OpenCV-Python实战（12）——一文详解AR增强现实

0. 前言

增强现实 (Augmented Reality,AR) 是目前最热门的应用研究之一。增强现实的概念可以定义为将虚拟信息与真实世界巧妙融合的技术，其中真实世界的视图通过叠加的计算机生成的虚拟元素(例如，图像、视频或 3D 模型等)得到增强。为了叠加和融合数字信息(增强现实)，可以使用不同类型的技术，主要包括基于位置和基于识别的方法。

1. 增强现实简介

基于位置的增强现实和基于识别的增强现实是增强现实的两种主要类型，这两种增强现实对于获取用户正在查看的位置至关重要。这些信息在增强现实过程中至关重要，它依赖于正确计算相机位姿估计。下面简要介绍这两种类型：

• 基于位置的增强现实依赖于通过从多个传感器(例如 GPS、陀螺仪和加速传感器等)读取数据来检测用户的位置和方向，以计算用户正在查看的位置。
• 基于识别的增强现实使用图像处理技术来推断用户在看哪里。从图像中导出相机位姿需要找到环境中已知点与其对应的相机投影之间的对应关系。找到这种对应关系的方法可以分为两类：
• 基于标记的姿态估计：这种方法依赖于使用平面标记(在增强现实领域多使用基于方形标记的方法)计算相机姿态。使用方形标记的一个主要缺点是相机姿态的计算依赖于对标记四个角的准确确定。在有遮挡的情况下，标记可能非常困难，但目前已有一些基于标记检测的方法也可以很好地处理遮挡，例如ArUco。
• 基于无标记的姿态估计：当场景不能使用标记来获得姿态估计时，可以使用图像中自然存在的对象进行姿态估计。一旦计算了一组 n 个 2D 点及其相应的 3D 坐标，就可以通过解决透视 n 点 (Perspective-n-Point,PnP) 问题来估计相机的姿态。由于这些方法依赖于点匹配技术，但输入数据中大多包含异常值，因此在姿态估计过程中需要使用针对异常值的鲁棒技术(例如，RANSAC)。

2. 基于无标记的增强现实

基于无标签增强现实，相机姿态估计可以从图像中得出，以找到环境中已知点与其相机投影之间的对应关系。在本节中，我们将看到如何从图像中提取特征以获得相机姿态。基于这些特征及其匹配，我们将看到如何最终推导出相机姿态估计，然后将其用于堆叠和融合数字信息。

2.1 特征检测

特征可以描述为图像中​​的一个小区域，该区域尽可能不受图像的缩放、旋转和光照的影响。因此，可以从同一场景的不同视点的不同图像中检测到相同的特征。综上所述，一个好的特性应该具备以下特点：

1. 可重复（可以从同一对象的不同图像中提取相同的特征）
2. 可微分（不同结构的图像具有不同的特征）

OpenCV 提供了许多算法来检测图像的特征，包括：哈里斯角检测 (Harris Corner Detection)、Shi-Tomasi 角检测 (Shi-Tomasi Corner Detection)、SIFT (Scale Invariant Feature Transform)、SURF (Speeded-Up Robust Features)、FAST (Features from Accelerated Segment Test)、BRIEF (Binary Robust Independent Elementary Features) 以及 ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) 等。
接下里，以ORB算法为例，对图像进行特征检测和描述。ORB可以看作是FAST关键点检测器和BRIE描述符的组合，并进行了关键改进以提高性能。
首先是检测关键点，ORB使用修改后的FAST-9算法 (radius = 9 ，并存储检测到的关键点的方向)检测关键点 (keypoints, 默认为 500个)。一旦检测到关键点，下一步就是计算描述符以获得与每个检测到的关键点相关联的信息。ORB使用改进的BRIEF-32描述符来获取每个检测到的关键点的描述符。检测到的关键点的描述符结构如下：

[ 43 106  98  30 127 147 250  72  95  68 244 175  40 200 247 164 254 168 146 197 198 191  46 255  22  94 129 171  95  14 122 207]

根据上述讲解，第一步是创建ORB检测器：

orb = cv2.ORB_create()

然后是图像中关键点的检测：

# 加载图像
image = cv2.imread('example.png')
# 检测图像中的关键点
keypoints = orb.detect(image, None)

一旦检测到关键点，下一步就是计算检测到的关键点的描述符：

keypoints, descriptors = orb.compute(image, keypoints)

