Opencv 具有大型复杂标记的增强现实

是否有人有使用大型复杂图像作为a.r.标记（例如杂志版面、照片、文本版面）的经验

我不确定该走哪条路：

flash、papervision和flar对于分发来说是不错的选择，但我怀疑对于比通常的9x9或12x12块更复杂的标记来说，它们的性能太差了。我很难实现良好的3d性能和平滑、可靠的检测

我也可以用opengl/opencv做java或objective-c，这也是这个项目的一个选择

我只是想知道以前是否有人在这个领域有经验，可以给我一些提示或警告。我知道这已经完成了，所以有一个方法可以顺利完成

谢谢，

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anton

听起来您可能想开始研究自然特征跟踪库。一般来说，跟踪比标记更平滑、更鲁棒，并且任何特征完整的自然图像都可以用作标记。缺点是，我不知道有任何非专有的解决方案

如果我没记错的话，它可以通过flash在网络浏览器中工作，您可能正在寻找类似的东西。

您应该看看。 MOPED是一种实时目标识别和姿态估计系统。它从基于点的特征（例如，SIFT、SURF）及其从对象的刚性3D模型中提取的几何关系中识别对象。

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请参见演示。

对于平滑部分，我认为您必须使用一些数学工具-卡尔曼滤波器或其他什么。谷歌这个→自然特征提取。你应该找到一些有用的东西。在C++/C中更好，因为没有人在Objective-C中实现这一点；）谢谢你的帮助，我会尝试一下，看看什么是最好的选择！很酷的东西，谢谢你的帮助！让我想制造一个机器人；）metaio看起来非常好而且简单，因为你不需要做太多的基础工作。可悲的是，这种低需求水平带来了高昂的价格标签。。。唉，我们得设法让他们赞助这个项目。有一个演示，也许我可以检查一下并试一试。谢谢