利用Vuforia自定义识别/动态生成识别图的简单操作步骤

利用自定义识别可以不用上传图片到Vuforia官网，也可以动态生成/修改识别图来达到在本地修改识别图的目的。

利用Vuforia进行自定义图片的识别（自定义识别是不支持虚拟按键的）

1.新建工程并将Vuforia插件导入Unity

2.因为是自定义识别图，不用将图片上传到官网，也就不用下载相应的图片数据包

3.将原始场景中的MainCamera删除，并拖入vuforia预制件中的ARCamera，ImageTarget和UserDefinedTargetBuilder拖入

4.导一个模型进去并放到ImageTarget下面...

 

5.在ARCamera下面的VuforiaBehaviour下点击OpenVuforiaConfiguration,输入LicenseKey，然后将ImageTarget的类型设置为UserDefined。

 

6.写脚本，这里脚本名字叫做UDTTest,挂到UserDefinedTargetBuilder下，然后将UserDefinedTargetBuilder脚本的Start scanning auto勾上，表示开启自动扫描

 

这个脚本，需要用到Vuforia命名空间， System.Linq命名空间，需要实现接口

IUserDefinedTargetEventHandler,具体代码框架如下：

public class UDTTest : MonoBehaviour,IUserDefinedTargetEventHandler
{  
    // Use this for initialization  
    void Start()
    {
 
    }
 
    // Update is called once per frame
    void Update()
    {
 
    }
 
    public void OnFrameQualityChanged(ImageTargetBuilder.FrameQuality frameQuality)
    {
       
    }
 
    public void OnInitialized()
    {
        
    }
 
    public void OnNewTrackableSource(TrackableSource trackableSource)
    {
        
    }    
}

我们需要实现这个接口中所定义的三个方法OnFrameQualityChanged，OnInitialized和OnNewTrackableSource。

代码开始时先定义一个UserDefinedTargetBuildingBehaviour类型的变量，紧接着在Start中为这个变量赋值，这个变量也就是目前这个

UserDefinedTargetBuilder物体中UserDefinedTargetBuildingBehaviour组件的引用（这个组件可以动态修改ImageTarget），然后再将当前类注册为该类型事件。

	m_TargetBuildingBehaviour = this.GetComponent();
        if (m_TargetBuildingBehaviour!=null)
        {
            m_TargetBuildingBehaviour.RegisterEventHandler(this);
        }
 

接着实现接口中的三个方法，

OnInitialized（）：初始化一些数据 需要自定变量来获得一个动态生成的ObjectTracker的引用和新的数据集Datasets，ObjectTracker类封装的方法来管理DataSets类和提供的ImagetargetBuilder和Targetfinder类。

 

public void OnInitialized()
{
     m_objectTracker = TrackerManager.Instance.GetTracker();
     if (m_objectTracker != null)
     {
         m_BuildDataSet = m_objectTracker.CreateDataSet();
         m_objectTracker.ActivateDataSet(m_BuildDataSet);    //激活数据集
     }
}

之后是OnFrameQualityChanged函数，用来更新当前帧质量

先定义一个ImageTargetBuilder.FrameQuality类型的枚举变量，用来记录当前帧图像质量。

 

public void OnFrameQualityChanged(ImageTargetBuilder.FrameQuality frameQuality)
 {
        m_FrameQuality = frameQuality;
        if (m_FrameQuality == ImageTargetBuilder.FrameQuality.FRAME_QUALITY_LOW)
        {
            Debug.Log("Low Camera Image Quality ");
        }
 
}

 

最后最重要的一个方法OnNewTrackableSource，这里需要声明两个变量，一个是已经动态生成可识别的识别图的数量（int TargetCounte），另一个是ImageTargtBehaviour，也就是这个ImageTarget上的ImageTargtBehaviour。（在Unity编辑器中把ImageTarget拖到这里）

主要代码：

 public void OnNewTrackableSource(TrackableSource trackableSource)
    {
        m_objectTracker.Stop();  //停止追踪才能激活数据集
        m_TargetCounter++;
        m_objectTracker.DeactivateDataSet(m_BuildDataSet);//创建一个新的数据集
        //如果trackable满了或者已经定义了5个识别对象，那么删除旧的DataSet
        if (m_BuildDataSet.HasReachedTrackableLimit() || m_BuildDataSet.GetTrackables().Count() > 5)
        {
            IEnumerable trackables = m_BuildDataSet.GetTrackables();
            Trackable oldest = null;
            foreach (Trackable trackable in trackables)
            {
                if (oldest == null || trackable.ID < oldest.ID)
                {
                    oldest = trackable;
                }
            }
 
            if (oldest != null)
            {
                m_BuildDataSet.Destroy(oldest, true);
            }
        }
 

        //定义Trackable并实例化
        ImageTargetBehaviour imageTargetCopy = Instantiate(ImageTargetTemplate);
        imageTargetCopy.gameObject.name = "UserDefinedTarget-" + m_TargetCounter;
        //复制一个Trckable到imageTargetCopy上并让它激活
        m_BuildDataSet.CreateTrackable(trackableSource, imageTargetCopy.gameObject);
        m_objectTracker.ActivateDataSet(m_BuildDataSet);
        m_objectTracker.Start();  
 
}

最后在UserDefinedTargetBuilder下勾上StartScanningAutomatically 自动扫描

再创建一个Button，点击Button动态更新识别图 （最多可以存5张）

 public void OnBuildButtonClick()
    {
        m_TargetBuildingBehaviour.BuildNewTarget("Test2", 50);
//BuildNewTarget（string targetname，float screenSizeWidth） 建立的newtarget，新的ImgTarget
    }

结果 开始没有点的时候

 

 

 

 

我点击了两次，对应两张图片，扫描其他图片是不存在机器人的（这里TargetCounte变成了2）

 

 

 

 

 

 

 

 

本文内容参考自加速想象力出版的《AR与VR开发实战》教程。