请注意，也可以执行通过 orb.detectAndCompute(image, None) 函数同时检测关键点并计算检测到的关键点的描述符。

最后，使用cv2.drawKeypoints()函数绘制检测到的关键点：

image_keypoints = cv2.drawKeypoints(image, keypoints, None, color=(255, 0, 255), flags=0)

运行结果如下所示，右侧图像显示了由ORB关键点检测器检测到的关键点(为了更好的进行观察，对图像进行了局部放大)：

2.2 特征匹配

接下来，将介绍如何匹配检测到的特征。OpenCV提供了两种匹配器：

• 蛮力 (Brute-Force,BF) 匹配器：该匹配器利用为第一组中检测到的特征计算的描述符与第二组中的所有描述符进行匹配。最后，它返回距离最近的匹配项。
• Fast Library for Approximate Nearest Neighbors (FLANN) 匹配器：对于大型数据集，此匹配器比 BF 匹配器运行速度更快，它利用了最近邻搜索的优化算法。

接下来，我们使用BF匹配器来查看如何匹配检测到的特征，第一步是检测关键点并计算描述符：

# 加载图像
image_1 = cv2.imread('example_1.png')
image_2 = cv2.imread('example_2.png')
# ORB 检测器初始化
orb = cv2.ORB_create()
# 使用 ORB 检测关键点并计算描述符
keypoints_1, descriptors_1 = orb.detectAndCompute(image_1, None)
keypoints_2, descriptors_2 = orb.detectAndCompute(image_2, None)

下一步是使用cv2.BFMatcher()创建 BF 匹配器对象：

bf_matcher = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)

cv2.BFMatcher()函数的第一个参数normType用于设置距离测量方法，默认为cv2.NORM_L2，如果使用ORB描述符(或其他基于二进制的描述符，例如BRIEF或BRISK)，则要使用的距离测量方法cv2.NORM_HAMMING；第二个参数crossCheck(默认为False) 可以设置为 True，以便在匹配过程中只返回两个集合中相互匹配的特征。
创建匹配器对象后，使用BFMatcher.match()方法匹配检测到的描述符：

bf_matches = bf_matcher.match(descriptors_1, descriptors_2)

descriptors_1和descriptors_2是计算得到的描述符；返回值为两个图像中获得了最佳匹配，我们可以按距离的升序对匹配项进行排序：

bf_matches = sorted(bf_matches, key=lambda x: x.distance)

最后，我们可以使用cv2.drawMatches()函数绘制匹配特征对，为了更好的可视化效果，仅显示前 20 个匹配项：

result = cv2.drawMatches(image_query, keypoints_1, image_scene, keypoints_2, bf_matches[:20], None, matchColor=(255, 255, 0), singlePointColor=(255, 0, 255), flags=0)

cv2.drawMatches()函数水平拼接两个图像，并绘制从第一个图像到第二个图像的线条以显示匹配特征对，程序的运行结果如下所示：

2.3 利用特征匹配和单应性计算以查找对象

最后我们将利用上述特征匹配和单应性计算查找对象。为了达到此目的，在完成特征匹配后，下一步需要使用cv2.findHomography()函数在两幅图像中找到匹配关键点位置之间的透视变换。
OpenCV提供了多种计算单应矩阵的方法，包括RANSAC、最小中值 (LMEDS) 和PROSAC(RHO)。我们以使用RANSAC方法为例：

# 提取匹配的关键点
pts_src = np.float32([keypoints_1[m.queryIdx].pt for m in best_matches]).reshape(-1, 1, 2)
pts_dst = np.float32([keypoints_2[m.trainIdx].pt for m in best_matches]).reshape(-1, 1, 2)
# 计算单应性矩阵
M, mask = cv2.findHomography(pts_src, pts_dst, cv2.RANSAC, 5.0)

其中，pts_src是匹配的关键点在源图像中的位置，pts_dst是匹配的关键点在查询图像中的位置。
第四个参数ransacReprojThreshold设置最大重投影误差以将点对视为内点，如果重投影误差大于5.0，则相应的点对被视为异常值。此函数计算并返回由关键点位置定义的源平面和目标平面之间的透视变换矩阵M。
最后，基于透视变换矩阵M，计算查询图像中对象的四个角，用于绘制匹配的目标边界框。为此，需要根据原始图像的形状计算其四个角，并使用cv2.perspectiveTransform()函数将它们转换为目标角：

