22、3D图像跟踪与增强现实实现详解

3D图像跟踪与增强现实实现详解

在计算机视觉和增强现实领域，3D图像跟踪是一项关键技术，它能够实现对物体的精确跟踪和定位，并结合增强现实技术为用户带来更加沉浸式的体验。本文将详细介绍3D图像跟踪算法的实现，包括主循环的实现、3D图像跟踪的具体步骤、卡尔曼滤波器的初始化和应用，以及跟踪结果的绘制和掩码的创建。

1. 主循环的实现

主循环的主要作用是捕获和处理帧，直到用户按下Esc键。每帧的处理包括3D跟踪和增强现实绘制，这些操作被委托给 _track_object 辅助方法。同时，主循环还负责计时，通过测量帧率并相应地更新卡尔曼滤波器的过渡矩阵。以下是主循环的实现代码：

def run(self):
    num_images_captured = 0
    start_time = timeit.default_timer()
    while cv2.waitKey(1) != 27:  # Escape
        success, self._bgr_image = self._capture.read(
            self._bgr_image)
        if success:
            num_images_captured += 1
            self._track_object()
            cv2.imshow('Image Tracking', self._bgr_image)
        delta_time = timeit.default_timer() - start_time