超级会员免费看
虚拟现实增强技术探索
1. 图像增强
在增强现实领域，OpenCV库是一个宝库，它提供了众多易于使用的开源计算机视觉算法。以下是使用OpenCV能实现的一些常见功能：
-
图像平滑、锐化和清理
- 去除静态图像或实时视频中的噪点模糊。
- 提高图像清晰度。
-
边缘检测和直线检测
- 突出视图中的边缘。
- 吸引用户关注图像的关键特征。
-
图像相似度匹配和特征检测
- 跟踪视图中的对象并为用户标记目标。
- 跟踪视频中的移动物体。
- 使用模板匹配识别场景中之前见过的对象。
-
模式识别
- 检测人脸并突出特征。
- 进行OCR（光学字符识别，即实时图像到文本的转换）。
下面是一个简单的示例，展示如何在应用中添加边缘检测功能：
cv::blur(captured.image, captured.image, cv::Size(3, 3));
cv::cvtColor(captured.image, captured.image, CV_BGR2GRAY);
cv::Canny(captured.image, captured.image, a, b);
cv::cvtColor(captured.image, captured.image, CV_GRAY2BGR);
这个示例包含四个步骤：
1. 使用3×3的局部滤波器平滑图像以减少噪声。
2. 将24位像素下采样为8位像素，因为OpenCV的边缘检测在8位像素上效果最佳。
3. 应用Canny边缘滤波算法，a和b是用户定义的常数，用于定义边缘检测的精度（例如，a = 10和b = 100是合理的样本值）。
4. 将8位像素上采样为24位像素，并转换为灰度阴影。
最终结果是，与相邻像素差异较大的像素被替换为亮白色，而与相邻像素相似的区域被替换为接近黑色的阴影，这样就可以识别出最可能位于感兴趣特征上的像素。
2. 正确缩放：网络摄像头宽高比
大多数网络摄像头捕获的图像是矩形的，宽高比通常较宽，如今通常为高清分辨率。因此，我们进行纹理映射的四边形（显示捕获帧的区域）也需要是矩形的。为了实现这一点，我们可以对
startCapture()
函数进行改进，使其返回网络摄像头的宽高比，这样在渲染时就能选择目标几何体的正确尺寸。修改后的
startCapture()
函数如下：
float startCapture() {
videoCapture.open(0);
if (!videoCapture.isOpened() || !videoCapture.read(frame)) {
FAIL("Could not open video source to capture first frame");
}
float aspectRatio = (float)frame.cols / (float)frame.rows;
captureThread = std::thread(&WebcamHandler::captureLoop, this);
return aspectRatio;
}
这样，在启动后台线程时，我们就能确保获得网络摄像头的图像尺寸信息。
3. 正确测距：视场角
将纹理四边形放置在与观察者合适的距离处，使其填充的视场与网络摄像头的视场完全匹配，这是一个很好的优化方法。每个网络摄像头都有一个视场角（FOV），通常在45到70度之间，但如果使用鱼眼镜头，视场角可能会更宽。
要估算网络摄像头的FOV，可以将其水平放置并指向一个已知宽度、已知距离的物体，使物体正好填满摄像头的视野，且两端与镜头等距。根据三角函数，$\theta$等于物体宽度的一半除以距离的正切值：$\theta = \tan(W/2)/D$，将$\theta$加倍即可得到网络摄像头的水平视场角。
在虚拟场景中，如果我们想在距离观察者10米的地方显示捕获的网络摄像头图像，且网络摄像头的FOV为45°（即$\pi/8$），那么$\theta = \pi/16$，四边形的宽度计算公式为$W = 2D \tan(\theta) = 3.8$米。
4. 图像稳定
当将网络摄像头绑在头上时，会出现一些特殊问题，其中最大的挑战是延迟，而另一个重要问题是头部移动时的图像稳定。
为了解决图像稳定问题，我们可以利用现有的传感器。Rift以比网络摄像头捕获图像更高的速率不断捕获自身的位置和方向信息。因此，在捕获每一帧时捕获这些姿态信息并不困难，只需要对现有演示类进行四处修改：
1. 扩展
CaptureData
结构体，包含一个额外的HMD姿态字段：
struct CaptureData {
ovrPosef pose;
cv::Mat image;
};
-
在
WebcamHandler类中添加对HMD的引用：
class WebcamHandler {
// ...
