本文介绍了如何使用Unity和Vuforia进行3D物体识别,通过在Unity中配置识别图,将3D物体放入识别图网格中,然后利用Vuforia的Object Recognition API进行识别。在识别过程中,可以使用Vuforia的Unity SDK提供的功能,如自动对焦,增强现实等。
一:Unity AR好用的插件 虚拟现实(VR)是未来的一大发展方向,Unity作为一款主流的游戏引擎,早已在VR的路上加码。下面介绍一些用Unity开发VR游戏/应用的插件,可以帮助开发者更好的开发各种VR程序,构建通往未来之路。
今年的AR,颇有“忽如一夜春风来”的味道。这里的春风,当然指的是苹果、谷歌、Facebook等纷纷推出自己的AR架构和制作工具。一时间,基于手机的移动端AR跳入快车道,AR体验成为了开发者们无法忽视的
Android开发者不可或缺的四大工具 android以其极强的开放性吸引着世界各地的开发者去开发各种各样的移动应用开发,而各种SDK更是为各个层次的开发者提供了一个可以尽情展示他们专业技能和创造性的平台。虽然Java是各种平台最常用的编程语言,但是一些其它的工具包只支持C、C++和Ruby。除此之外,所要开发应用的特性在一定程度上也决定了开发环境的选择。为此,特为广大的Android开发者整理了四款强大的Android开发工具: 1. Basic4Android Basic4Android是And
增强现实(Augmented Reality,简称AR),是一种将虚拟信息与真实世界巧妙融合的技术,广泛运用了多媒体、三维建模、实时跟踪及注册、智能交互、传感等多种技术手段,将计算机生成的文字、图像、三维模型、音乐、视频等虚拟信息模拟仿真后,应用到真实世界中,两种信息互为补充,从而实现对真实世界的“增强”。
AR真真假假,分不清~ 今天继续技能篇。往期技能文章有兴趣可以查阅: 5个用法,关于Gif。 技能之用iMovie制作预告片 AR跟VR都可以达到真假难辨的目的,VR需要对应的设备支持,要体验一把还是比较难的,所以谷歌才推出了廉价的vr眼镜,Cardboard。 AR的体验就方便多了,只要有部手机,开启相机就能体验。 目前来看,搞创作,关于AR、VR的选择,我还是倾向于AR,会更好玩一点,更接地气。 上个礼拜我还特意研究了下google的cardboard,组装了下,沉浸感还是有的,关键是比较廉价,原材料
AR的呈现比VR更加容易,也正是如此AR带来的流量转化和交易转化会更加明显。 5月18日,由镁客网、IT耳朵联合举办的“2017中国VR/AR产业应用创新峰会”在北京朗丽兹西山花园酒店盛大举行。来自全
AR技术可以将虚拟物体叠加到真实环境中,带给我们一种非常有趣的体验。但是,由于其目前还处在发展阶段,所以大多时候无法给我们带来很逼真的体验效果。例如,AR形象无法对环境做出相应的交互反馈,这在一定程度
AI公司Rokid完成近亿美元融资,淡马锡领投 据悉,AI公司Rokid近日完成了近亿美元的融资,此次融资由淡马锡领投,瑞士信贷、CDIB、IDG资本等机构跟投。Rokid方面表示,新一轮融资将主要
增强现实已经成为数字世界的新趋势,在Pokemon Go把它带入普通移动用户的生活引发热潮后,您就很难再碰到一个对此不熟悉的人了。尽管很多人认为AR只是一种用于娱乐的技术,但是,事实上,它在多个行业(如医疗保健、电子商务、建筑等等)有着广泛的应用。本文准备打破这种刻板的印象。
Pokémon Go一出,新鲜的玩法、经典的IP效应让这款使用了Unity以及AR技术的手游火遍了“大洋”南北。可惜的是这款新鲜的游戏还没有惠及中国市场的玩家们。腾讯内部的AR专家秉持着“一言不合就自己开发”的原则,自发对AR游戏进行了预研,本文将通过在Unity中对OpenCV及Vuforia库的使用,简单介绍制作AR游戏的一系列流程。
摘要 AR,增强现实,这项技术离我们并不遥远。从AR游戏到AR红包,我们已经开始体验到这项技术的魅力,而AR在商业方面也已经开始崭露头角。这场演讲将从团队构成、迭代流程、设备、开发工具、技术、以及项目
