首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

基于图库图像的ARCore表面检测

是一种利用ARCore技术进行增强现实(AR)应用开发的方法。ARCore是谷歌开发的一种AR平台,它使用手机摄像头和传感器来感知和跟踪设备周围的环境,从而在现实世界中叠加虚拟对象。

基于图库图像的ARCore表面检测是指通过使用设备上的图库图像(例如照片)作为参考,ARCore可以检测到现实世界中的平面表面。这使得开发者可以将虚拟对象精确地放置在图像上,从而实现更加逼真和交互性的AR体验。

优势:

  1. 精确的表面检测:ARCore利用图库图像作为参考,可以更准确地检测到现实世界中的平面表面,提供更稳定和准确的AR体验。
  2. 丰富的交互性:通过将虚拟对象放置在图像上,用户可以与虚拟对象进行互动,例如旋转、缩放和移动,增强了用户体验。
  3. 创意应用场景:基于图库图像的ARCore表面检测可以应用于多个领域,如教育、娱乐、广告等,为用户提供丰富多样的AR体验。

应用场景:

  1. 教育:基于图库图像的ARCore表面检测可以用于教育领域,例如通过扫描教科书中的图片,学生可以在手机上观看与该图片相关的3D模型或动画,提高学习效果。
  2. 娱乐:基于图库图像的ARCore表面检测可以用于游戏和娱乐应用,例如通过扫描海报或杂志封面,用户可以与虚拟角色进行互动,增加娱乐性。
  3. 广告:基于图库图像的ARCore表面检测可以用于广告行业,例如通过扫描产品包装上的图片,用户可以查看产品的3D模型或演示视频,提高产品展示效果。

腾讯云相关产品: 腾讯云提供了一系列与AR相关的产品和服务,其中包括:

  1. 腾讯云AR开放平台:提供了AR开发所需的SDK和API,开发者可以使用该平台构建基于图库图像的ARCore表面检测应用。
  2. 腾讯云图像识别:提供了图像识别的能力,可以用于识别图库图像中的物体或场景,为AR应用提供更多的交互性和个性化定制。
  3. 腾讯云云服务器(CVM):提供了可靠的云服务器资源,用于部署和运行AR应用程序。
  4. 腾讯云数据库(TencentDB):提供了高性能和可扩展的数据库服务,用于存储和管理AR应用中的数据。

更多关于腾讯云AR相关产品和服务的详细介绍,请访问腾讯云官方网站:腾讯云AR产品介绍

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

基于图割算法木材表面缺陷图像分割

这是一篇纯干货~快收藏~ 木材表面缺陷不利于木材加工利用,降低木制品品质,影响生产企业经济效益,因此木材表面缺陷图像检测技术越来越受重视。...而采用图像处理方法进行木材表面缺陷检测,是实现木材表面缺陷自动检测、提高企业生产效率必由之路。...2 木材表面缺陷图像分割试验 2.1 基于Graph Cuts算法木材表面缺陷图像分割 本试验采用计算机为Intel(R) Core(TM)i5-4200U CPU,1.60G硬盘,4G RAM,操作系统为...2.2 基于Grab Cut算法木材表面缺陷图像分割 采用Grab Cut算法对含有单缺陷目标、多缺陷目标的木材表面缺陷图像进行分割试验。...引文格式: 白雪冰, 李润佳, 许景涛,等.基于图割算法木材表面缺陷图像分割[J]. 林业工程学报, 2018, 3(2):123-128.

61450

基于深度学习【木板】表面缺陷检测与识别

为了提高林业资源利用率,实现企业木材加工可持续发展,基于深度学习对实木板材缺陷图像进行检测,准确检测和识别表面缺陷位置信息。...实木板材特征识别往往采用传统图像处理技术,缺陷识别率较低,利用机器视觉检测技术结合深度学习对实木板材缺陷进行检测,能够有效解决实木板材表面缺陷识别的准确性和检测速度等问题。...光线在实木板材表面会有反射现象,图像会有噪声干扰,造成图像模糊,降低实木板材检测精度。在实木板材缺陷检测现场, 由于光照强度不稳定, 将会造成图像细节部分分辨率低。...首先使用图像采集设备获得木材表面图像,其次按照目标要求分割采集到图像,接着可以利用深度学习算法对分割后图像进行特征提取,最后通过分类器进行分类识别,经过一系列图像处理算法来检测木材缺陷。...以具有复杂纹理木板表面刮痕缺陷检测为例: 市场上木板主要以人造板为主,是以木板或其他非木质材料,经过机械加工形成基板,使用胶粘剂将打印好木质纹理和基板粘连压制形成

