基于标记的AR的OpenCV实现:动态视频输入

最新推荐文章于 2023-12-06 22:03:41 发布

原创

最新推荐文章于 2023-12-06 22:03:41 发布 · 1.7k 阅读

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本文介绍如何修改基于标记的AR OpenCV实现，以处理摄像头视频流图像的动态检测和实时增强。虽然在标记未被遮挡时能实现良好的实时效果，但只要标记部分被遮挡，检测就会失败。程序主要通过修改display()函数，添加图像数据更新和标记检测，实现了自我触发的连续显示。完整代码已上传供下载。

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我的上篇博客《基于标记的AR的OpenCV实现》实现的是单幅图片的标记检测和增强现实，稍微改动了程序实现了摄像头视频流图像的动态检测和实时增强，经测试，

实时性不错，在标记不被遮挡的情况下，绘制的虚拟模型和实时与检测标记结合，但标记只要有被遮挡一少部分，标记就检测失败。

以下讲下程序修改部分。

１：show函数并没有修改，但还是讲一下程序流程，首先在main()函数中调用show()函数后，在show()函数中，首先完成一些显示参数的初始化，这部分只需执行一次即可，然后将图像数据读入pixeldata中，之后通过glutDisplayFunc(&display)调用display()函数进行显示，但请注意，display()函数只会执行一次。glutMainLoop进入GLUT事件处理循环。在一个GLUT程序中，这个例程被调用一次。一旦被调用，这个程序将永远不会返回。它将调用必要的任何已注册的回调。

int show(const char* filename,int argc, char** argv,Mat_<float>& cameraMatrix, vector<Marker>& detectedMarkers)  
{  
    //打开文件  
    FILE* pfile=fopen(filename,"rb");  
    if(pfile == 0) exit(0);  
    //读取图像大小  
    fseek(pfile,0x0012,SEEK_SET);  
    fread(&imagewidth,sizeof(imagewidth),1,pfile);  
    fread(&imageheight,siz