画像にディメンションを追加

プラットフォーム固有のガイド

ARCore の Augmented Images API を使用すると、 ユーザーの環境にある 2D 画像（ポスターや商品など）を増幅する 説明します。

参照画像のセットを提供します。ARCore はコンピュータ ビジョン アルゴリズムを使用する 各画像のグレースケール情報から特徴を抽出し、 特徴量の表現を 1 つ以上の拡張画像データベースで作成する。

実行時に、ARCore はユーザーの できます。これにより、ARCore は世界中のこれらの画像を検出し、 値が指定されていない場合は、その位置、向き、サイズが返されます。

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機能

ARCore は、最大 20 個の画像を同時に追跡できます。ARCore は、 同じ画像の複数のインスタンスを検出または追跡します。

各拡張画像データベースには、最大 1,000 個の参照情報を保存できる 作成します。データベースの数に制限はないが、使用できるデータベースは 1 つのみ 任意の時点で有効にできます。

拡張画像データベースには、実行時に データベースあたりの画像数の上限は 1,000 個です。以前に作成した ネットワーク接続を使用して、データベースをホストできます。

画像を追加する際に、画像の物理的なサイズを指定できます。 検出できます。これにより、画像検出のパフォーマンスが向上します。

• 物理サイズが指定されていない場合、ARCore はサイズを推定して調整します トレーニングされます。

• 物理サイズが指定されている場合、ARCore は指定されたサイズと推定値を使用します 差分は無視され、画像の位置と向きが 見かけのサイズまたは実際のサイズと、指定された物理サイズです。

ARCore は、次のような画像に応答し、追跡できます。

• 壁に掛けられたプリントや テーブルの上の雑誌

• 動画（通過するバスの広告や平面上の画像など） 保持するオブジェクトです。

ARCore が画像の追跡を開始すると、画像の位置の推定値が提供されます。 方向を指定できます。ARCore はこれらの推定値を継続的に調整し、 より多くのデータを収集できます

画像が検出されると、ARCore は「トラッキング」を継続画像の位置と 画像が一時的にカメラビューから出ても、画面の向きが変わることはありません。 ユーザーがデバイスを移動したためです。この場合、ARCore は 画像の位置と向きが静止しており、画像自体が画像ではない 環境内を移動します

すべての追跡はデバイス上で行われます。検出にインターネット接続は必要ありません 追跡画像を作成できます

要件

画像の必須条件:

• 最初に検出するカメラフレームの 25% 以上を占めるようにします。

• 平らに置く（例: しわを巻き付けたり、瓶に巻き付けたりしない）。

• カメラがはっきりと映るようにしてください。一部を隠したり、隠したりしてはいけません。 カメラの動きが速すぎるときにカメラが写り込んだときに モーション ブラーです。

CPU 使用率とパフォーマンスに関する考慮事項

すでに有効になっている ARCore 機能に応じて、拡張現実（ARCore） イメージによって ARCore の CPU 使用率が増加する可能性があります。使用していないコンテナは無効にして 機能が必要になることはありません。これにより、 アプリで使用可能な CPU サイクルを増やし、 向上させることです

詳細については、以下をご覧ください。 パフォーマンスに関する考慮事項をご覧ください。

ベスト プラクティス

参照画像の選択に関するヒント

• 画像の解像度は 300 x 300 ピクセル以上にする必要があります。画像の使用 高解像度を使用しても、パフォーマンスは向上しません。
• 参照画像は PNG または JPEG のファイル形式で指定できます。
• 色情報は使用されません。カラー画像と同等のグレースケール画像 実行時に参照画像として使用できます。
• 圧縮率の高い画像は避けてください。機能が阻害されます。 抽出できます
• 幾何学的な特徴を多く含む画像や、 バーコード、QR コード、ロゴ、その他の線画など、いくつかの機能（例: バーコード、QR コード、ロゴ、線画）が 検知と追跡のパフォーマンスが低下します
• パターンの繰り返しがある画像は避けてください。画像で問題が発生する可能性もあります。 検出と追跡に役立ちます。

• ARCore SDK に含まれる arcoreimg ツールを使用して品質スコアを取得する 画像ごとに 0～100 の範囲で指定する必要があります。推奨される品質スコアは 少なくとも 75。次に 2 つの例を示します。

  画像例 1	画像の例 2
  スコア: 0	スコア: 100
  反復的な幾何学的特徴を含む	十分な解像度独自の特徴を多数含む

画像データベース作成のヒント

• Android 用の arcoreimg ツールを使用する 画像データベース ファイルが生成されます。このツールは Android デバイスでのみご利用いただけます Android NDK 開発です。Unity SDK と ARCore に組み込まれている Unreal プラグイン。
• データベースには抽出された特徴の圧縮表現が保存される グレースケール データから導き出されます。各画像エントリ 約 6 KB を占めています。
• 実行時に画像がデータベースに追加されるのに約 30 ミリ秒かかります。
  • UI スレッドをブロックしないように、ワーカー スレッドに画像を追加します。
  • 可能であれば、arcoreimg ツールを使用してコンパイル時に画像を追加します。 使用できます。
• 画像の想定される物理サイズがわかっている場合は、そのサイズを指定します。この 検出と追跡のパフォーマンスが向上するため、特に サイズの大きい物理的な画像（75 cm 超）。
• わずかに残るだけなので、データベースに多数の未使用のイメージを CPU 使用率の増加によるシステム パフォーマンスへの影響

トラッキングの最適化のヒント

• 画像が元の位置から移動しない場合は、 壁に取り付ける場合は、アンカーを トラッキングの安定性を高めます。
• 物理画像がカメラ画像の 25% 以上を占める必要は 最初の検出に使用されます。物理的な画像を画面のサイズに合わせるようユーザーに促すことができます。 使用できます。
• 画像をトラッキングするまでは、画像のポーズとサイズの推定値を使用しません。 フルトラッキングですモデルが最初に画像を検出したとき、 ARCore が含まれていて、予想される物理サイズが指定されていない場合、そのトラッキング状態は 一時停止されます。これは、ARCore が画像を認識したにもかかわらず、 3D 空間での位置を推定するのに十分なデータが収集されていません。