86430

霸榜第一框架:工业检测基于差异和共性半监督方法用于图像表面缺陷检测

1 概括 半监督框架下,研究者提出了一种端到端基于内存分割网络(MemSeg)来检测工业产品表面缺陷。...2 背景 工业场景下产品表面异常检测对于工业智能发展至关重要。 表面缺陷检测是在图像中定位异常区域问题,例如划痕和污迹。...但在实际应用中,由于异常样本概率低且异常形式多样,传统监督学习异常检测难度更大。 因此,基于半监督技术表面缺陷检测方法在实际应用中具有更显着优势,在训练阶段只需要正常样本。...MemSeg基于U-Net架构,使用预训练ResNet18作为编码器。...计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域,主要致力于人脸检测、人脸识别,多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。研究院接下来会不断分享最新论文算法新框架,我们这次改革不同点就是,我们要着重”研究“。

84010

基于深度学习和机器视觉手机表面缺陷检测

视觉/图像重磅干货,第一时间送达! 随着智能制造产业升级和改造,智能手机作为人们生活必需品,它“智”不仅仅在于产品功能、性能方面的创新,更在于生产制造过程智能化。...深度学习技术 解锁智能手机“智”造之路 手机在生产时候不可避免会有一些缺陷,例如: · 盖板玻璃上有划伤、压伤、破损、边缘毛刺等,产品尺寸公差大等; · 手机电池表面会出现漏气、焊点、压伤等;...· PCB元器件有错、漏、反、浮高等问题; · 金属部件表面脏污、裂纹、划伤、刮伤、气泡等; · 摄像模组上有异物、污染、刮伤、白点以及高度差等; · 在成品机组装上,出现缺件、错件、...深度学习技术,通过深度提取图像瑕疵特征,突破传统机器视觉逻辑简单、难以分析无规律图像瓶颈,持续有效地提高了质检准确性。...检测方案 通过机器视觉系统,检测产品制造中出现划痕、脏污、异物等外观缺陷和其他异常,检测装配错误、表面缺陷、损坏工件和缺失功能,可确定对象方向、形状、位置,还可识别功能。

12010

基于生成对抗网络完成小表面缺陷检测

首先,本文提出方法是通过将图像变化作为正则项来生成无缺陷图像和缺陷相应版本。其次,提出了结合卷积神经网络(CNN)对抗生成网络(GAN),通过缺陷图像样本来保证微小表面缺陷检测准确性。...在不同类型表面图像样本上实验结果表明,该方法可以显着提高最新方法性能,同时实现99.2%缺陷检测精度。...在以前工作中,已经提出了许多用于识别不同类型表面缺陷基于机器视觉技术,这些技术可以大致分为两类:基于模板方法和基于模型方法和基于深度学习方法来识别表面缺陷。...尽管已经有了许多基于机器视觉表面缺陷检测方法,但由于一些原因,比如微小缺陷不可感知性(如下图所示)和罕见缺陷发生,表面异常识别仍然是一个尚未解决问题,这使得基于模板和基于模型机器视觉技术都不可行...图.用于小表面缺陷检测网络 在这项工作中,将图像夸张效果建模为原始图像上各种变换组合,也可以通过最大化图像中所有色块之间相似度,将其转换为图像模板。

85220

基于Prewitt算子图像边缘检测

,operator为算子 返回结果为原图灰度图像与算子卷积后结果矩阵 实际上,SciPy库中signal模块含有一个二维卷积函数convolve2d() ''' def img_conv (image_array...0~255 image_xy=(255.0/image_xy.max())*image_xy ''' 输出图像边缘检测结果。...其中,参数为image_array时输出为原图灰度图像, 参数为image_x时输出为原图x方向导数图像, 参数为image_y时输出为原图y方向导数图像, 参数为image_xy时输出为原图梯度图像...plt.axis("off") plt.subplot(2,2,4) plt.imshow(image_xy,cmap=plt.cm.gray) plt.axis("off") plt.show() 算法:基于...Prewitt算子图像边缘检测是利用两个方向模板与图像进行邻域卷积(Adjacent Convolution)运算来完成图像边缘检测

