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

Spark AR如何旋转目标跟踪器

Spark AR是Facebook推出的增强现实(AR)开发平台,用于创建和发布AR效果。它可以通过使用计算机视觉技术来跟踪和识别现实世界中的目标,并在其上叠加虚拟内容。

在Spark AR中,旋转目标跟踪器是一种用于跟踪目标物体旋转状态的功能。通过旋转目标跟踪器,开发者可以实现在目标物体旋转时,虚拟内容也跟随旋转并保持与目标物体的一致性。

要在Spark AR中实现旋转目标跟踪器,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 导入目标物体:首先,需要将目标物体的模型导入到Spark AR中。可以使用Spark AR提供的3D建模工具或导入现有的3D模型文件。
  2. 创建目标跟踪器:在Spark AR中,可以创建一个目标跟踪器来跟踪目标物体的位置和旋转状态。通过选择目标物体并设置跟踪器的属性,可以将目标物体与虚拟内容进行关联。
  3. 添加虚拟内容:在目标跟踪器上添加虚拟内容,例如3D模型、动画、特效等。确保虚拟内容与目标物体的位置和旋转状态保持一致。
  4. 调整跟踪器参数:根据实际需求,可以调整目标跟踪器的参数,例如跟踪的灵敏度、旋转的阈值等,以获得更好的跟踪效果。
  5. 测试和发布:在Spark AR中进行测试,确保目标跟踪器能够准确地跟踪目标物体的旋转状态。完成测试后,可以将AR效果发布到Facebook平台或其他支持Spark AR的平台上。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云AR开放平台(https://cloud.tencent.com/product/ar)

腾讯云AR开放平台是腾讯云提供的一站式AR开发和运营解决方案。它提供了丰富的AR开发工具和服务,包括目标跟踪、虚拟内容制作、AR场景管理等功能。开发者可以借助腾讯云AR开放平台快速构建和发布AR应用,并享受腾讯云强大的云计算和存储能力。

请注意,以上答案仅供参考,具体的实现方法和推荐产品可能会因实际需求和环境而有所不同。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Android Motion Stills实现AR即时运动捕捉

即时运动捕捉 即时运动捕捉的核心思想是解耦摄像机的平移和旋转估计,将其视为独立的优化问题。首先,我们只根据相机的视觉信号确定3D相机的平移。为此,我们观察目标区域的明显2D平移和跨帧的相对缩放比例。...为了解决这个问题,我们在现有的跟踪器(Motion Text中使用的跟踪器)中添加了缩放比例估计,并在相机的视场之外追加了区域跟踪。...当您将镜头移出目标区域的视场之外并再返回时,虚拟物体将重新出现在大致相同的位置。...独立的平移(仅从红色框显示视觉信号)和旋转捕捉(从陀螺仪;但未显示) 我们使用手机的内置陀螺仪来获得设备的3D旋转(翻滚,俯仰和偏摆)。...估算的3D平移与3D旋转相结合,使我们能够在取景器中正确渲染虚拟内容。而且,由于我们分别处理旋转和平移,所以我们的即时运动捕捉方法不需要校准,可以在任何带有陀螺仪的Android设备上工作。

50910

头戴式ARVR 光学标定

AR的一个主要目标是使虚拟的玻璃杯的位置看起来与真实的玻璃杯一样真实、可靠和可信。本文将这一概念称为 locational realism。...在AR中,主要目标可能不是以照片级真实感渲染玻璃杯,但我们通常对玻璃杯的真实位置感兴趣,虽然它可能明显是卡通玻璃,具有不正确的照明和颜色,但我们仍然希望其位置能够以与真实玻璃杯以无法区分的方式被感知。...在这种情况下,即使跟踪系统需要AR系统反馈渲染相机的姿势,跟踪器也会反馈基准点的姿势,但是这导致了需要执行二次校准的附加要求,这产生了跟踪基准点和渲染相机之间的转换。...接下来,讨论如何评估这些标定方法以及如何进行度量和分析。最后,本文讨论了未来研究的可能性。 头戴式OST AR显示器标定的基础 命名方法 通过本文使用以下术语,小写字母表示标量值,例如焦距fu。...大写字母表示矩阵,例如旋转矩阵R属于R3×3。我们现在定义一个从一个坐标系到另一个坐标系的6自由度变换。给定坐标系A和B,定义A到B的变换(abr;abt),其中abr是旋转矩阵,abt是平移向量。

