了解如何在您自己的应用中使用增强图像。
前提条件
确保您了解 AR 基本概念 以及如何在继续之前配置 ARCore 现场录像。
创建图片数据库
每个图像数据库最多可存储 1,000 张图像的信息。
- 加载一个保存过的图像数据库。然后添加更多基准图像。(可选步骤)
- 新建一个空数据库。然后逐一添加基准图像。
加载一个保存过的图像数据库
使用AugmentedImageDatabase.deserialize()
加载现有图像数据库:
Java
AugmentedImageDatabase imageDatabase; try (InputStream inputStream = this.getAssets().open("example.imgdb")) { imageDatabase = AugmentedImageDatabase.deserialize(session, inputStream); } catch (IOException e) { // The Augmented Image database could not be deserialized; handle this error appropriately. }
Kotlin
val imageDatabase = this.assets.open("example.imgdb").use { AugmentedImageDatabase.deserialize(session, it) }
您可以使用 arcoreimg
创建图片数据库。
或通过调用
AugmentedImageDatabase.serialize()
数据库上存储的数据。
创建新的空数据库
如需在运行时创建一个空图像数据库,请使用 AugmentedImageDatabase
构造函数:
Java
AugmentedImageDatabase imageDatabase = new AugmentedImageDatabase(session);
Kotlin
val imageDatabase = AugmentedImageDatabase(session)
将图片添加到现有数据库
通过为每张图片调用 AugmentedImageDatabase.addImage()
并指定可选的 widthInMeters
,向您的图像数据库添加图像。
Java
Bitmap bitmap; try (InputStream bitmapString = getAssets().open("dog.jpg")) { bitmap = BitmapFactory.decodeStream(bitmapString); } catch (IOException e) { // The bitmap could not be found in assets; handle this error appropriately. throw new AssertionError("The bitmap could not be found in assets.", e); } // If the physical size of the image is not known, use addImage(String, Bitmap) instead, at the // expense of an increased image detection time. float imageWidthInMeters = 0.10f; // 10 cm int dogIndex = imageDatabase.addImage("dog", bitmap, imageWidthInMeters);
Kotlin
val bitmap = assets.open("dog.jpg").use { BitmapFactory.decodeStream(it) } // If the physical size of the image is not known, use addImage(String, Bitmap) instead, at the // expense of an increased image detection time. val imageWidthInMeters = 0.10f // 10 cm val dogIndex = imageDatabase.addImage("dog", bitmap, imageWidthInMeters)
返回的索引稍后可用于识别检测到了哪个基准图像。
启用图片跟踪
通过设置会话,将您的 ARCore 会话配置为开始跟踪图像 config 到配置了所需映像数据库的一个实例:
Java
Config config = new Config(session); config.setAugmentedImageDatabase(imageDatabase); session.configure(config);
Kotlin
val config = Config(session) config.augmentedImageDatabase = imageDatabase session.configure(config)
在会话期间,ARCore 通过将摄像头图像中的特征点匹配图像数据库中的特征点来寻找图像。
如需获取匹配的图片,请在帧更新循环中轮询有无更新的 AugmentedImage
。
Java
Collection<AugmentedImage> updatedAugmentedImages = frame.getUpdatedTrackables(AugmentedImage.class); for (AugmentedImage img : updatedAugmentedImages) { if (img.getTrackingState() == TrackingState.TRACKING) { // Use getTrackingMethod() to determine whether the image is currently // being tracked by the camera. switch (img.getTrackingMethod()) { case LAST_KNOWN_POSE: // The planar target is currently being tracked based on its last // known pose. break; case FULL_TRACKING: // The planar target is being tracked using the current camera image. break; case NOT_TRACKING: // The planar target isn't been tracked. break; } // You can also check which image this is based on img.getName(). if (img.getIndex() == dogIndex) { // TODO: Render a 3D version of a dog in front of img.getCenterPose(). } else if (img.getIndex() == catIndex) { // TODO: Render a 3D version of a cat in front of img.getCenterPose(). } } }
Kotlin
val updatedAugmentedImages = frame.getUpdatedTrackables(AugmentedImage::class.java) for (img in updatedAugmentedImages) { if (img.trackingState == TrackingState.TRACKING) { // Use getTrackingMethod() to determine whether the image is currently // being tracked by the camera. when (img.trackingMethod) { AugmentedImage.TrackingMethod.LAST_KNOWN_POSE -> { // The planar target is currently being tracked based on its last known pose. } AugmentedImage.TrackingMethod.FULL_TRACKING -> { // The planar target is being tracked using the current camera image. } AugmentedImage.TrackingMethod.NOT_TRACKING -> { // The planar target isn't been tracked. } } // You can also check which image this is based on AugmentedImage.getName(). when (img.index) { dogIndex -> TODO("Render a 3D version of a dog at img.getCenterPose()") catIndex -> TODO("Render a 3D version of a cat at img.getCenterPose()") } } }
支持不同的用例
当 ARCore 检测到增强图像时,就会为其创建一个 Trackable
增强图像和集 TrackingState
发送至TRACKING
和TrackingMethod
至 FULL_TRACKING
。当被跟踪的图片移出相机视野时,ARCore 会将 TrackingMethod
更改为 LAST_KNOWN_POSE
,同时继续提供图片的方向和位置。
您的应用应根据预期用途以不同方式使用这些枚举 这种情况。
修复了图片。涉及固定位置图片的大多数用例 (即不会迁移)只需使用
TrackingState
即可确定 是否已被检测到图像以及其位置是否已知。TrackingMethod
可以忽略。动态图片。如果您的应用需要跟踪动态图片,请同时使用
TrackingState
和TrackingMethod
,用于确定图片是否已 以及其位置是否已知。
使用场景 | 固定图片 | 动态图片 |
---|---|---|
示例 | 一张挂在墙上的海报 | 公交车车身上的广告 |
当以下条件成立时,可以 将姿势视为有效: |
TrackingState == TRACKING |
TrackingState == TRACKING
和 TrackingMethod == FULL_TRACKING
|
另请参阅
增强图像示例项目 。