记得2014年曾经写过一个Unity3D的游戏开发初探系列,收获了很多好评和鼓励,不过自那之后再也没有用过Unity,因为没有相关的需求让我能用到。目前公司有一个App开发的需求,想要融合一下AR到App中以便为客户提供更好的体验,因此我开始了一些调研和学习,会依次总结一些文章出来与各位分享。此外,也希望能给更多的.NET&.NET Core开发者看到用C#语言开发AR应用的场景,有更多的人使用C#开发应用程序。
腾讯ISUX isux.tencent.com 社交用户体验设计 今天给大家带来的分享是《AR,我们从设计说起》,希望大家通过这个分享能够快速了解AR的实现原理,AR的设计流程,以及在设计过程中遇到的问题,在最后会分享我这些年做AR设计的一些心得和技巧。 从2013年开始加入腾讯这个大家庭,加入这个大家庭后一直负责QQ相关的设计工作。从2015年开始参与研发短视频APP的设计工作,即是将QQ的社交内容娱乐化,同一些新的技术做结合。 关于AR AR这个词对大众而言并不是一个陌生的词,但是A
在我小时候,对二郎神这个角色甚是喜欢,尤其是他眉心之上的第三只天眼。不仅仅具备遥望千里之外的超视距能力,更能洞察周遭一切,连孙悟空变化出来的幻相,也能最视真实。我知道,人们一直希望在感官能力上有所突破,获得天眼通般超视距的能力,以及透视眼窥其事物本质的能力。事实上,今天的手机,已经让我们具备了千里传音的能力。那么在感官方面,或许AR技术已经帮我们达到了新的境界。 AR,Augmented Reality,增强现实,也叫做扩增实境。它是在现实上叠加一层虚拟现实,进而扩展人类感官,与现实产生更深刻互动的一项
1、 下载Vuforia5.0.5版本(官方交流群的共享文件里面有)(现在最新版本是5.0.6,操作基本一致,有一点注意:License Key),直接解压,解压完之后,就会出现如下图所示的这些unitypackage文件。
最新鲜的 VR 资讯 最in的内容 PTC与Unity宣布合作 加速Vuforia AR开发 三星S7升级安卓7.0 却无法兼容Gear VR 佳能与VR相结合 用户可在购买前试用相机和镜头 VR制
Mapbox AR 寻路工具:http://www.mapbox.com/ar ( http://www.mapbox.com/ar )
11月到12月,使用新出的ARkit开发了一个AR游戏,梳理下开发过程的经验,整理成文。 计划是一个系列,入门篇主要是收集的资料整合。
作为下一代计算平台AR技术正在被越来越多的投资人与开发者所关注。相比受制于应用场景和硬件VR技术,AR拥有更为宽泛的应用条件和使用人群。 2017国际消费类电子产品展览会”(International
在使用Vuforia制作时候,导入安装包后,在手机上使用时候镜头会很模糊,往往连识别对象都看不清。
这一篇主要讲解Hololens增强现实开发实例。要对Hololens进行增强现实开发,最新Vuforia工具已经支持Hololens。
步骤 去vuforia官方下载一个带有Video Playback的样例 把Video Playback导入Unity 导入vuforia的SDK 删除Main Camara之后添加AR Ca
导读:近来,一款由日本电子游戏业巨头任天堂和美国软件开发公司Niantic联合开发的智能手机游戏“口袋妖怪Go”(英文名Pokemon Go)风靡全球,形成了一个无国界的全民参与现象,目前是美国Android和iOS应用商店下载量和收入额最高的应用。 该游戏巧妙地结合生活,实现游戏中的地图和现实世界相互关联,地图会根据玩家的位置实时更新游戏中精灵的位置。 如果想要捉到更多精灵,玩家需要经常更换地点,在各种各样的地方四处寻找,从而达到运动的目的,有益身心健康。如今,在美国、澳大利亚、日本等国的大街上,
AI 科技评论按:本文由「图普科技」编译自 Medium - 3D body recognition using VGG16 like network
只需“100K大小的外挂”,就能让自动驾驶AI识别“物体运动状态”的能力大幅上升!
