ОБНАРУЖЕНИЕ МАРКЕРОВ В ТЕХНОЛОГИИ ДОПОЛНЕННОЙ РЕАЛЬНОСТИ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 004.93'12

ОБНАРУЖЕНИЕ МАРКЕРОВ В ТЕХНОЛОГИИ ДОПОЛНЕННОЙ РЕАЛЬНОСТИ

А. С. Михайлов Научный руководитель - А. Н. Горошкин

Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева

Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31

E-mail: striown@gmail.com

Рассмотрен простой алгоритм распознавания маркеров в видеопотоке для его применения в технологии дополненной реальности, а также некоторые возможности современной платформы дополненной реальности Vuforia.

Ключевые слова: дополненная реальность, распознавание, маркер, простой алгоритм, Vuforia.

DETECTION OF MARKERS IN AUGMENTED REALITY

A. S. Mikhailov Scientific Supervisor - A. N. Goroshkin

Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation E-mail: striown@gmail.com

This article describes a simple marker recognition algorithm in a video stream for its use in augmented reality technology, as well as some of the features of the modern augmented reality platform Vuforia.

Keywords: augmented reality, recognition, marker, simple algorithm, Vuforia.

В настоящее время в 1Тсфере представлено множество перспективных технологий. Одной из них является дополненная реальность. Дополненная реальность — это среда, в реальном времени дополняющая физический мир, каким мы его видим, цифровыми данными с помощью каких-либо устройств - планшетов, смартфонов или других, и программной части.

Существуют два принципиально разных подхода для создания дополненной реальности: с использованием заранее приготовленного маркера, который необходимо распечатывать, и без маркеров. Оба подхода, используя алгоритмы «компьютерного зрения», распознают объекты в кадре и дополняют их [1].

Технология дополненной реальности, основанная на распознавании маркеров, развивается достаточно долго. В начале пути программисты сталкивались с множеством различных ограничений, таких как разрешение веб-камеры или камеры телефона, особенности цветопередачи, освещения и вычислительной мощностью оборудования. Стоит отметить, что последний фактор особенно важен, так как данная технология требует быстрых вычислений в реальном времени. Поэтому обычно выбирался черно-белый маркер простой формы. Как правило, это был прямоугольник или квадрат со вписанным во внутрь идентификатором-образом.

Чаще всего распознавание маркера реализовывалось через простой алгоритм. Он состоит из шести этапов: перевод цветного изображения в градации серого, бинаризация изображения, определение замкнутых областей, выделение контуров, выделение углов маркера и преобразование координат.

Актуальные проблемы авиации и космонавтики - 2019. Том 2

Очевидно, что для перевода изображения в двухцветное состояние используется определенный порог. Вопрос в том, как и к чему этот порог применять. Самый простой способ - задать порог. Более сложный метод заключается в выборе порога с использованием гистограммы цвета. Чаще всего используются методы на основе локальной адаптации, например, метод Оцу [2]. Затем необходимо определить замкнутые области на белом фоне. Как правило, здесь используется комбинация алгоритмов. В общем случае применяют алгоритмы заливки белых областей, после выделяют замкнутые области. В замкнутых областях необходимо найти контуры. При выделении контура в основном используются алгоритмы Канни и Собеля. После этого контур необходимо сопоставить с маркером. Для решения этой задачи можно применить алгоритм Дугласа-Пекера (он же алгоритм итеративной ближайшей точки, алгоритм разбиения и слияния), позволяющий уменьшить число точек кривой, аппроксимированной большей серией точек [3]. Таким образом, можно получить координаты углов маркера. Полученные координаты в идеале являются перпендикулярными, но в реальности расположены под другим углом. Кроме того, стороны квадратного контура являются осями координат. Поэтому можно определить положение камеры относительно объекта, а также точку отсчета начала координат. Используя эти данные, можно нарисовать проекцию для 3В-модели. Если использовать симметричный квадрат с чистым полем в качестве маркера, то распознать вращение возможно только частично. Иногда этого достаточно. Если нет - внутрь квадрата вносится дополнительный маркер. Таким образом, можно получить еще и угол поворота, используя преобразование Хафа [4].

В настоящее время для построения дополненной реальности существуют различные библиотеки и средства, которые можно использовать. Одно из таких решений - Vuforia.

Vuforia - это платформа дополненной реальности и инструментарий разработчика программного обеспечения дополненной реальности для мобильных устройств, разработанные компании Qualcomm. Vuforia использует технологии компьютерного зрения, а также технологии отслеживания плоских изображений и простых объемных реальных объектов (к примеру, кубических) в реальном времени [5].

Для использования возможностей данной платформы необходима среда разработки, имеющая поддержку её использования. Одним из таких решений является Unity.

Unity - межплатформенная среда разработки компьютерных игр. Unity позволяет создавать приложения, работающие под более чем 20 различными операционными системами, включающими персональные компьютеры, игровые консоли, мобильные устройства, интернет-приложения и другие. Основными преимуществами Unity являются наличие визуальной среды разработки, межплатформенной поддержки и модульной системы компонентов. В связке с межплатформенной средой разработки Unity, Vuforia платформа способна реализовать любые задачи, связанные с дополненной реальностью.

В текущей работе, которая связана с использованием возможностей технологии дополненной реальности при разработке мобильного приложения для Android, используется данная связка программных средств. На данный момент в приложении полностью реализовано одновременное обнаружение четырёх различных маркеров и последующее их дополнение 3D объектами. Обнаружение реализовано с помощью платформы Vuforia: необходимые маркеры подбираются и готовятся заранее, затем упаковываются в контейнер, который, в данном случае, подключается к проекту Пп^с задействованной платформой. 3D-модели прикрепляются к необходимым маркерам с непосредственно в редакторе проекта. На выходе пользователь, используя камеру мобильного телефона, наблюдает на экране картинку дополненной реальности. Используя данный проект как основу для других приложений, можно реализовать логику игр, связанную, например, с физическим положением маркеров в пространстве.

Таким образом, с развитием технологий, связанных с дополненной реальностью, и увеличением вычислительных мощностей, возможности реализации различных алгоритмов значительно возросли. Так же пропала необходимость в использовании простых черно-белых маркеров, в настоящий момент в качестве маркеров можно выбрать практически любое изображение, или же вовсе какой-либо объемный объект. Использование современных технологий позволяет сократить время разработки, а также улучшить качество программных продуктов.

Библиографические ссылки

1. AR - Дополненная Реальность // habr URL: https://habr.com/ru/post/419437/ (дата обращения: 12.03.2019).

2. Растригин, Л. А. Адаптация сложных систем. Методы и приложения / Л. А. Растригин. - М., 1981. - 625 с.

3. Кнут, Д.Э. Искусство программирования (Том 1. Основные алгоритмы) / Д.Э. Кнут. - М., 2000. - 146 с.

4. Хуанг, Т.С.ред. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений. Преобразования и медианные фильтры / Т.С.ред. Хуанг. - М., 1984. - 547 с.

5. Vuforia Augmented Reality // Vuforia URL: https://www.vuforia.com/ (датаобращения: 14.03.2019).

© Михайлов А. С., 2019