# 获取“查询”图像的角坐标
h, w = image_query.shape[:2]
pts_corners_src = np.float32([[0, 0], [0, h - 1], [w - 1, h - 1], [w - 1, 0]]).reshape(-1, 1, 2)
# 使用矩阵 M 和“查询”图像的角点执行透视变换，以获取“场景”图像中“检测”对象的角点：
pts_corners_dst = cv2.perspectiveTransform(pts_corners_src, M)

其中，pts_corners_src包含原图的四个角坐标，M为透视变换矩阵；pts_corners_dst输出包含查询图像中对象的四个角，之后，我们可以使用cv2.polyline()函数来绘制检测对象的轮廓：

img_obj = cv2.polylines(image_scene, [np.int32(pts_corners_dst)], True, (0, 255, 255), 10)

最后，使用cv2.drawMatches()函数绘制匹配特征点：

img_matching = cv2.drawMatches(image_query, keypoints_1, img_obj, keypoints_2, best_matches, None, matchColor=(255, 255, 0), singlePointColor=(255, 0, 255), flags=0)

3. 基于标记的增强现实

在本节中，我们将了解基于标记的增强现实的工作原理，我们以ArUco算法为例讲解基于标记的增强现实。
ArUco会自动检测标记并纠正可能的错误。此外，ArUco提出了通过将多个标记与遮挡掩码组合来解决遮挡问题的方法，遮挡掩码是通过颜色分割计算的。
使用标记的主要好处是可以基于图像中的标记高效且稳健地进行姿态估计，可以准确地推导出标记的四个角，从先前计算的标记的四个角中获取相机位姿。

3.1 创建标记和字典

使用ArUco算法的第一步是创建标记和字典。ArUco标记是由外部和内部单元(也称为位-bits)组成的方形标记。外部单元格设置为黑色，从而创建一个可以快速且稳健地检测到的外部边界；内部单元格用于对标记进行编码。可以创建不同尺寸的ArUco标记，标记的尺寸表示与内部矩阵相关的内部单元格的数量。例如，大小为 5 x 5 (n=5) 的标记由 25 个内部单元组成。此外，还可以设置标记边框的位数。
标记字典是在特定应用程序中使用的一组标记。虽然之前的算法使用固定字典，但ArUco提出了一种自动方法来生成具有所需数量和所需位数的标记，因此，ArUco包括一些预定义的字典，涵盖与标记数量和标记大小相关的配置。
创建基于标记的增强现实应用程序时要考虑的第一步是创建要使用的标记。
第一步是创建字典对象。ArUco包含了一些预定义字典：DICT_4X4_50 = 0，DICT_4X4_100 = 1，DICT_4X4_250 = 2，DICT_4X4_1000 = 3，DICT_5X5_50 = 4，DICT_5X5_100 = 5，DICT_5X5_250 = 6，DICT_5X5_1000 = 7，DICT_6X6_50 = 8，DICT_6X6_100 = 9，DICT_6X6_250 = 10，DICT_6X6_1000 = 11，DICT_7X7_50 = 12，DICT_7X7_100 = 13，DICT_7X7_250 = 14及DICT_7X7_1000 = 15。
使用cv2.aruco.Dictionary_get()函数创建一个由 250 个标记组成的字典。每个标记的大小为7 x 7(n=7)：

aruco_dictionary = cv2.aruco.Dictionary_get(cv2.aruco.DICT_7X7_250)

可以使用cv2.aruco.drawMarker()函数绘制标记，该函数返回绘制的标记。cv2.aruco.drawMarker()的第一个参数是字典对象；第二个参数是标记 id ，范围在 0 到 249 之间，因为我们的字典有 250 个标记；第三个参数sidePixels是创建的标记图像的大小(以像素为单位)；第四个参数是borderBits(可选参数，默认为 1)，它设置标记边框的位数。
创建三个具有不同数字的标记边框：

aruco_marker_1 = cv2.aruco.drawMarker(dictionary=aruco_dictionary, id=2, sidePixels=600, borderBits=1)
aruco_marker_2 = cv2.aruco.drawMarker(dictionary=aruco_dictionary, id=2, sidePixels=600, borderBits=2)
aruco_marker_3 = cv2.aruco.drawMarker(dictionary=aruco_dictionary, id=2, sidePixels=600, borderBits=3)

