圖像處理領(lǐng)域涉及AR的技術(shù)可以抽象為這么一類技術(shù)：通過圖像和其他傳感器信息計(jì)算攝像機(jī)的位置和圖像內(nèi)環(huán)境三維結(jié)構(gòu)信息，并結(jié)合3D渲染提供更自然的人機(jī)交互能力。

　　通過圖像和其他傳感器信息計(jì)算攝像機(jī)的位置和圖像內(nèi)環(huán)境三維結(jié)構(gòu)信息，并結(jié)合3D渲染提供更自然的人機(jī)交互能力。

　　如圖1所示，位置和結(jié)構(gòu)信息一般包括相機(jī)機(jī)位(Camera Pose)和點(diǎn)云/3D模型（Point Cloud/Mesh），不同的技術(shù)問題，側(cè)重點(diǎn)不同。

　　Marker/Markerless Tracking只關(guān)注相機(jī)機(jī)位的跟蹤，這也是AR最開始的一類技術(shù)，它的技術(shù)指標(biāo)主要要求運(yùn)算速度快，保障實(shí)時(shí)性，還有就是跟蹤穩(wěn)定且不易跟丟。Marker一般是一張2D的圖片，因此處理相對簡單，世界坐標(biāo)系往往就以Marker所在平面為XY軸平面，以垂直于該面的法向量為Z軸。通過將攝像機(jī)圖像上的特征點(diǎn)和Marker中的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，就可以計(jì)算出攝像機(jī)相對于Marker的位置，如圖2所示。

　　IMU（慣性傳感單元）是現(xiàn)代智能手機(jī)幾乎都配備的元件，通過IMU可以準(zhǔn)確獲取手機(jī)（相機(jī)）的旋轉(zhuǎn)維度的變換，但是對于空間位移很難準(zhǔn)確衡量，所以IMU經(jīng)常作為其他技術(shù)的輔助，比如SLAM。

　　SLAM（同時(shí)定位并建圖），顧名思義，它的目的同時(shí)包括了計(jì)算Camera Pose和掃描環(huán)境三維結(jié)構(gòu)信息，和它非常類似的是SFM（Structure From Motion），二者最大的區(qū)別在于SFM常用于3D重建，一般對重建的結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)以及精細(xì)度要求甚高，重建的后結(jié)果多是面向用戶，對美觀度也有一定要求，因此一般只能離線處理；而SLAM應(yīng)用場景包括AR、機(jī)器人控制等等，一般要求實(shí)時(shí)性，所以掃描的環(huán)境結(jié)構(gòu)信息一般相對粗糙，而環(huán)境的信息也主要為了輔助自身的定位。SLAM/SFM相比于Marker Tracking的最大區(qū)別在于事先并不知道任何三維空間的信息，需要首先從兩張二維的圖像（有一定的視差）中恢復(fù)三維結(jié)構(gòu)（如圖3所示），繼而不斷的跟蹤并擴(kuò)張地圖。SLAM建立的3D地圖的坐標(biāo)系是隨機(jī)的，而后面提到我們做了一個(gè)有趣的改進(jìn)是可以通過一張Marker作為SLAM的初始地圖，從而使得SLAM的坐標(biāo)系可以確定。

　　3D Object Tracking，即三維物體跟蹤，這個(gè)問題既類似于Marker的跟蹤也類似于SLAM，Maker Tracking是計(jì)算2D的圖片相對于的相機(jī)的位置，SLAM解決的其中一個(gè)問題是在構(gòu)建好的三維點(diǎn)云中，準(zhǔn)確定位到自身的位置并持續(xù)跟蹤；3D Object Tracking要解決的問題是準(zhǔn)確定位到3D物體相對于相機(jī)的位置。和Marker Tracking相比，是把跟蹤2D的圖片升級為跟蹤3D的物體，區(qū)別在于2D的圖片始終位于三維空間中的一個(gè)平面上，方便構(gòu)建點(diǎn)云和世界坐標(biāo)系。和SLAM相比，SLAM構(gòu)建好的環(huán)境和自己的要定位的環(huán)境必須是相對穩(wěn)定的，而3D物體識別時(shí)，背景信息往往是變化的。3D Object Tracking需要的先驗(yàn)知識一般是一個(gè)3D模型，這個(gè)模型有時(shí)候可以通過SLAM或者SFM得到。

