导读：我们在实现AR效果时，为了大大减少我们的工程量，我们可以借助一些主流的ARSDK，比如EasyAR，Vuforia，太虚AR等等，当然，作为AR技术的狂热爱好者

　　我们在实现AR效果时，为了大大减少我们的工程量，我们可以借助一些主流的AR SDK，比如EasyAR ，Vuforia，太虚AR等等，当然，作为AR技术的狂热爱好者，我们的追求远远不止于此。所以了，我今天给大家介绍了几种“底层”实现AR的方式。

　　Opencv和C++ 实现

　　大概思路是OpenCV实现对Marker的识别和定位，然后通过OpenGL将虚拟物体叠加到摄像头图像下，实现增强现实。具体思路是：

使用SIFT算法进行识别（特征点的提取并用特征向量对特征点描述，接着当前视图的特征向量与目标对象的特征向量进行匹配）

根据识别出来的原目标和帧图像匹配关系得到变化矩阵，来显示三维物体（使用OpenGL来绘制），实现跟踪。

　　对于基于标记的AR的Opencv实现，我们常常用到Marker：

　　黑色边框中是编码信息，白色为1，黑色为0，将每一行作为一个字，那么每个字有5bits。其中，1、3、5位为校验位，2、4位为信息位。接下来用Opencv实现，其具体思路为：

对输入图像帧进行标记检测，灰度化，找到图像中轮廓，检测和解码标记，

估计标记的三维姿态，这里包括提前对摄像机进行相机标定，获取相机内参数和失真系数，根据这个计算出标记的旋转矩阵和平移矩阵，

由相机内参数和标记的旋转矩阵和平移矩阵，用OpenGL进行渲染三维物体。

　　项目地址：https://github.com/GeekLiB/opencv_iphoneAR

　　参考资料：

　　书籍：深入理解OpenCV 实用计算机视觉项目解析

　　（链接: https://pan.baidu.com/s/1mi0oCmG 密码: erh5）

　　文章：OpenGL与OpenCV实现增强现实

　　（链接http://www.tuicool.com/articles/MNJjyam）

　　Python 实现AR效果

　　Python是世界上最优雅的语言，目前的计算机视觉项目大都用Python来实现，当然用Python的CV库也可以很轻松的实现AR效果。

　　用Python来实现AR效果，我们首先运用到两个工具包----PyGame与PyOpenGL。PyGame是非常流行的游戏开发工具包，它可以非常简单的处理显示窗口，输入设备，事件以及其他内容。PyGame是开源的（http://www.pygame.org/）。PyOpenGL是OpenGL图形煸炒的Python绑定接口。并且它也是开源的（http://www.opengl.org/wiki/Getting_started）。在实现的过程中，我们需要获取照相机矩阵并转换到OpenGL格式，并以平面和标记物进行姿态估计，然后在图像中放置虚拟物体。

　　参考资料：

　　python计算机视觉：链接: https://pan.baidu.com/s/1geArUUn 密码: fnby

　　当然，这里也有一个很好的Python AR框架BAR4Py，它是由百晓通客栈×创客项目群着手开发的“增强现实（AR）”的 Python 开发库。

　　项目地址：https://github.com/GeekLiB/AR-BXT-AR4Python

　　特点：

　　基于 OpenCV，以及 Python 的数学库；

　　跨平台，可拓展，免费、开源；

　　支持简单的 Mark 标记物以及复杂的图像标记；

　　使用遗忘队列结构动态更新相机标定；

　　可以看看他们的测试效果：

　　AR+SLAM

　　SLAM主要用于地图重建，在AR中，我们主要运用SLAM算法来获取camera pose（SLAM的结果是基于feature的点云，提前重建后可以remap拿到较好的camera pose）。

　　在这里，我给大家收集了一些SLAM开发资源与AR-SLAM 项目案例，大家可以下载参考。

　　SLAM开发资源汇总：https://github.com/GeekLiB/Lee-SLAM-source

　　PTAM-AR：http://www.robots.ox.ac.uk/~bob/research/research_ptamm.html

　　OpenCV-Marker-less-AR：https://github.com/takmin/OpenCV-Marker-less-AR

　　Stereo_SLAM_AR（基于ORB-SLAM）：https://github.com/ygx2011/Stereo_SLAM_AR

　　效果：

　　opencv-markerless-AR-Mobile：https://github.com/meiroo/opencv-markerless-AR-Mobile

　　ARToolkit

　　这是一个老牌的AR工具包，ARToolKit 它是一个C/C++ 语言编写的库。对于开发一个AR程序来说，最困难的部分在于实时的将虚拟图像覆盖到用户视口，并且和真实世界中的对象精确对齐。ARToolKit使用图像技术计算摄像机和标记卡之间的相对位置，从而使程序员能够将他们的虚拟对象覆盖到标记卡上面。ARToolKit 提供的快速和准确的标记跟踪，能够让你快速的开发出许多更新更有趣的AR程序。

　　目前ARToolkit支持以下系统：

　　相信大多数开发者学习或开发的第一个AR应用用的就是ARToolkit。ARtoolkit的实现步骤是：程序初始化----抓取一帧进行视频的输入----然后探测标示卡----计算摄像头的转移矩阵----绘制虚拟物体----关闭视频捕捉。