图像目标优化技术| Vuforia Library

在本文中，我们介绍了通过评估和调整对比度或调整设备上可能影响跟踪性能的其他设置来改进基于图像的目标的不同技术。

我们提供了一系列调整和不同的技术，以帮助您改进基于图像的低性能目标。图像目标根据其自然特征进行跟踪，可以通过对比度设置进行增强。

此外，如果您发现环境或设备也会影响跟踪的稳健性，则可能需要定义相机的聚焦模式和其他设备设置。

Vuforia引擎使用目标图像的灰度版本来识别可用于识别和跟踪的特征。您可以使用图像的灰度直方图来评估其作为目标图像的适用性。可以使用图像编辑应用程序（如GIMP或Photoshop）生成灰度直方图。

如果图像的整体对比度较低，并且图像的直方图窄且尖细，则不太可能是一个好的目标图像。这些因素表明，图像没有很多可用的功能。然而，如果直方图宽而平，这是图像包含有用特征的良好分布的第一个迹象。不过，请注意，并非所有情况下都是如此，如带有渐变特征的图像所示。

局部对比度的好坏通常很难用眼睛检测出来。您可以通过增强特征的边缘来提高图像的对比度，如下面的示例所示。其他一般特征，如有机形状、圆形细节、模糊或高度压缩的图像，通常不能提供足够的丰富性和细节来正确检测和跟踪。请参见设计和开发图像目标的最佳实践了解更多信息。

如果图像目标的评估或星级评定导致功能不足，我们建议增强对比度，以提高目标检测。这将通过对图像应用局部对比度增强调整来提高特征的质量。

此调整通过增加边和角周围的局部对比度来修改图像。为了使此调整产生预期结果，打印的目标必须清晰，并且必须在运行时在应用程序中正确设置相机焦距。否则，摄影机模糊会降低此调整的效果。请参见相机聚焦模式如何调整此设置。

注：如果在“目标管理器”中缩小较长一侧的图像，则可能会破坏此调整的效果；因此，在这一步之前缩小图像是很重要的。

应用此调整的程序相当简单。在我们的示例中，我们使用Adobe Photoshop。您可以使用您选择的任何其他图形编辑器工具；然而，步骤可能不同：

加载将图像导入Adobe Photoshop。
转换将层转换为智能对象.
选择过滤器->锐化->取消锐化遮罩并调整三个设置(数量、半径以及门槛)以增强对比度。
注：The 金额和半径设置是相互依赖的，这意味着如果提高“半径”，则需要降低“数量”，反之亦然。
1. 金额控制应用于边的对比度。对于高分辨率图像，数量不应超过200%。
2. 半径控制边的厚度。增加1个像素将影响要素边缘旁边的一个亮像素和一个暗像素。对于打印图像，建议保持在1-3像素范围内，以避免光晕效果。
3. 门槛控制哪些像素受其他两个设置的影响。其范围为0-255，是亮度级别，并指示周围像素的锐化程度。这在很大程度上取决于图像细节从图像背景中脱颖而出的程度，但建议将阈值设置为10或更低。

输出的是对比度增强的图像。如果您希望了解有关对比度增强后图像校正的更多信息，请参阅您的图像编辑工具自己的资源和可用的各种指南，例如一.

原始图像

增强局部对比度的图像

我们建议考虑目标图像将放置在什么材质上，因为光泽度和平整度会影响其可跟踪性。请咨询基于图像的目标的物理特性了解更多信息。

如果目标在相机视图中聚焦不好或照明不好，相机图像结果可能会模糊，目标细节可能很难检测到。因此，检测和跟踪性能可能会受到负面影响。
建议使用适当的相机对焦模式和闪光灯，以确保最佳的相机条件。请参见在Unity中使用相机和摄像头API概述用于调整相机设置。