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1
虚拟现实和增强现实之虚拟现实和增强现实平台:Magic
Leap:虚拟现实技术原理
1 虚拟现实与增强现实概述
1.1 虚拟现实技术定义
虚拟现实(Virtual Reality,简称 VR)是一种通过计算机生成的三维环境,
让用户能够沉浸其中并进行交互的技术。VR 系统通常包括头戴式显示器、手柄
控制器和传感器,以提供视觉、听觉、触觉等多感官的模拟体验。用户在虚拟
环境中可以自由移动,与虚拟对象进行互动,仿佛置身于一个完全不同的世界。
1.1.1 技术原理
VR 技术的核心在于创建一个能够欺骗用户感官的环境。这涉及到以下几个
关键技术:
1. 三维建模:使用 3D 建模软件创建虚拟环境和对象。
2. 渲染技术:实时渲染 3D 模型,以提供流畅的视觉体验。
3. 立体视觉:通过双目视差原理,为每只眼睛提供不同的图像,从
而产生深度感。
4. 头部追踪:使用传感器追踪用户的头部运动,以实时更新虚拟环
境的视角。
5. 手柄追踪与交互:通过手柄控制器,用户可以与虚拟环境中的对
象进行交互。
1.2 增强现实技术定义
增强现实(Augmented Reality,简称 AR)是一种将虚拟信息叠加到现实世
界的技术,通过摄像头、显示器或智能眼镜等设备,用户可以在现实环境中看
到虚拟物体或信息,实现虚拟与现实的融合。
1.2.1 技术原理
AR 技术的关键在于实时识别和定位,以及将虚拟内容准确地叠加到现实场
景中。这包括:
1. 图像识别:通过摄像头捕捉现实场景,识别特定的图像或标记,
作为虚拟内容叠加的参考点。
2. 位置追踪:使用 GPS、加速度计、陀螺仪等传感器,确定用户在
现实世界中的位置和方向。
3. 渲染与叠加:将虚拟内容实时渲染,并准确地叠加到现实场景中,
与现实环境无缝融合。

2
1.3 虚拟现实与增强现实的区别
尽管 VR 和 AR 都涉及虚拟内容的生成,但它们在实现方式和用户体验上存
在显著差异:
1. 沉浸感:VR 提供完全沉浸的体验,用户被完全包围在虚拟环境中;
而 AR 则是在现实世界的基础上叠加虚拟信息,用户仍然能够感知周围
的真实环境。
2. 交互方式:VR 通常使用手柄或全身追踪进行交互,而 AR 则更多
依赖于手势、语音或现实世界中的物体进行交互。
3. 设备需求:VR 需要专用的头戴式显示器和控制器,而 AR 则可以
通过智能手机、智能眼镜等设备实现。
4. 应用场景:VR 更多用于游戏、培训和娱乐,而 AR 则广泛应用于
教育、医疗、工业和零售等领域。
1.3.1 示例:AR 图像识别与叠加
假设我们有一个简单的 AR 应用,目标是在现实世界中识别一个特定的图
像,并在其上方叠加一个虚拟的 3D 模型。以下是一个使用 Python 和 OpenCV
实现的示例代码:
import cv2
import numpy as np
#
加载
AR
标记图像
ar_marker = cv2.imread('ar_marker.png', 0)
#
创建
ORB
特征检测器
orb = cv2.ORB_create()
#
找到
AR
标记的特征点和描述符
kp_marker, des_marker = orb.detectAndCompute(ar_marker, None)
#
初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
#
读取摄像头的帧
ret, frame = cap.read()
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#
在当前帧中找到特征点和描述符
kp_frame, des_frame = orb.detectAndCompute(gray, None)
#
使用
BFMatcher
进行特征匹配

