PROSAGA码农传奇-增强现实AR-带有OpenCV的增强现实SDK

我正在OpenCV上开发增强现实SDK。我在查找有关该主题的教程时遇到了一些问题，需要遵循的步骤，可能的算法，实时性能的快速高效编码等。到目前为止，我已经收集了以下信息和有用的链接。OpenCV安装 下载最新版本。http://opencv.org/downloads.html您可以在此处找到安装指南（平台：Linux，Mac，Windows，Java，Android，iOS）。http://docs.opencv.org/doc/tutorials/introduction/table_of_content_introduction/table_of_content_introduction.html在线文档。http://opencv.org/documentation.html增强现实 对于初学者来说，这是OpenCV中的一个简单的增强现实代码。这是一个好的开始。http://dsynflo.blogspot.com.es/2010/06/simplar-augmented-reality-for-opencv.html对于正在寻找设计良好的最新SDK的任何人，我都考虑到了OpenCV功能，发现了每个基于标记跟踪的增强现实应具有的一般步骤。主程序：创建所有类，初始化，从视频捕获帧。AR_Engine类：控制增强现实应用程序的各个部分。应该有两个主要状态：检测：尝试检测场景中的标记 跟踪：一旦检测到，将使用较低的计算技术来跟踪即将到来的帧中的标记。 另外，应该有一些算法可以找到每帧相机的位置和方向。这是通过检测场景中检测到的标记与我们离线处理的标记的2D图像之间的单应性变换来实现的。此处（第18页）对此方法的说明。姿势估计的主要步骤是：http://cvlab.epfl.ch/~lepetit/papers/lepetit_ftcgv05.pdf加载摄像机内部参数。以前通过校准离线提取。 固有参数加载要跟踪的图案（标记）：这是我们要跟踪的平面标记的图像。有必要为该模式提取特征并生成描述符（关键点），以便稍后我们可以与场景中的特征进行比较。此任务的算法：筛 快速 冲浪 对于每个帧更新，运行检测算法以从场景中提取特征并生成描述符。同样，我们有几种选择。筛 快速 冲浪 FREAK：一种新的方法（2012）supossed是最快的。 天体 查找模式和场景描述符之间的匹配。法兰匹配器 从这些匹配项中查找同形异义矩阵。可以先使用RANSAC在匹配集中找到离群值/离群值。从单应性中提取Camera Pose。同源性构成的样例代码。 来自Pose的同态样例代码。 完整的例子： 阿鲁科http://sourceforge.net/projects/aruco/ 掌握OpenCV示例https://github.com/MasteringOpenCV/code