правило, органические формы с мягкими или круглыми деталями, содержащие размытые или сильно сжатые аспекты, не обеспечивают достаточной детализации для правильного обнаружения и отслеживания или не обеспечивают ее вообще.
На этом изображении нет точек привязки, потому что ему не хватает визуальных элементов с четкими краями и высокой контрастностью.
Повторяющиеся паттерны #
Некоторые изображения содержат достаточное количество угловых точек и хорошую контрастность, но повторяющиеся шаблоны снижают эффективность обнаружения. Для достижения наилучших результатов выберите изображение без повторяющихся мотивов (даже если оно повернуто и масштабировано) или без строгой вращательной симметрии. Шахматная доска является примером повторяющегося узора, который невозможно обнаружить, поскольку пары черных и белых квадратов 2×2 выглядят совершенно одинаково и не могут быть различимы детектором.
Непрямоугольные целевые изображения #
Используемое изображение не всегда должно быть прямоугольным. Вы можете использовать непрямоугольные 2D-фигуры, поместив изображение фигуры на белый фон с видимым контуром.