3
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
matches = bf.match(des_marker, des_frame)
#
按距离排序
matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)
#
如果有足够的匹配点,计算单应性矩阵
if len(matches) > 10:
src_pts = np.float32([kp_marker[m.queryIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts = np.float32([kp_frame[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2)
M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)
#
使用单应性矩阵将虚拟模型叠加到现实图像上
h, w = ar_marker.shape
pts = np.float32([[0, 0], [0, h-1], [w-1, h-1], [w-1, 0]]).reshape(-1, 1, 2)
dst = cv2.perspectiveTransform(pts, M)
#
绘制边界框
frame = cv2.polylines(frame, [np.int32(dst)], True, 255, 3, cv2.LINE_AA)
#
显示结果
cv2.imshow('AR Demo', frame)
#
按
'q'
键退出
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
#
释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
1.3.2 代码解释
1. 特征检测与描述:使用 ORB 特征检测器在 AR 标记图像和摄像头
捕获的帧中找到特征点和描述符。
2. 特征匹配:使用 BFMatcher 进行特征匹配,找到 AR 标记在当前
帧中的位置。
3. 单应性矩阵计算:如果匹配点足够多,计算单应性矩阵,用于将
虚拟模型准确地叠加到现实图像上。
4. 模型叠加:使用单应性矩阵将虚拟模型的边界框绘制在现实图像
上,实现 AR 效果。
通过上述代码,我们可以实现在现实世界中识别特定图像,并在其上方叠
加虚拟内容的基本 AR 功能。这仅是一个简单的示例,实际的 AR 应用可能需要
更复杂的图像处理和 3D 模型渲染技术。

4
2 虚拟现实和增强现实平台:Magic Leap 技术原理
2.1 Magic Leap 公司背景
Magic Leap, 成立于 2011 年,是一家位于美国佛罗里达州的科技公司,专
注于开发混合现实技术。公司由 Rony Abovitz 创立,其愿景是通过将数字内容
无缝融合到现实世界中,创造一种全新的交互体验。Magic Leap 在 2018 年推出
了其首款产品 Magic Leap One: Creator Edition,这是一款先进的混合现实头戴设
备,旨在为开发者和创作者提供一个平台,探索和构建未来的混合现实应用。
2.2 Magic Leap One: Creator Edition 介绍
2.2.1 设备组成
� Lightwear: 一款轻便的头戴式显示器,提供高分辨率的视觉体验。
� Lightpack: 一个便携式计算单元,负责处理复杂的图形和数据。
� Control: 一个手持控制器,用于与虚拟内容进行交互。
� Sensor: 内置传感器用于跟踪用户的位置和环境。
2.2.2 技术特性
� 动态光场技术: Magic Leap One 使用动态光场技术,能够模拟真实
世界的光线,使虚拟物体看起来更加逼真。
� 空间映射: 设备能够创建用户周围环境的 3D 地图,允许虚拟内容
与现实世界中的物体互动。
� 手势识别: 通过内置的传感器,Magic Leap One 能够识别和响应用
户的手势,提供直观的交互方式。
2.3 Magic Leap 技术优势
2.3.1 动态光场技术详解
动态光场技术是 Magic Leap 的核心技术之一,它通过模拟真实世界中的光
线,使虚拟物体与现实环境融合得更加自然。这种技术不同于传统的屏幕显示,
它能够提供深度和立体感,使用户感觉虚拟物体就在他们身边。
2.3.1.1 示例代码
#
以下代码示例展示了如何使用
Magic Leap
的
SDK
创建一个简单的动态光场效果
#
注意:此代码仅为示例,实际应用需要在
Magic Leap
设备上运行并使用其官方
SDK

5
import ml_dynamics as ml
#
初始化动态光场引擎
ml.init()
#
创建一个虚拟物体
virtual_object = ml.create_object("cube")
#
设置虚拟物体的动态光场属性
virtual_object.set_light_field_properties(
ambient_light=ml.AmbientLight(0.5, 0.5, 0.5),
directional_light=ml.DirectionalLight(1.0, 0.0, 0.0, 0.5)
)
#
将虚拟物体放置在现实世界中的特定位置
virtual_object.set_position(0.5, 0.5, 0.5)
#
更新虚拟物体的显示
ml.update()
#
清理资源
ml.cleanup()
2.3.2 空间映射
空间映射技术使 Magic Leap One 能够理解用户所处的环境,创建一个精确
的 3D 模型。这使得虚拟内容能够根据现实世界中的物体进行调整,实现更加
沉浸式的体验。
2.3.2.1 示例代码
#
以下代码示例展示了如何使用
Magic Leap
的
SDK
进行空间映射
#
注意:此代码仅为示例,实际应用需要在
Magic Leap
设备上运行并使用其官方
SDK
import ml_spatial_mapping as ml
#
初始化空间映射引擎
ml.init()
#
获取当前环境的
3D
地图
environment_map = ml.get_environment_map()
#
遍历地图中的每个物体
for object in environment_map.objects:
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