本文由「图普科技」(微信公众号 tuputech)编译,原作者 Vladimir Tsyshnatiy,链接:https://medium.com/@vtsyshnatiy
靠一个摄像头拍下的图像做3D目标检测,究竟有多难?目前最先进系统的成绩也不及用激光雷达做出来的1/10。
论文链接:https://arxiv.org/pdf/1807.03146.pdf
用双眼观察世界是人类与生俱来的、最为核心的生物功能之一,也是人类认识世界和改造世界的主要途径。而在漫长的文明演化的道路中,为了弥补人类视觉的天然短板,看到更广阔的世界,善于利用工具的人类发明了机器,从模仿人类视觉开始,渐渐步入超越人类视觉的道路,随着人工智能的步伐不断演进。
智能视觉测量是指用计算机视觉技术实现对物体的尺寸测量,它在工业、林业、物流等领域有重要的应用。一般做法是用相机或激光雷达对物体拍照/扫描,然后识别图像中的待测量物体,得到其边界或形状信息,最后在坐标系中计算物体的尺寸。本文将以原木智能检尺(直径测量)为例,介绍智能视觉测量系统的技术原理,以及需要解决的难点问题。
机器视觉一般由工业光源,图像采集单元,图像处理单元,图像处理软件及网络通讯装置等构成。在自动化工业质量控制和在线检测领域,2D和3D技术都具有重要的作用。如何将两者结合起来创建一个更可靠、高效的机器视觉检测系统,首先要认识两者的各自优势和局限性。
经典的计算机视觉问题是通过数学模型或者统计学习识别图像中的物体、场景,继而实现视频时序序列上的运动识别、物体轨迹追踪、行为识别等等。然而,由于图像是三维空间在光学系统的投影,仅仅实现图像层次的识别是不够的,这在无人驾驶系统、增强现实技术等领域表现的尤为突出,计算机视觉的更高层次必然是准确的获得物体在三维空间中的形状、位置、姿态,通过三维重建技术实现物体在三维空间的检测、识别、追踪以及交互。近年来,借助于二维图像层面的目标检测和识别的性能提升,针对如何恢复三维空间中物体的形态和空间位置,研究者们提出了很多有效的方法和策略。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 编者按:随着时代的发展,内容传播的形式在不断演进,而从2维升级到3维,是科技发展之必然。在未来几年,3D影像技术将加速全面向市场渗透。LiveVideoStack邀请到了螳螂慧视的骆晓峰老师,为我们介绍3D成像技术。 文/骆晓峰 整理/LiveVideoStack 大家好!我是骆晓峰,来自螳螂慧视,很高兴能跟大家做一次分享。今天,我分享的主题是:3D成像技术。 今天,我分享的内容主要分为三
Angela Dai 是斯坦福大学的一名博士生,在 CVPR 上有一个 Spotlight talk,主要介绍 ScanNet,一个拥有标注过 3D 室内场景重构信息的大规模 RGB-D 数据集。 她最初的想法是,推动数据匮乏的机器学习算法的发展,特别是在 3D 数据上。3D 数据包含更多信息,比如比如大小和物体之间的距离。但 3D 数据更难获取,为其添加标注也更难,现在 3D 数据并不多。 Angela希望用 ScanNet 建立一个可扩展数据采集框架。他们首先需要收集 3D 重建数据,然后用有效的方式
摘要:近年来,机器人自动化领域越来越多地应用3D视觉技术对目标物体进行定位。本文主要研究3D视觉技术在机器人抓取作业中的应用,总结了3D视觉技术在识别、定位物体时面临的挑战,给出了抓取作业机器人3D视觉系统的设计方法,归纳了现有的3D表面成像方法和视觉处理算法,最后给出一个结合3D视觉技术对白色抽屉纸盒进行抓取分拣的实际应用案例。
计算机视觉(Computer Vision)是一门将人类的视觉能力赋予机器的学科。它涵盖了图像识别、图像处理、模式识别等多个方向,并已成为人工智能研究的重要组成部分。本文将详细介绍计算机视觉的定义、历史背景及发展、和当前的应用领域概览。
计算机视觉的飞速发展离不开大量图像标注数据的支撑,随着各类图像检测、识别算法的商业化落地,市场对图像标注精准度愈发严格,同时针对不同的应用场景,也衍生出了不同的图像标注方法。
去年9月份苹果推出了iPhone 11、iPhone 11 Pro和iPhone 11 Pro Max三款新iPhone,新机型的性能在拍照和续航上得到大幅度的提升,同时连续三年依旧延续保留FACE ID功能。在人脸识别竞争激烈市场中,结构光与TOF两种主流解决方案为各大厂商所受用,为何苹果一直钟情于3D结构光,其背后的秘密是什么呢?