　　Object Segmentation，即物體分割，是在攝像機(jī)圖片中將指定的物體分割出來或是將前景后景分離開來。這類問題實(shí)現(xiàn)方法很多，其中有一類是利用物體3D模型的信息將圖片中的物體找到并分離出來，同時(shí)還可以準(zhǔn)確計(jì)算3D物體相對于Camera的位置。這類技術(shù)又和3D Object Tracking有相輔相成的作用，比如如果能夠?qū)ξ矬w先進(jìn)行分離，那么跟蹤就會變得簡單些，反之，如果先能夠追蹤到物體的位置，那么對物體進(jìn)行分離也相對容易。

　　在基于單目的攝像頭的AR技術(shù)中，特征點(diǎn)（Feature）是最通用的一項(xiàng)技術(shù)手段，通過匹配不同幀圖像之間特征點(diǎn)的對應(yīng)關(guān)系，我們才能夠準(zhǔn)確計(jì)算相機(jī)的運(yùn)動(dòng)，從而恢復(fù)環(huán)境三維結(jié)構(gòu)。特征點(diǎn)相關(guān)算法很多，在移動(dòng)端，為了提高計(jì)算效率，傾向使用ORB和Freak，比如SLAM中我們就使用了ORB特征，Marker Tracking中我們使用了Freak特征；而類似SIFT這種，匹配精度高，但是運(yùn)算效率低，一般用于SFM這類技術(shù)中。使用特征點(diǎn)的好處在于，特征具有良好的尺度不變形、方向不變形和光照不變形等特性，匹配結(jié)果較為魯棒。光流法（Optical Flow）是相對于特征點(diǎn)的另一類跟蹤相機(jī)運(yùn)動(dòng)的方法，它的基本原理是不去計(jì)算特征點(diǎn)以及特征描述子，而是直接使用像素塊進(jìn)行匹配，提高了運(yùn)算效率，而其缺點(diǎn)是光流法只適合匹配相鄰的兩幀圖像來計(jì)算運(yùn)動(dòng)變化，它要求光強(qiáng)度守恒（Brightness Consistency），所以無法用于重定位等技術(shù)實(shí)現(xiàn)。

　　每項(xiàng)AR技術(shù)背后都孕育著一些新型的業(yè)務(wù)形態(tài)，AR業(yè)務(wù)主要圍繞營銷互動(dòng)和實(shí)用工具兩類展開，如圖5所示。最早的Marker Tracking催生了AR互動(dòng)營銷，AR教育等業(yè)務(wù)的發(fā)展，手淘的ARMagic互動(dòng)平臺就是依賴此技術(shù)建立起來；SLAM技術(shù)支撐了AR實(shí)景寶貝，讓3D的商品能夠更加自然地進(jìn)入用戶的視野；AR捉貓貓也是依靠IMU在AR中的應(yīng)用才得以鋪展開來。更重要的是這些技術(shù)潛力還未完全釋放，在現(xiàn)有技術(shù)體系中我們已經(jīng)規(guī)劃了未來一些業(yè)務(wù)的藍(lán)圖：

　　AR說明書，通過AR的方式展示實(shí)際生活、生產(chǎn)環(huán)節(jié)中一些器械的使用方式或是工作原理。比如家電（洗衣機(jī)、電飯煲等）的3D形式的說明書（如圖4所示），工廠內(nèi)一些機(jī)器的虛擬操作指南等。這項(xiàng)業(yè)務(wù)主要依托于3D Object Tracking和SLAM技術(shù)。

　　AR場景互動(dòng)，在一些線下場景（商場、休閑場所、博物館等），通過AR的方式完成的更加自然、豐富的互動(dòng)。比如目前規(guī)劃的上海星巴克新概念旗艦店，就計(jì)劃利用AR的方式展示店內(nèi)的傳統(tǒng)機(jī)器和傳統(tǒng)工藝的歷史，讓用戶能夠用AR的方式探索星巴克的歷史文化。同時(shí)，結(jié)合支付、物流等環(huán)節(jié)，完成一體化的有趣購物體驗(yàn)。

