如何使用 Python 和 OpenCV 构建增强现实

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基于标记的 AR：这种类型的 AR 使用预定义的标记或图像来触发 3D 模型或视频的显示。

你可以使用OpenCV 中的cv2.aruco模块来检测视频流中的标记，并将 3D 模型叠加在上面。

importcv2

#Loadthecamera

cap=cv2.VideoCapture(0)

#Setthedictionarytouse

dictionary=cv2.aruco.Dictionary_get(cv2.aruco.DICT_6X6_250)

while(True):

#Captureframe-by-frame

ret,frame=cap.read()

#Detectmarkers

corners,ids,_=cv2.aruco.detectMarkers(frame,dictionary)

#Drawmarkers

frame=cv2.aruco.drawDetectedMarkers(frame,corners,ids)

#Displaytheresultingframe

cv2.imshow(frame,frame)

ifcv2.waitKey(1)&0xFF==ord(q):

break

#Wheneverythingdone,releasethecapture

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

基于图像的 AR：这种类型的 AR 使用图像的特征将虚拟内容与现实世界对齐。

你可以使用 OpenCV 中的cv2.sift或cv2.surf模块来检测相机源中的关键点，并将虚拟内容覆盖在上面。

importcv2

importnumpyasnp

#Loadthereferenceimage

img1=cv2.imread(“reference.jpg”)

gray1=cv2.cvtColor(img1,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#Loadthecamera

cap=cv2.VideoCapture(0)

while(True):

#Captureframe-by-frame

ret,frame=cap.read()

gray2=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#Detectkeypointsandcomputedescriptors

sift=cv2.xfeatures2d.SIFT_create()

kp1,des1=sift.detectAndCompute(gray1,None)

kp2,des2=sift.detectAndCompute(gray2,None)

#Matchthedescriptors

bf=cv2.BFMatcher()

matches=bf.knnMatch(des1,des2,k=2)

#Filterthematchesusingtheratiotest

good=[]

form,ninmatches:

ifm.distance<0.75*n.distance:

good.append([m])

#Drawthematches

img3=cv2.drawMatchesKnn(img1,kp1,frame,kp2,good,None,flags=2)

#Displaytheresultingframe

cv2.imshow(frame,img3)

ifcv2.waitKey(1)&0xFF==ord(q):

break

#Wheneverythingdone,releasethecapture

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

基于对象检测的 AR：这种类型的 AR 使用对象检测算法来识别和跟踪相机馈送中的特定对象。

你可以使用OpenCV 中的cv2.dnn模块运行 YOLO 或 SSD 等对象检测模型，并将虚拟内容覆盖在检测到的对象之上。

importcv2

#Loadthemodel

net=cv2.dnn.readNetFromCaffe(“MobileNetSSD_deploy.prototxt.txt”,”MobileNetSSD_deploy.caffemodel”)

#Settheinputimagesize

inpWidth=300

inpHeight=300

#Loadthecamera

cap=cv2.VideoCapture(0)

while(True):

#Captureframe-by-frame

ret,frame=cap.read()

#Resizetheframe

frame=cv2.resize(frame,(inpWidth,inpHeight))

#Converttheframetoablob

blob=cv2.dnn.blobFromImage(frame,0.007843,(inpWidth,inpHeight),(127.5,127.5,127.5),False)

#Passtheblobthroughthemodel

net.setInput(blob)

detections=net.forward()

#Drawboundingboxesaroundthedetectedobjects

foriinrange(detections.shape[2]):

confidence=detections[0,0,i,2]

ifconfidence>0.5:

x1=int(detections[0,0,i,3]*frame.shape[1])

y1=int(detections[0,0,i,4]*frame.shape[0])

x2=int(detections[0,0,i,5]*frame.shape[1])

y2=int(detections[0,0,i,6]*frame.shape[0])

cv2.rectangle(frame,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),2)

#Displaytheresultingframe

cv2.imshow(frame,frame)

ifcv2.waitKey(1)&0xFF==ord(q):

break

基于人脸检测的增强现实：这种类型的增强现实使用人脸检测算法来识别和跟踪摄像头画面中的人脸，并在其上叠加虚拟内容。

你可以使用 OpenCV 中的cv2.CascadeClassifier或cv2.dnn模块来运行人脸检测模型，并将虚拟内容覆盖在检测到的人脸之上。

importcv2

#Loadthecascade

faceCascade=cv2.CascadeClassifier(“haarcascade_frontalface_default.xml”)

#Loadthecamera

cap=cv2.VideoCapture(0)

while(True):

#Captureframe-by-frame

ret,frame=cap.read()

gray=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#Detectfaces

faces=faceCascade.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.1,minNeighbors=5,minSize=(30,30),flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)

#Drawrectanglesaroundthefaces

for(x,y,w,h)infaces:

cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)

#Displaytheresultingframe

cv2.imshow(frame,frame)

ifcv2.waitKey(1)&0xFF==ord(q):

break

#Wheneverythingdone,releasethecapture

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

请注意，这些只是示例，构建完整的 AR 应用程序可能会涉及额外的步骤和技术，具体取决于项目的具体要求。