今天要整理記錄的是利用OpenCV中ArUco模塊的aruco標記實現一個增強現實的小應用，當然了本次筆記的內容也是需要建立在之前的《OpenCV4學習筆記（72）》基礎上的。
所謂增強現實(Augmented Reality)，其實是一種將虛擬信息與真實世界巧妙融合的技術，通過技術手段將計算機生成的文字、圖像、三維模型、音樂、視頻等虛擬信息模擬仿真後，應用到真實世界中，兩種信息互爲補充，從而實現對真實世界的“增強”。在這裏，我們主要利用aruco標記實現將圖像、視頻這些虛擬信息應用到拍攝下來的真實世界中。
首先，我們需要創建並打印出四個aruco標記，這四個標記作爲我們確定現實增強區域的基準，例如下面這幾張圖像：
可以看到這四個aruco標記包圍形成了一個大的四邊形區域，這個區域就是我們要進行操作的ROI區域了，當然了還可以把這四個aruco標記裁剪下來，然後貼在門上、窗上、相框中等等場景，這樣更有利於增強現實的體現。這裏我們就不做裁剪了，就在這張紙上進行實驗。下面將這張包含aruco標記的紙圖像表述爲場景圖像。
首先，我們需要對場景圖像進行aruco標記的檢測，那麼就需要先加載拍攝時所用相機的內參矩陣和畸變係數，這裏默認已經對相機標定好了，以後有機會再整理一下相機標定的內容。
//加載圖像
Mat inputImage = imread("D:\\opencv_c++\\opencv_tutorial\\data\\images\\FourMarkerVideo.jpg");
resize(inputImage, inputImage, Size(600, 800));
Mat test_image = inputImage.clone();
//加載相機內參和畸變係數
cv::Mat cameraMatrix, distCoeffs;
vector<double> camera = { 657.1548323619423, 0, 291.8582472145741,0, 647.384819351103, 391.254810476919,0, 0, 1 };
cameraMatrix = Mat(camera);
cameraMatrix = cameraMatrix.reshape(1, 3);
vector<double> dist = { 0.1961793476399528, -1.38146317350581, -0.002301820186177369, -0.001054637905895881, 2.458286937422959 };
distCoeffs = Mat(dist);
distCoeffs = distCoeffs.reshape(1, 1);
然後對場景圖像中的aruco標記進行檢測
//進行標記檢測
auto dictionary = aruco::getPredefinedDictionary(DICT_6X6_250);
vector<vector<Point2f>>corners, rejectedImaPoints;
vector<int>ids;
auto parameters = aruco::DetectorParameters::create();
aruco::detectMarkers(test_image, dictionary, corners, ids, parameters, rejectedImaPoints, cameraMatrix, distCoeffs);
//aruco::drawDetectedMarkers(test_image, corners, ids, Scalar(0, 255, 0));
接着我們要尋找所需的ROI區域，也就是四個aruco標記包圍而成的一個四邊形區域，那麼我們需要確定這個四邊形的四個頂點。我暫時考慮了兩個方法，一是對四個標記的所有角點中的x、y座標進行排序，找到正數和倒數的前兩個值，再進行配對，從而找到四個頂點，這個方法在對於場景圖像發生變化時、例如是場景視頻的情況下有比較好的效果。二是直接從檢測到的四個標記的ID值來索引標記，並獲取四邊形ROI區域中的對於角點，這個方法相對來說更簡單粗暴，但是適用性會比較差，尤其是場景圖像發生旋轉的情況下比較難達到好的效果。
這裏我使用的場景圖像是一張固定的圖像，也就是上面拍攝的場景圖像，所以這裏我使用第二個方法
//提取四個標記形成的ROI區域
vector<Point2f> roi_box_pt(4);
//尋找方框的四個頂點，從檢測到標記的順序決定
roi_box_pt[0] = corners[3][0];
roi_box_pt[1] = corners[2][1];
roi_box_pt[2] = corners[0][2];
roi_box_pt[3] = corners[1][3];
接着我們需要讀取要替換ROI區域的目標圖像，並提取四個頂點
//讀取替換圖像
Mat new_image = imread("D:\\opencv_c++\\opencv_tutorial\\data\\images\\pig.jpg");
int width = new_image.cols;
int height = new_image.rows;
//提取替換圖像的四個頂點
vector<Point2f> new_image_box(4);
new_image_box[0] = Point(0, 0);
new_image_box[1] = Point(width, 0);
new_image_box[2] = Point(width, height);
new_image_box[3] = Point(0, height);
然後將目標圖像從原視平面到場景圖像的視平面做透視變換
//計算從替換圖像到目標ROI圖像的3x3單應性矩陣
Mat H = findHomography(new_image_box, roi_box_pt);
Mat roi_new_image;
//進行透視變換
warpPerspective(new_image, roi_new_image, H, test_image.size(), INTER_CUBIC);
然後爲了將場景圖像中的ROI區域挖空，我們需要設置一個掩膜，然後和場景圖像進行按位與操作，最後將場景圖像和目標圖像通過加權相加融合，實現對場景圖像的增強操作
//製作掩膜
Mat mask = Mat(test_image.size(), CV_8UC3,Scalar(255,255,255));
for (int i = 0; i < roi_new_image.rows; i++)
{
for (int j = 0; j < roi_new_image.cols; j++)
{
if (roi_new_image.at<Vec3b>(i, j) != Vec3b(0,0,0))
{
mask.at<Vec3b>(i, j) = Vec3b(0, 0, 0);
}
}
}
Mat kernel = getStructuringElement(MorphShapes::MORPH_RECT, Size(3, 3));
dilate(mask, mask, kernel);
//用透視變換後的替換圖像，替換原圖像中的ROI區域
Mat result;
bitwise_and(test_image, mask, test_image);
addWeighted(test_image, 1, roi_new_image, 0.7, 1.0, result);
namedWindow("result", WINDOW_FREERATIO);
imshow("result", result);
得到的效果如下：
由於這裏的aruco標記是打印在一張紙上，所以看起來效果沒有特別的好，但是試想下如果將它們裁剪下來，並且貼在相框上或者是窗上，再對拍攝下的圖像進行增強現實操作，那是不是感覺就不一樣了(╹ڡ╹ )
而且，假如我們使用的場景圖像是實時視頻流中的每一幀圖像，那麼還可以實現實時拍攝的增強現實效果，這樣的話能得到更好的AR體驗，當然了這樣的話對電腦的要求就會比較高了。。。我也嘗試過一下在實時視頻流中進行處理，但是卡幀勸退了我。。。
今天嘗試着將虛擬圖像信息應用到了真實的場景圖像中，實現一個比較有趣的AR效果，下次筆記再來嘗試一下將視頻信息應用到真實場景當中去，那本次筆記到此結束啦。
PS：本人的註釋比較雜，既有自己的心得體會也有網上查閱資料時摘抄下的知識內容，所以如有雷同，純屬我向前輩學習的致敬，如果有前輩覺得我的筆記內容侵犯了您的知識產權，請和我聯繫，我會將涉及到的博文內容刪除，謝謝！