可视化这些创建的标记会产生下图：

3.2 检测标记

可以使用cv2.aruco.detectMarkers()函数检测图像中的标记：

corners, ids, rejected_corners = cv2.aruco.detectMarkers(gray_frame, aruco_dictionary, parameters=parameters)

cv2.aruco.detectMarkers()的第一个参数是要检测标记的灰度图像；第二个参数是创建的字典对象；第三个参数其它可以用于在检测过程中自定义的参数。函数返回值如下：

1. 返回检测到的标记的角列表，对于每个标记，返回其四个角（左上、右上、右下和左下）
2. 返回检测到的标记的标识符列表
3. 返回一个被拒绝的候选标记列表，其中包含所有找到的方块，但它们没有正确编码；每个被拒绝的候选令牌也由它的四个角组成

为了进行演示，我们检测摄像头中检测到的标记。首先，使用前面提到的 cv2.aruco.detectMarkers() 函数检测标记，然后，我们将使用 cv2.aruco.drawDetectedMarkers() 函数绘制检测到的标记和拒绝的候选标记，如下所示：

# 创建字典对象
aruco_dictionary = cv2.aruco.Dictionary_get(cv2.aruco.DICT_7X7_250)
# 创建参数对象
parameters = cv2.aruco.DetectorParameters_create()

# 创建视频捕获对象
capture = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 捕获视频帧
    ret, frame = capture.read()
    # 转化为灰度图像
    gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 检测图像中标记
    corners, ids, rejected_corners = cv2.aruco.detectMarkers(gray_frame, aruco_dictionary, parameters=parameters)
    # 绘制检测标记
    frame = cv2.aruco.drawDetectedMarkers(image=frame, corners=corners, ids=ids, borderColor=(0, 255, 0))
    # 绘制被拒绝标记
    frame = cv2.aruco.drawDetectedMarkers(image=frame, corners=rejected_corners, borderColor=(0, 0, 255))

    # 展示结果
    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 销毁窗口
capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

执行程序后，可以看到检测到的标记用绿色边框绘制，而被拒绝的候选标记用红色边框绘制：

3.3 相机校准

在使用检测到的标记获得相机姿态之前，需要知道相机的标定参数，ArUco提供了执行此任务所需的校准程序，校准程序仅需执行一次，因为程序执行过程中并未修改相机光学元件。校准过程中使用的主要函数是cv2.aruco.calibrateCameraCharuco()，其使用从板上提取的多个视图中的一组角来校准相机。校准过程完成后，此函数返回相机矩阵(一个 3 x 3 浮点相机矩阵)和一个包含失真系数的向量，3 x 3 矩阵对焦距和相机中心坐标(也称为内在参数)进行编码，而失真系数对相机产生的失真进行建模。
该函数的用法如下：

calibrateCameraCharuco(charucoCorners, charucoIds, board, imageSize, cameraMatrix, distCoeffs[, rvecs[, tvecs[, flags[, criteria]]]]) -> retval, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs

其中，charucoCorners是一个包含检测到的charuco角的向量，charucoIds是标识符列表，board表示板布局，imageSize是输入图像大小。输出向量rvecs包含为每个板视图估计的旋转向量，tvecs是为每个模式视图估计的平移向量，此外，还需要返回相机矩阵cameraMatrix和失真系数distCoeffs。
板是使用cv2.aruco.CharucoBoard_create()函数创建的，其函数用法如下：

CharucoBoard_create(squaresX, squaresY, squareLength, markerLength, dictionary) -> retval

这里，squareX是 x 方向的方格数，squaresY是 y 方向的方格数，squareLength是棋盘方边长(通常以米为单位)，markerLength是标记边长(与squareLength单位相同)，以及dictionary设置字典中要使用的第一个标记，以便在板内创建标记：

# 创建板
dictionary = cv2.aruco.Dictionary_get(cv2.aruco.DICT_7X7_250)
board = cv2.aruco.CharucoBoard_create(3, 3, .025, .0125, dictionary)
img = board.draw((200 * 3, 200 * 3))