CaptureData frame;
ovrHmd hmd;
// ...
WebcamHandler(ovrHmd & hmd) : hmd(hmd) { }
};
-
在每次调用
captureLoop()时捕获当前头部姿态：
void captureLoop() {
CaptureData captured;
while (!stopped) {
float captureTime = ovr_GetTimeInSeconds();
ovrTrackingState tracking =
ovrHmd_GetTrackingState(hmd, captureTime);
captured.pose = tracking.HeadPose.ThePose;
videoCapture.read(captured.image);
cv::flip(captured.image.clone(), captured.image, 0);
set(captured);
}
}
- 计算差分延迟矩阵并将其应用于模型视图堆栈：
glm::quat eyePose = Rift::fromOvr(getEyePose().Orientation);
glm::quat webcamPose = Rift::fromOvr(captureData.pose.Orientation);
glm::mat4 webcamDelta =
glm::mat4_cast(glm::inverse(eyePose) * webcamPose);
mv.identity();
mv.preMultiply(webcamDelta);
mv.translate(glm::vec3(0, 0, -2));
通过这些修改，即使头部移动，图像在相对于现实世界的位置上也能保持稳定，大大提高了图像的感知稳定性。
5. 立体视觉
将一个网络摄像头升级为两个网络摄像头可以实现立体视觉，让每只眼睛看到独特的视图。不过，在Rift上添加更多设备时，需要注意避免遮挡IR LED，因为这些内置的跟踪灯有助于Rift的红外网络摄像头跟踪头戴设备。
5.1 示例代码中的立体视觉实现
在示例代码中，从单声道输入切换到立体声输入的代码更改相对简单。主要是将相关变量改为数组，并在设置、清理和更新方法中添加循环：
// 单声道输入
gl::Texture2dPtr texture;
gl::GeometryPtr videoGeometry;
WebcamHandler captureHandler;
CaptureData captureData;
// 立体声输入
gl::Texture2dPtr texture[2];
gl::GeometryPtr videoGeometry[2];
WebcamHandler captureHandler[2];
CaptureData captureData[2];
设置方法：
void initGl() {
RiftApp::initGl();
for (int i = 0; i < 2; i++) {
texture[i] = GlUtils::initTexture();
float aspectRatio = captureHandler[i].startCapture(hmd,
CAMERA_FOR_EYE[i]);
videoGeometry[i] = GlUtils::getQuadGeometry(aspectRatio);
}
}
清理方法：
virtual ~WebcamApp() {
for (int i = 0; i < 2; i++) {
captureHandler[i].stopCapture();
}
}
更新方法：
virtual void update() {
for (int i = 0; i < 2; i++) {
if (captureHandler[i].get(captureData[i])) {
texture[i]->bind();
glTexImage2D(GL_TEXTURE_2D, 0, GL_RGBA8,
captureData[i].image.cols, captureData[i].image.rows,
0, GL_BGR, GL_UNSIGNED_BYTE,
captureData[i].image.data);
texture[i]->unbind();
}
}
}
在渲染方法中，选择正确的视图显示给相应的眼睛：
texture[getCurrentEye()]->bind();
GlUtils::renderGeometry(videoGeometry[getCurrentEye()]);
texture[getCurrentEye()]->unbind();
5.2 立体视频的问题
添加立体输入到Rift并不一定是最佳选择。一方面，将一对网络摄像头绑在头上就像通过一个有延迟的潜望镜看世界，容易导致晕动病和模拟病。另一方面，现有的图像稳定代码在这种情况下可能会出现问题，因为两只眼睛看到的图像是根据不同时间捕获的头部姿态进行稳定的，显示图像的四边形可能会独立移动，这可能会对用户产生不良影响。
6. Leap Motion手部传感器
Leap Motion是一种立体深度感应设备，旨在捕获手部位置和手势。最初，它被设计放置在桌面上，面朝上对着键盘上方的空间，用户可以通过在空中挥手或做手势来触发PC上的行为。
当与Oculus Rift结合使用时，Leap Motion的应用得到了极大的拓展。通过一个简单的可移动支架，将Leap Motion安装在Oculus Rift的前面，就可以在VR应用中检测手部位置和手势。
6.1 Leap Motion和Rift的软件开发
Leap Motion的SDK为独立开发者设计，文档丰富且设计清晰。以下是其工作原理的基本介绍：
- Leap Motion由一对红外摄像头和一个红外LED组成。红外LED发出的光从Leap顶部射出，照射到附近物体后被摄像头捕获。
- 摄像头使用基于特征匹配的传统深度估计算法来估计Rift到场景中特征的距离。