61920

平面检测-搜索真实世界表面

现在我们已经完成了正确运行ARKit项目的所有基本设置,我们希望我们设备能够坐在水平表面上。这是飞机检测。在本节中,我们将学习如何激活平面检测。我们将熟悉锚点以及如何使用它们将对象放置在锚点上。...现在,让我们从ARSCNViewDelegate实现一个新方法来查找表面。键入didAdd并在选项中选择渲染器。该didAdd方法当相机检测到物体会通知我们,然后标记锚它。...我们将使用网格图像。 plane.firstMaterial?....因此,我们能够在检测表面时将其可视化,在我示例中是地板。但我们知道地板比那更大。不幸是,当我四处走动时,网格并没有变大。 ?...您会看到在移动设备时,表面的大小会相应更新。 删除锚点 有时会发生错误。场景可以检测同一表面的多个锚点。我们可以通过添加didRemove方法来解决这个问题。

2.9K30

表面缺陷检测意义及现状

点击上方蓝色字体,关注我们 本节首先介绍表面缺陷检测基本概念、重要意义和应用现状,对概念、意义及现状充分了解能够帮助读者更清晰地理解表面缺陷检测方法发展历程,从而掌握目前主流视觉检测方法。...表面缺陷检测意义主要体现在以下三个方面: 严格把控产品质量 表面缺陷不仅破坏产品美感和舒适度,还可能对产品性能造成严重损害。...因此,产品表面缺陷检测必须覆盖在生产多个环节,既在出厂前最后环节,也在生产中间关节。以带钢检测为例,带钢表面质量是评估产品等级关键指标。...长时间检测工作容易对人眼造成伤害,特别是在检测玻璃、金属等强烈反光物体表面时。...以基于机器视觉技术检测系统为例,工件位置一致性、打光稳定性、相机及镜头匹配度、检测算法有效性等都会直接影响图像采集质量和检测系统应用性能,这需要机器、电气、视觉、传感等多套系统配合。

2.4K40

基于OpenCV图像形状检测(含源码)

导读 本文给大家分享一个用OpenCV传统方法实现形状检测小案例。...背景介绍 实例来源:https://github.com/akshaybhatia10/ComputerVision-Projects/tree/master/FindShapes 其中典型测试图片如下...: 上图中包含了矩形、正方形、三角形、圆形和五角形共5种形状,我们目的是将其定位并标注对应形状,效果如下: 实现步骤 【1】 图片转为灰度图,做二值化。...width * 1.0 / height) >= 0.95 and abs(width * 1.0 / height) <= 1.05: ② 区分星形(四角形/五角形)和正多边形(正八边形/正十边形)除了检测边数还可以加上凸包缺陷计算...,可以将二者很好区分; ③ 上面虽然是比较简单图形,但是方法和思想可以共用,大家可以将自己图像先处理简单后再做识别,必要时可以使用角点、夹角、凸包缺陷等方法; 测试图片与源码下载链接: https

2.4K21

基于深度学习图像目标检测(上)

这里简要概述下下部分图像目标检测深度学习模型。 前言 有一些图像分割背景知识也很有意思,简单列下, 概述下来,主要是五大任务, 六大数据集, 七大牛人组,一个效果评估。 五大图像处理任务 1....图像分类 2. 分类和定位 3. 目标物体检测 4. 语义分割 一下子从框世界进入了像素点世界。 5....基于Selective Search + DPM/HoG + SVM物体识别 7. AlexNet图像分类 2012年AlexNet赢得LSVRCImageNet分类竞赛。...开启了CNN网络目标检测应用 3. 引入了BBR和分类结合思想 4. 定义了RoI, 基于推荐区域思想 R-CNN问题: 不是端到端模型,依赖SS和SVM! 计算速度相当慢!...基于SPPNet, Fast R-CNN做了两大改进: 一, 简化SPP成为RoI Pooling, 只用了最细分SPPNet。

1.7K90

基于 Laplacian 实现简单图像模糊检测

对于要展示商品图片而言,我们对图片本身质量要求会比较高,例如不能将模糊不清图片进行展示。因此,需要一种图像模糊检测方法,便于我们筛选出可用图片。...我们使用基于 Laplacian 算法来检测图片是否模糊。调用它比较简单,因为 OpenCV 内置了 Laplacian 函数。...图像模糊检测算法 算法主要思想:先将图像转换成灰度图像,然后单一通道灰度图像经过刚才计算出来拉普拉斯 3x3 卷积核计算后会得到一个响应图,最后再计算这个响应图方差。...基于该方差和按照经验设定阈值进行比较,就可以判断图像是否模糊。对于同一种类型商品图片,可以采用同一个阈值。不同商品、不同环境拍摄图片可能需要调整阈值。...最后,我们团队主要使用语言是 Java/Kotlin,还需要编写一个 jni 来调用该函数。 总结 在无参考图像情况下,Laplacian 是一种常见图像模糊检测方式。