创建的板如下图所示：

该board稍后在校准过程中由cv2.aruco.calibrateCameraCharuco()函数使用：

# 创建字典对象
dictionary = cv2.aruco.Dictionary_get(cv2.aruco.DICT_7X7_250)
# 创建视频捕获对象
cap = cv2.VideoCapture(0)

all_corners = []
all_ids = []
counter = 0
for i in range(300):
    # 读取帧
    ret, frame = cap.read()
    # 转化为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 标记检测
    res = cv2.aruco.detectMarkers(gray, dictionary)

    if len(res[0]) > 0:
        res2 = cv2.aruco.interpolateCornersCharuco(res[0], res[1], gray, board)
        if res2[1] is not None and res2[2] is not None and len(res2[1]) > 3 and counter % 3 == 0:
            all_corners.append(res2[1])
            all_ids.append(res2[2])
        # 绘制探测标记
        cv2.aruco.drawDetectedMarkers(gray, res[0], res[1])

    cv2.imshow('frame', gray)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
    counter += 1

try:
    # 相机校准
    cal = cv2.aruco.calibrateCameraCharuco(all_corners, all_ids, board, gray.shape, None, None)
except:
    cap.release()
    print("Calibration could not be done ...")

# 获取校准结果
retval, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs = cal

校准过程完成后，使用pickle将相机矩阵和失真系数保存到磁盘：

f = open('calibration.pckl', 'wb')
pickle.dump((cameraMatrix, distCoeffs), f)
f.close()

一旦校准过程完成，就可以进行相机位姿估计。

3.4 相机姿态估计

为了估计相机姿态，需要使用cv2.aruco.estimatePoseSingleMarkers()函数，它估计单个标记的姿态，姿态由旋转和平移向量组成，其用法如下：

cv2.aruco.estimatePoseSingleMarkers(corners, markerLength, cameraMatrix, distCoeffs[, rvecs[, tvecs[, _objPoints]]]) -> rvecs, tvecs, _objPoints

其中，cameraMatrix和distCoeffs分别是相机矩阵和畸变系数；它们是相机校准后获得的值；参数corners是一个向量，包含每个检测到的标记的四个角；markerLength参数是标记边的长度；返回的平移向量保存在同一单元中。此函数返回每个检测到的标记的rvecs(旋转向量)、tvecs(平移向量)和_objPoints(所有检测到的标记角的对象点数组)。
标记坐标系以标记的中间为中心。因此，标记四个角的坐标如下：

(-markerLength/2, markerLength/2, 0)
(markerLength/2, markerLength/2, 0)
(markerLength/2, -markerLength/2, 0)
(-markerLength/2, -markerLength/2, 0)

ArUco还提供cv2.aruco.drawAxis()函数，用于为每个检测到的标记绘制系统轴，其用法如下：

cv2.aruco.drawAxis(image, cameraMatrix, distCoeffs, rvec, tvec, length) -> image

length参数设置绘制轴的长度(与tvec单位相同)，其他参数与之前函数相同。

# 加载相机校准数据
with open('calibration.pckl', 'rb') as f:
    cameraMatrix, distCoeffs = pickle.load(f)
# 创建字典对象
aruco_dictionary = cv2.aruco.Dictionary_get(cv2.aruco.DICT_7X7_250)
# 创建参数对象
parameters = cv2.aruco.DetectorParameters_create()

# 创建视频捕获对象
capture = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 捕获视频帧
    ret, frame = capture.read()
    # 转换为灰度图像
    gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 探测标记
    corners, ids, rejectedImgPoints = cv2.aruco.detectMarkers(gray_frame, aruco_dictionary, parameters=parameters)
    # 绘制标记
    frame = cv2.aruco.drawDetectedMarkers(image=frame, corners=corners, ids=ids, borderColor=(0, 255, 0))
    # 绘制被拒绝候选标记
    frame = cv2.aruco.drawDetectedMarkers(image=frame, corners=rejectedImgPoints, borderColor=(0, 0, 255))

    if ids is not None:
        # rvecs, tvecs分别是角点中每个标记的旋转和平移向量
        rvecs, tvecs, _ = cv2.aruco.estimatePoseSingleMarkers(corners, 1, cameraMatrix, distCoeffs)
        # 绘制系统轴
        for rvec, tvec in zip(rvecs, tvecs):
            cv2.aruco.drawAxis(frame, cameraMatrix, distCoeffs, rvec, tvec, 1)

    # 绘制结果帧
    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

3.5 增强现实初探

之后，我们就可以在现实图像中融合一些图像、形状或 3D 模型，以展示完整的增强现实应用程序，在第一个实例中，我们用标记的大小覆盖一个矩形。执行此功能的代码如下：

OVERLAY_SIZE_PER = 1
# 加载相机校准数据
with open('calibration.pckl', 'rb') as f:
    cameraMatrix, distCoeffs = pickle.load(f)
# 创建字典对象
aruco_dictionary = cv2.aruco.Dictionary_get(cv2.aruco.DICT_7X7_250)
# 创建参数对象
parameters = cv2.aruco.DetectorParameters_create()

