私は拡張現実に関する私の学位の最終年度プロジェクトを行うことを計画しています。マーカーを使用し、仮想オブジェクト間の相互作用もあります。（一種のシミュレーション）。
ARToolkit、NyARToolkit、osgARTなどのライブラリは、追跡、検出、キャリブレーションなどのすべての機能を備えているため、このようなプロジェクトに使用することをお勧めしますか？プログラマーの観点から、多くの作業が残っていますか？
OpenCVを使用して、マーカーの検出、認識、キャリブレーション、およびその他の手順を最初から行うとどう思いますか？それを処理するのは難しすぎるでしょうか？
画像やビデオの処理にどれだけ慣れているかはわかりませんが、信頼できる結果を返すには、トラッカーを最初から作成するのに非常に時間がかかります。作業は、使用する予定のマーカーの種類によっても異なります。Artoolkitは、たとえば、ビデオストリームから検出されたマーカーのコンテンツを、以前にマーカーとして定義した画像と比較します。したがって、画像の照合を試み、ビデオストリームの特定の部分が事前定義されたマーカーである確率の値を返します。使用するしきい値や照明の状況によっては、マーカーが常に正しく認識されるとは限りません。次に、idを光学的にエンコードするdatamatrix、qrcode、framemarkers（QCARで使用）などの他のマーカーがあります。したがって、画像のマッチングは必要ありません。必要なすべてのデータをビデオストリームから取得できます。
したがって、トラッカーがどのように機能するかを理解することよりも実際のアプリケーションやインタラクションに関心がある場合は、既存のライブラリに基づいて作業する必要があります。
OpenCVを使用することをお勧めします。高品質のアルゴリズムが見つかり、高速です。彼らは継続的に新しいメソッドを開発しているので、すぐにモバイルでリアルタイムに実行できるようになります。
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私はまったく同じことをしましたが、この本の第2章は非常に役に立ちました。それらはマーカー追跡プロジェクトのソースコードを提供し、私はフレームマーカージェネレータツールを作成しました。OpenGL、カメラキャリブレーション、投影行列、マーカー、およびそれを拡張することに関しては、まだ理解することがたくさんありますが、それはマーカー追跡部分の優れた基盤です。