1.8K20

ECCV 2022 | 普通VR设备实现全身运动捕捉,ETH&Meta为虚拟人物形象添加了下半身

(2) 尽管目标是仅使用来自头部和手部的输入,但现有的基于深度学习的方法隐含地使用了腰部姿势的信息。然而,大多数便携式混合现实系统无法进行腰部跟踪,这增加了全身估计的难度。...这些往往是由腰部跟踪器的无意运动引起的,该跟踪器连接在腹部,因此与实际腰部关节的移动方式不同。 方法介绍 AvatarPoser 的整体框架如图 2 所示。...这是一个时间序列的网络结构,它将来自稀疏跟踪器的前 N - 1 帧和当前第 N 帧的 6D 信号作为输入,并预测人体的全局方向以及每个关节相对于其父节点的局部相对旋转。...除了全身关节的位置误差外,作者还计算了手部位置的平均误差,以体现 IK 模块如何帮助改善手的位置。...AvatarPoser 在 AMASS 数据集上的大量实验表明其不仅取得了 SOTA 的性能,更为实际的 VR/AR 应用提供了一个实用的解决方案。

53110

352万帧标注图片,1400个视频,亮风台推最大单目标跟踪数据集

CVPR 2019期间,专注于AR技术,整合软硬件的人工智能公司亮风台公开大规模单目标跟踪高质量数据集LaSOT,包含超过352万帧手工标注的图片和1400个视频,这也是目前为止最大的拥有密集标注的单目标跟踪数据集...此外,亮风台另一算法成果投影AR新成果入选CVPR 2019 oral。 LaSOT贡献 视觉跟踪是计算机视觉中最重要的问题之一,其应用领域包括视频监控、机器人技术、人机交互等。...现有数据集很少有超过400个序列,由于缺乏大规模的跟踪数据集,很难使用跟踪特定视频训练深度跟踪器。 2. 短时跟踪。理想的跟踪器能够在相对较长的时间内定位目标目标可能消失并重新进入视图。...35个代表性跟踪器的评估 他们没有对如何使用LaSOT进行限制,但提出了两种协议来评估跟踪算法,并进行相应的评估。 方案一:他们使用1400个序列来评估跟踪性能。...他们对SiamFC的LaSOT训练集进行了再培训,以证明使用更多的数据如何改进基于深度学习的跟踪器

82930

目标跟踪】相机运动补偿

具体设置如下图: 3.2、相机运动补偿 这个是我们的重点,针对这一点如何实现,包括如何在我们自己代码运用,我下一节单独拿来分析。...就算在相机固定的情况下,跟踪器也可能因振动或漂移引起的运动而受到影响。 这部分使用opencv中的全局运动估计(GMC)技术来表示背景运动。...由于我们前面状态定义为: 所以所有的状态都需要旋转操作,平移只需要对中心点(x,y)平移即可。如何在预测后的状态量中再旋转平移拿到最终状态量,用最终状态量进行匹配操作。...四、相机运动补偿 整体思路如下: 计算图片背景特征点角点检测 上一帧与当前帧光流匹配 根据特征点计算旋转平移 之前博主有分享过一篇光流跟踪博客 【目标跟踪】光流跟踪(python、c++代码)。...那篇博客思路与这里有点像素, 不过那篇博客是对每个检测的目标框进行光流估计,而且没有考虑旋转。 我们这里是对背景进行光流估计,补偿所有的检测框。 根据论文思路,博主自己写了一个 demo。

52010

10.24 VR扫描:VRAR游戏工作室ResolutionGames完成750万美元B轮融资

VR/AR游戏工作室Resolution Games完成750万美元B轮融资 ?...VRPinea独家点评:就是这家公司为Magic Leap One带来了《愤怒的小鸟》AR版。 网约车服务商Lyft收购AR云平台服务商BlueVision Labs ?...据悉,Blue Vision的AR Cloud版本能够实现以厘米为单位的位置追踪精度3D地图。...近日,索尼公布了一项名为“GamingDevice With Rotatably Placed Cameras(搭载可旋转放置摄像头的游戏设备)”的专利。该专利表示,未来的索尼主机有望支持手部追踪。...专利所描述的系统,可以通过穿戴在手腕上的设备来识别手指,类似于可以发射红外光线的手表或跟踪器。头显上的摄像头可以识取光线,而手腕上的摄像头设备则能够识别手指的位置与方向。