- 根据两个摄像头图像的深度估计，Leap Motion使用高度优化的内置软件来检测前方空间中的手部。通常情况下，它能很好地完成这项任务，甚至可以通过假设手有五个手指和常规的韧带、肌腱排列来估计看不见的手指位置。
不过，Leap Motion对红外光的依赖既有优点也有缺点。优点是它可以在低光环境下有效使用，缺点是与Rift在红外光数据方面存在一定冲突，并且容易受到异常明亮光照条件的影响。与Microsoft Kinect不同，Leap Motion使用红外灯而不是更昂贵的投影仪，这使得它的制造成本更低，但有时在精度方面会存在更大的问题。有趣的是，Leap Motion还可以作为一个不错的夜视摄像头使用。
综上所述，通过图像增强、立体视觉和Leap Motion手部传感器等技术，可以为虚拟现实体验带来更多的可能性和沉浸感，但在实际应用中也需要注意解决相应的问题。
虚拟现实增强技术探索
7. Leap Motion软件开发示例代码
下面为大家展示一个结合Leap Motion和Rift的简单交互式应用示例代码。需要注意的是，此代码是基于Leap SDK 2.1.6编写的，由于Leap对Rift的SDK支持仍处于活跃的测试阶段，未来可能需要更新。
以下是一个简单的框架代码示例，用于展示如何初始化Leap Motion并处理手部数据：
#include <Leap.h>
#include <iostream>
class SampleListener : public Leap::Listener {
public:
virtual void onInit(const Leap::Controller&);
virtual void onConnect(const Leap::Controller&);
virtual void onDisconnect(const Leap::Controller&);
virtual void onExit(const Leap::Controller&);
virtual void onFrame(const Leap::Controller&);
virtual void onFocusGained(const Leap::Controller&);
virtual void onFocusLost(const Leap::Controller&);
virtual void onDeviceChange(const Leap::Controller&);
virtual void onServiceConnect(const Leap::Controller&);
virtual void onServiceDisconnect(const Leap::Controller&);
};
void SampleListener::onInit(const Leap::Controller& controller) {
std::cout << "Initialized" << std::endl;
}
void SampleListener::onConnect(const Leap::Controller& controller) {
std::cout << "Connected" << std::endl;
controller.enableGesture(Leap::Gesture::TYPE_CIRCLE);
controller.enableGesture(Leap::Gesture::TYPE_KEY_TAP);
controller.enableGesture(Leap::Gesture::TYPE_SCREEN_TAP);
controller.enableGesture(Leap::Gesture::TYPE_SWIPE);
}
void SampleListener::onDisconnect(const Leap::Controller& controller) {
std::cout << "Disconnected" << std::endl;
}
void SampleListener::onExit(const Leap::Controller& controller) {
std::cout << "Exited" << std::endl;
}
void SampleListener::onFrame(const Leap::Controller& controller) {
const Leap::Frame frame = controller.frame();
std::cout << "Frame id: " << frame.id()
<< ", timestamp: " << frame.timestamp()
<< ", hands: " << frame.hands().count()
<< ", fingers: " << frame.fingers().count()
<< ", tools: " << frame.tools().count()
<< ", gestures: " << frame.gestures().count() << std::endl;
Leap::HandList hands = frame.hands();
for (Leap::HandList::const_iterator hl = hands.begin(); hl != hands.end(); ++hl) {
const Leap::Hand hand = *hl;
std::string handType = hand.isLeft() ? "Left hand" : "Right hand";
std::cout << std::string(2, ' ') << handType << ", id: " << hand.id()
<< ", palm position: " << hand.palmPosition() << std::endl;
Leap::FingerList fingers = hand.fingers();
for (Leap::FingerList::const_iterator fl = fingers.begin(); fl != fingers.end(); ++fl) {