# 创建视频捕获对象
capture = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    # 捕获视频帧
    ret, frame = capture.read()
    # 转换为灰度图像
    gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 探测标记
    corners, ids, rejectedImgPoints = cv2.aruco.detectMarkers(gray_frame, aruco_dictionary, parameters=parameters)
    # 绘制标记
    frame = cv2.aruco.drawDetectedMarkers(image=frame, corners=corners, ids=ids, borderColor=(0, 255, 0))

    if ids is not None:
        # rvecs, tvecs分别是角点中每个标记的旋转和平移向量
        rvecs, tvecs, _ = cv2.aruco.estimatePoseSingleMarkers(corners, 1, cameraMatrix, distCoeffs)
        for rvec, tvec in zip(rvecs, tvecs):
            # 定义要覆盖图像的点
            desired_points = np.float32(
                [[-1 / 2, 1 / 2, 0], [1 / 2, 1 / 2, 0], [1 / 2, -1 / 2, 0], [-1 / 2, -1 / 2, 0]]) * OVERLAY_SIZE_PER
            # 投影点
            projected_desired_points, jac = cv2.projectPoints(desired_points, rvecs, tvecs, cameraMatrix, distCoeffs)
            # 绘制投影点
            draw_points(frame, projected_desired_points)

    # 绘制结果帧
    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

首先，您需要定义要覆盖图像或模型的点，因为要覆盖检测到的标记上的矩形，请定义矩形坐标：

desired_points = np.float32(
                [[-1 / 2, 1 / 2, 0], [1 / 2, 1 / 2, 0], [1 / 2, -1 / 2, 0], [-1 / 2, -1 / 2, 0]]) * OVERLAY_SIZE_PER

需要注意的是，我们必须在标记坐标系(标记中心为坐标原点)中定义这些坐标，然后，使用cv2.projectPoints()函数投影这些点：

projected_desired_points, jac = cv2.projectPoints(desired_points, rvecs, tvecs, cameraMatrix, distCoeffs)

最后，使用draw_points()函数绘制这些点：

def draw_points(img, pts):
    """ 在图中绘制点 """
    pts = np.int32(pts).reshape(-1, 2)
    img = cv2.drawContours(img, [pts], -1, (255, 255, 0), -3)
    for p in pts:
        cv2.circle(img, (p[0], p[1]), 5, (255, 0, 255), -1)
    return img

程序输出如下所示：

3.6 增强现实进阶

上面的程序可以很容易地修改以融合更高级的数字信息，接下来，我们将融合以下图像：

为了实现上述增强显示，实现draw_augmented_overlay()函数如下：

def draw_augmented_overlay(pts_1, overlay_image, image):
    """ 增强现实 """

    # 定义要绘制的叠加图像的正方形
    pts_2 = np.float32([[0, 0], [overlay_image.shape[1], 0], [overlay_image.shape[1], overlay_image.shape[0]],
                        [0, overlay_image.shape[0]]])
    # 绘制边框以查看图像边框
    cv2.rectangle(overlay_image, (0, 0), (overlay_image.shape[1], overlay_image.shape[0]), (255, 255, 0), 10)

    # 创建转换矩阵
    M = cv2.getPerspectiveTransform(pts_2, pts_1)

    # 使用变换矩阵M变换融合图像
    dst_image = cv2.warpPerspective(overlay_image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

    # 创建掩码
    dst_image_gray = cv2.cvtColor(dst_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, mask = cv2.threshold(dst_image_gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
    # 使用计算出的掩码计算按位与
    image_masked = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)
    # 两个图像进行加和创建结果图像
    result = cv2.add(dst_image, image_masked)
    return result

draw_augmented_overlay()函数首先定义叠加图像的正方形。然后计算变换矩阵，用于变换叠加图像得到dst_image图像；接下来，创建掩码并使用之前创建的掩码按位运算以获得image_masked图像；最后将dst_image和image_masked相加，得到结果图像，并返回。
运行程序的结果如下图所示：

概括

在本章中，我们介绍了增强现实，了解了如何构建基于标记和无标记的增强现实应用程序。此外，通过实例，我们了解了如何在现实场景中融合简单数字信息(形状或图像等)。如果想要要融合更复杂和高级的 3D 模型，可以使用OpenGL库。

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