还是这张老图,16年到18年CVPR和ICCV的高频词词云。从2012年进入深度学习时代开始,目标检测、图像分割这样的视觉基本任务到现在已经火了有10年已久了(如果算上传统图像处理的方法,那么目标检测到现在已经被集中攻克22年了)。
智能门锁在经过2018年的爆发直至近几年来的持续增长,目前市场上各类的产品基本都涵盖了密码、刷卡、指纹这几项关键的开门方式,人脸识别技术作为一种新的引用技术,成为众多厂家为追求产品差异化而形成的一种趋势。
相信大家已经了解到,这次“垃圾分类运动”是动真格的了。上海作为垃圾分类“新时尚”的引领者,从 7 月 1 日起,已正式实施 《上海市生活垃圾管理条例》。条例规定,个人混合投放垃圾今后可最高罚 200 元,单位混装混运,最高可罚至 5 万元,而且违规还将会列入征信,堪称“史上最严垃圾分类措施”。
作者提出了一种能够推断出人类和物体的形状和空间排列的方法,只需要一张在自然环境中捕捉的图像,且不需要任何带有3D监督的数据集。该方法的主要观点是,将人类和物体结合起来考虑,这样会产生“三维常识”,可以用来消除歧义。验证表明,该方法可以极大地减少物体的三维空间,达到更好的效果,作者在含有人类和大型物体的图像上面展示了该方法(如自行车、摩托车和冲浪板)。最后作者分析了该方法在恢复人类和物体之间的空间排列方面的能力,并概述了在这个相对未被探索的领域中仍存在的挑战。
选自arXiv 作者:Jianwen Xie等 机器之心编译 参与:Huiyuan Zhuo、刘晓坤 近日,海康威视、UCLA、北理工联合提出了新的模型 3D DescriptorNet。该模型通过结合能量模型和容积式卷积神经网络的优点,对 3D 形状的容积形状模式进行概率建模。其独特优势有:可通过 MCMC 方法合成真实的 3D 形状模式;可被修改成条件式版本,应用于 3D 物体恢复和 3D 物体超分辨率;不同于对抗训练,利用该模型得到的 3D 生成器是稳定的,没有模式崩溃问题;可应用于半监督学习。 3D
近年来,三维(3d)目标识别技术在广泛的应用中引起人们的关注,如机器人处理在生产线上的产品,移动机器人目标跟踪,障碍检测,识别环境的无人驾驶汽车,等等。最近的发展是,随着3D打印机的广泛应用,物体识别技术变得越来越熟悉,部分原因是实用的3D传感器的普及和更复杂的3D建模。
【新智元导读】让“机器像人”可谓人工智能终极目标。但最近有研究发现,使用深度神经网络识别图像的结果与人眼识别相似——在出错的地方相似。这实在令人哭笑不得:机器识别图像“像人”但又太过“像人”,把错误也
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