プラットフォーム固有のガイド
Android（Kotlin/Java）
Android NDK（C）
Unity（AR Foundation）
Unreal Engine
ARCore の Augmented Images API を使用すると、 ユーザーの環境にある 2D 画像（ポスターや商品など）を増幅する 説明します。
参照画像のセットを提供します。ARCore はコンピュータ ビジョン アルゴリズムを使用する 各画像のグレースケール情報から特徴を抽出し、 特徴量の表現を 1 つ以上の拡張画像データベースで作成する。
実行時に、ARCore はユーザーの できます。これにより、ARCore は世界中のこれらの画像を検出し、 値が指定されていない場合は、その位置、向き、サイズが返されます。
<ph type="x-smartling-placeholder">機能
ARCore は、最大 20 個の画像を同時に追跡できます。ARCore は、 同じ画像の複数のインスタンスを検出または追跡します。
各拡張画像データベースには、最大 1,000 個の参照情報を保存できる 作成します。データベースの数に制限はないが、使用できるデータベースは 1 つのみ 任意の時点で有効にできます。
拡張画像データベースには、実行時に データベースあたりの画像数の上限は 1,000 個です。以前に作成した ネットワーク接続を使用して、データベースをホストできます。
画像を追加する際に、画像の物理的なサイズを指定できます。 検出できます。これにより、画像検出のパフォーマンスが向上します。
物理サイズが指定されていない場合、ARCore はサイズを推定して調整します トレーニングされます。
物理サイズが指定されている場合、ARCore は指定されたサイズと推定値を使用します 差分は無視され、画像の位置と向きが 見かけのサイズまたは実際のサイズと、指定された物理サイズです。
ARCore は、次のような画像に応答し、追跡できます。
壁に掛けられたプリントや テーブルの上の雑誌
動画（通過するバスの広告や平面上の画像など） 保持するオブジェクトです。
ARCore が画像の追跡を開始すると、画像の位置の推定値が提供されます。 方向を指定できます。ARCore はこれらの推定値を継続的に調整し、 より多くのデータを収集できます
画像が検出されると、ARCore は「トラッキング」を継続画像の位置と 画像が一時的にカメラビューから出ても、画面の向きが変わることはありません。 ユーザーがデバイスを移動したためです。この場合、ARCore は 画像の位置と向きが静止しており、画像自体が画像ではない 環境内を移動します
すべての追跡はデバイス上で行われます。検出にインターネット接続は必要ありません 追跡画像を作成できます
要件
画像の必須条件:
最初に検出するカメラフレームの 25% 以上を占めるようにします。
平らに置く（例: しわを巻き付けたり、瓶に巻き付けたりしない）。
カメラがはっきりと映るようにしてください。一部を隠したり、隠したりしてはいけません。 カメラの動きが速すぎるときにカメラが写り込んだときに モーション ブラーです。
CPU 使用率とパフォーマンスに関する考慮事項
すでに有効になっている ARCore 機能に応じて、拡張現実（ARCore） イメージによって ARCore の CPU 使用率が増加する可能性があります。使用していないコンテナは無効にして 機能が必要になることはありません。これにより、 アプリで使用可能な CPU サイクルを増やし、 向上させることです
詳細については、以下をご覧ください。 パフォーマンスに関する考慮事項をご覧ください。
ベスト プラクティス
参照画像の選択に関するヒント
- 画像の解像度は 300 x 300 ピクセル以上にする必要があります。画像の使用 高解像度を使用しても、パフォーマンスは向上しません。
- 参照画像は PNG または JPEG のファイル形式で指定できます。
- 色情報は使用されません。カラー画像と同等のグレースケール画像 実行時に参照画像として使用できます。
- 圧縮率の高い画像は避けてください。機能が阻害されます。 抽出できます
- 幾何学的な特徴を多く含む画像や、 バーコード、QR コード、ロゴ、その他の線画など、いくつかの機能（例: バーコード、QR コード、ロゴ、線画）が 検知と追跡のパフォーマンスが低下します
- パターンの繰り返しがある画像は避けてください。画像で問題が発生する可能性もあります。 検出と追跡に役立ちます。
ARCore SDK に含まれる
arcoreimgツールを使用して品質スコアを取得する 画像ごとに0～100の範囲で指定する必要があります。推奨される品質スコアは 少なくとも 75。次に 2 つの例を示します。画像例 1 画像の例 2 
スコア: 0スコア: 100反復的な幾何学的特徴を含む 十分な解像度独自の特徴を多数含む
画像データベース作成のヒント
- Android 用の arcoreimg ツールを使用する 画像データベース ファイルが生成されます。このツールは Android デバイスでのみご利用いただけます Android NDK 開発です。Unity SDK と ARCore に組み込まれている Unreal プラグイン。
- データベースには抽出された特徴の圧縮表現が保存される グレースケール データから導き出されます。各画像エントリ 約 6 KB を占めています。
- 実行時に画像がデータベースに追加されるのに約 30 ミリ秒かかります。
- UI スレッドをブロックしないように、ワーカー スレッドに画像を追加します。
- 可能であれば、
arcoreimgツールを使用してコンパイル時に画像を追加します。 使用できます。
- 画像の想定される物理サイズがわかっている場合は、そのサイズを指定します。この 検出と追跡のパフォーマンスが向上するため、特に サイズの大きい物理的な画像（75 cm 超）。
- わずかに残るだけなので、データベースに多数の未使用のイメージを CPU 使用率の増加によるシステム パフォーマンスへの影響
トラッキングの最適化のヒント
- 画像が元の位置から移動しない場合は、 壁に取り付ける場合は、アンカーを トラッキングの安定性を高めます。
- 物理画像がカメラ画像の 25% 以上を占める必要は 最初の検出に使用されます。物理的な画像を画面のサイズに合わせるようユーザーに促すことができます。 使用できます。
- 画像をトラッキングするまでは、画像のポーズとサイズの推定値を使用しません。 フルトラッキングですモデルが最初に画像を検出したとき、 ARCore が含まれていて、予想される物理サイズが指定されていない場合、そのトラッキング状態は 一時停止されます。これは、ARCore が画像を認識したにもかかわらず、 3D 空間での位置を推定するのに十分なデータが収集されていません。