const Leap::Finger finger = *fl;
std::cout << std::string(4, ' ') << finger.type() << " finger, id: " << finger.id()
<< ", length: " << finger.length()
<< "mm, width: " << finger.width() << std::endl;
}
}
}
void SampleListener::onFocusGained(const Leap::Controller& controller) {
std::cout << "Focus Gained" << std::endl;
}
void SampleListener::onFocusLost(const Leap::Controller& controller) {
std::cout << "Focus Lost" << std::endl;
}
void SampleListener::onDeviceChange(const Leap::Controller& controller) {
std::cout << "Device Changed" << std::endl;
const Leap::DeviceList devices = controller.devices();
for (Leap::DeviceList::const_iterator dl = devices.begin(); dl != devices.end(); ++dl) {
std::cout << std::string(2, ' ') << "id: " << (*dl).toString() << std::endl;
std::cout << std::string(2, ' ') << " isStreaming: " << (*dl).isStreaming() << std::endl;
}
}
void SampleListener::onServiceConnect(const Leap::Controller& controller) {
std::cout << "Service Connected" << std::endl;
}
void SampleListener::onServiceDisconnect(const Leap::Controller& controller) {
std::cout << "Service Disconnected" << std::endl;
}
int main() {
SampleListener listener;
Leap::Controller controller;
controller.addListener(listener);
std::cout << "Press Enter to quit..." << std::endl;
std::cin.get();
controller.removeListener(listener);
return 0;
}
这个代码示例展示了如何创建一个Leap Motion的监听器，监听Leap Motion设备的各种事件，包括初始化、连接、手部数据帧等。在
onFrame
方法中，我们可以获取当前帧的手部和手指信息，并进行相应的处理。
8. 虚拟现实增强技术的综合应用与优化建议
在实际的虚拟现实应用中，我们可以将上述的图像增强、立体视觉和Leap Motion手部传感器技术进行综合应用，以提升用户的沉浸感和交互体验。以下是一些综合应用和优化的建议：
8.1 综合应用流程
graph LR
A[启动应用] --> B[初始化OpenCV进行图像增强]
B --> C[初始化网络摄像头并获取宽高比和视场角]
C --> D[根据视场角调整纹理四边形位置和尺寸]
D --> E[设置图像稳定机制]
E --> F[判断是否使用立体视觉]
F -- 是 --> G[初始化两个网络摄像头和相关变量]
F -- 否 --> H[初始化单个网络摄像头和相关变量]
G --> I[初始化Leap Motion手部传感器]
H --> I
I --> J[进入主循环，处理图像和手部数据]
J --> K[更新图像显示和手部交互]
K --> J
这个流程图展示了一个综合应用的基本流程，从应用启动开始，依次进行图像增强、网络摄像头初始化、视场角调整、图像稳定设置、立体视觉判断、Leap Motion初始化，最后进入主循环处理图像和手部数据。
8.2 优化建议
- 性能优化 ：在图像增强和处理过程中，尽量使用实时处理算法，避免过多的计算开销。例如，在OpenCV的边缘检测中，合理选择参数以减少计算量。
- 光照优化 ：由于Leap Motion和Rift对光照条件较为敏感，在实际应用中，尽量保持稳定的光照环境，避免异常明亮或黑暗的情况。
- 用户体验优化 ：对于立体视觉带来的晕动病和模拟病问题，可以通过调整图像延迟、优化图像稳定算法等方式来缓解。同时，在设计手部交互时，尽量采用自然、直观的手势，提高用户的操作体验。
9. 总结
通过对图像增强、立体视觉和Leap Motion手部传感器等虚拟现实增强技术的深入探讨，我们了解到这些技术为虚拟现实应用带来了更多的可能性和沉浸感。图像增强技术可以提高图像的清晰度和特征识别能力，立体视觉技术可以让用户获得更真实的三维视觉体验，而Leap Motion手部传感器则为用户提供了更加自然和直观的交互方式。
然而，在实际应用中，我们也需要面对一些挑战，如延迟、光照影响、晕动病等问题。通过合理的算法优化、硬件配置和用户体验设计，我们可以有效地解决这些问题，为用户带来更加优质的虚拟现实体验。未来，随着技术的不断发展，虚拟现实增强技术有望在游戏、教育、医疗等领域得到更广泛的应用。
希望本文能为对虚拟现实增强技术感兴趣的开发者和爱好者提供一些有用的参考和启示，帮助大家更好地探索和应用这些技术。
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