　　AR直播/AR視頻，在直播的場景通過布置一些特殊的“標(biāo)記”，在直播和視頻中疊加更為豐富的互動(dòng)特效。

　　AR業(yè)務(wù)的形式優(yōu)勢不僅僅在于新穎，而是它通過攝像頭打通了虛擬和現(xiàn)實(shí)世界，也就有了天然的貫通線上和線下的優(yōu)勢，是進(jìn)行“新零售”的探索一個(gè)利器。

　　提到SLAM開源項(xiàng)目，自然先想到大名鼎鼎的ORB-SLAM。首先簡單介紹下ORB-SLAM2的算法結(jié)構(gòu)。如圖6所示，ORB-SLAM2主要分為三個(gè)線程，Tracking用于跟蹤C(jī)amera Pose，LocalMing用于構(gòu)建點(diǎn)云地圖，Loop Closing用于閉環(huán)檢測，優(yōu)化點(diǎn)云位置。Place Recognition，即重定位，是利用BoW（Bag of Words）模型在已經(jīng)構(gòu)建好的地圖內(nèi)定位Camera。雖然ORB-SLAM2整體效果在眾多開源項(xiàng)目中脫穎而出，但他仍然只是一個(gè)實(shí)驗(yàn)室產(chǎn)品，距離真正的實(shí)用還需要很多工作要做。將該項(xiàng)目移植到移動(dòng)端后，其性能表現(xiàn)如下：

　　SLAM構(gòu)建出了3D點(diǎn)云地圖，并估計(jì)出了Camera Pose，然而對于AR應(yīng)用，還無法確定3D模型的擺放位置。比如我們需要在桌面上擺放一個(gè)花瓶，我們還需要知道在3D點(diǎn)云地圖中，桌面對應(yīng)的位置，這就需要上面流程圖里提到的平面檢測。

　　轉(zhuǎn)換為一個(gè)數(shù)學(xué)問題描述：在空間中我們有一系列的點(diǎn)P，并給出一個(gè)方向向量D，求一個(gè)法向量平行于D的平面并使得所有的點(diǎn)距離該平面的距離之和最小。

　　這是一個(gè)非常典型的最小二乘估計(jì)問題，因此可以利用已有的數(shù)學(xué)工具求解，如高斯牛頓，LM算法，SVD分解等等。如果是檢測水平面，其中D是根據(jù)重力傳感器得到的豎直方向，即平面的法向量方向得以確定；

　　SLAM初始化建立的點(diǎn)云世界坐標(biāo)系是隨機(jī)的，對于單目SLAM，scale信息是無法確定的，即無法確定點(diǎn)云世界坐標(biāo)和真實(shí)尺寸的比例。在某些情況下，AR應(yīng)用希望能夠和真實(shí)的尺寸一一對應(yīng)，在這種情況下我們提出了利用Marker作為SLAM的初始地圖的方法。通過一個(gè)事先確定的Marker，建立一個(gè)已知scale信息的世界坐標(biāo)系，在此坐標(biāo)系的基礎(chǔ)上通過SLAM跟蹤并擴(kuò)張地圖，那么在疊加3D模型時(shí)就可以安裝其真實(shí)尺寸展示。算法上的區(qū)別就在于SLAM首先要去識別Marker，而不是自己去初始化地圖，識別Marker的方法也可以借鑒Marker Tracking的相關(guān)技術(shù)。

　　SLAM技術(shù)是AR算法領(lǐng)域最核心的技術(shù)的技術(shù)之一，ARKit和ARCore的推出也驗(yàn)證了各大公司對其重視的程度。在SLAM基礎(chǔ)上，去完成Marker Tracking或者Object Tracking等工作，也能夠大大提高整體跟蹤效果。理解AR的技術(shù)本質(zhì)，更有助于理解AR應(yīng)該如何應(yīng)用。而在業(yè)務(wù)層面，AR缺少的不是技術(shù)，而是創(chuàng)意！

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　　【7月更文挑戰(zhàn)第24天】VR和AR作為兩種前沿的沉浸式技術(shù)，正以前所未有的速度改變著我們的世界。隨著技術(shù)的不斷革新和應(yīng)用的不斷拓展，我們有理由相信，未來的VR和AR將為我們帶來更多令人驚嘆的體驗(yàn)和技術(shù)革新。

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