2.3K10

基于OpenCV图像梯度与边缘检测

为了检测边缘,我们需要检测图像不连续性,可以使用图像梯度来检测不连续性。但是,图像梯度也会受到噪声影响,因此建议先对图像进行平滑处理。 本文目录: 1....基于OpenCV实现 Sobel算子函数 Scharr算子 Laplacian算子 一、图像梯度与几种算子 “滤波器”也可以称为“卷积核”,“掩膜”,“算子”等。...边缘检测一般标准包括: 以低错误率检测边缘,也即意味着需要尽可能准确捕获图像中尽可能多边缘。 检测边缘应精确定位在真实边缘中心。...2.1 高斯滤波 边缘检测非常容易受到图像噪声影响,因此为了避免检测到错误边缘信息,可以先用高斯滤波器去除图像噪声。...如果该点是方向上局部最大值,则保留该点 如果不是,则将其置为0 对图像进行梯度计算后,仅仅基于梯度值提取边缘仍然很模糊。对边缘有且应当只有一个准确响应。

4.3K21

「技术」基于机器视觉缺陷检测方法与机器学习表面缺陷

基于机器视觉缺陷检测方法目前,基于机器视觉表面缺陷方法主要分为基于图像处理缺陷检测方法和基于机器学习缺陷检测方法。两种方法具体介绍如下。...1、基于图像处理缺陷检测基于图像处理缺陷检测主要分为图像预处理和缺陷检测两个部分,图像预处理包括图像去噪和图像分割等算法,是缺陷检测前期工作,缺陷检测部分主要利用图像特征提取或模板匹配算法完成对缺陷检测...特征提取是表面缺陷检测关键环节,特征提取精度对后续特征点匹配精度、模板匹配精度、计算复杂度等方面均有影响。目前常用特征提取方法主要有基于纹理特征提取、基于颜色特征和基于形状特征提取等。...基于元素匹配方法、基于灰度信息匹配方法和基于形状匹配方法是图像模板匹配中常用3种方法,一般在表面缺陷检测中常用基于形状匹配方法对表面缺陷进行检测,具体过程为:首先确定所检测目标区域,将目标区域与背景区域分离...基于图像处理缺陷检测方法已经在工业检测环节得到了应用实践,例如,利用多模板匹配方法对印刷品表面检测检测精度可达0.1mm,检测速度小于1s;使用形状模板匹配对冲压件进行检测,单张图像匹配时间为36

83220

基于FPGA图像边缘检测系统(一)-原理

基于FPGA图像边缘检测系统(一)-原理 参考文献:手把手教你学FPGA设计:基于大道至简至简设计法 基于VIP_Board BigFPGA入门进阶及图像处理算法开发教程-V3.0 以上两篇文章可以点击下载...整个系列文章如下: 基于FPGA图像边缘检测系统(一)-原理 基于FPGA图像边缘检测系统(二)-原理 基于FPGA图像边缘检测系统(三)-设计实现 文章目录 基于FPGA图像边缘检测系统(一...)-原理 [基于FPGA图像边缘检测系统(一)-原理](https://blog.csdn.net/Pieces_thinking/article/details/83150325) [基于FPGA图像边缘检测系统...(二)-原理](https://blog.csdn.net/Pieces_thinking/article/details/83274412) [基于FPGA图像边缘检测系统(三)-设计实现](https...[基于FPGA图像边缘检测系统(一)-原理](https://blog.csdn.net/Pieces_thinking/article/details/83150325) [基于FPGA图像边缘检测系统

96010

基于FPGA图像边缘检测系统(二)-原理

基于FPGA图像边缘检测系统(二)-原理 参考文献:手把手教你学FPGA设计:基于大道至简至简设计法 基于VIP_Board BigFPGA入门进阶及图像处理算法开发教程-V3.0 整个系列文章如下...: 基于FPGA图像边缘检测系统(一)-原理 基于FPGA图像边缘检测系统(二)-原理 基于FPGA图像边缘检测系统(三)-设计实现 文章目录 基于FPGA图像边缘检测系统(二)-原理 [基于FPGA...图像边缘检测系统(一)-原理](https://blog.csdn.net/Pieces_thinking/article/details/83150325) [基于FPGA图像边缘检测系统(二)-...PS:下列文章有福利 [基于FPGA图像边缘检测系统(一)-原理](https://blog.csdn.net/Pieces_thinking/article/details/83150325) [基于...FPGA图像边缘检测系统(二)-原理](https://blog.csdn.net/Pieces_thinking/article/details/83274412) [基于FPGA图像边缘检测系统

90840
领券