46520

从虚拟到现实,北大等提出基于强化学习的端到端主动目标跟踪方法

具体地,为了克服因虚拟与现实之间的差异带来的挑战,我们主要考虑解决以下三个问题: 如何进一步增强环境来提升模型的泛化能力? 什么样的动作空间更适合真实机器人?...如何将网络输出的动作映射成真实的控制信号? 主要方法介绍 首先我们生成了大量的虚拟跟踪场景用于训练和测试。...之后,我们将介绍如何将主动跟踪器部署到真实机器人上工作,并分别在两个室内室外真实场景中进行了定量实验。...由上图可见,当目标在左(右)边上,跟踪器会倾向于输出左(右)转,以期望通过旋转目标移动到画面中心,另外,当目标尺寸变大时,会更倾向于输出停止/后退动作, 以避免目标尺寸变得过大。...关于准确度,我们考虑目标大小和目标到画面中心的偏差两个指标。目标大小的稳定代表了跟踪器对相对距离的控制能力,目标到画面中心的偏差代表了跟踪器对相对夹角的控制能力。

1K40

「分割一切」视频版来了:点几下鼠标,动态的人、物就圈出来了

这种方法包括丢弃变得不可靠或被遮挡的点,并添加在后续帧 (例如当物体旋转时) 中变得可见的物体部分或部分的点。...从查询点开始,采用稳健的点跟踪器在视频中的所有帧中传播点,从而得到点的轨迹和遮挡分数。...采用最先进的点跟踪器 PIPS 来传播点,因为 PIPS 对长期跟踪挑战 (如目标遮挡和再现) 显示出适当的稳健性。实验也表明,这比链式光流传播或第一帧对应等方法更有效。 分割。...这些指标包括平均准确率(AP)和基于 IoU 的平均召回率(AR)。...这些局限主要集中在点跟踪器在处理遮挡、小物体、运动模糊和重新识别方面。在这些方面,点跟踪器的错误会传播到未来的视频帧中。

27320

ICML 2021 | 向抗视觉混淆的主动目标跟踪迈进

也就是,当动态场景中存在多个与目标相似的干扰物时,如何克服可能出现的视觉混淆干扰和严重遮挡,实现稳定持续的主动目标跟踪。...例如,寻找一个更加合适的观测视角,避免目标与干扰物之间的遮挡重叠。然而,基本没有工作就如何实现这样的主动目标跟踪器开展研究讨论。 图2....用于主动目标跟踪的多智能体混合博弈 要解决上述问题,首先需要解决的问题应当是如何生成/制造含有多样复杂视觉混淆干扰的场景。直接让机器人在真实人群中交互学习是低效且高风险的。...此外,还进一步展示了如何应用多智能体混合博弈机制对跟踪器进行对抗性测试。...可以发现一个有趣的对抗示例场景:目标倾向于原地旋转等待而干扰者移动到其周围,并对跟踪器造成遮挡;一段时间后,干扰者远离目标,此时以 DiMP 和 ATOM 为代表的二阶段跟踪器都将跟随干扰者离开,而忽略了真正的目标

56660

VR或AR的精度和分辨率可以进一步提升!

高精度的人眼追踪也可以确保学习,人类的前庭视觉系统如何响应虚拟现实。 ? 图1。...例如,物理学研究人员可以使用我们的系统获得高分辨率的数据,来研究注视期间眼睛发生的微颤(0.2度)运动,同时在HMD上呈现视觉目标,以便更好的理解眼睛的行为变化。...在此程序中,我们必须了解初级和扭转线圈的敏感度以及眼球的半径,因为这些都是决定当眼睛进行旋转时,巩膜线圈的移动程度的。我们使用36点校对程序,在此程序中使用者会在屏幕上寻找位于特定的位置的目标。...这一结果在图7的目标图中已进行总结(右下)和图8中的CDF中也可见。 讨论 基于物理模式和神经网络模式,我们呈现了两个凝视评估方法。物理模式的平均凝视方向错误为0.18゜。...但是,由于这一种模式是基于来自测试装置中收集到的数据进行训练,所以如何将它推广到在不同磁场环境的使用者上还不是特别清楚。目前正研究在人类参与条件下,这一技术的表现形式。

1.1K100

「大数据系列」:Apache zeppelin 多目标笔记本

目前Apache Zeppelin支持许多解释器,如Apache Spark,Python,JDBC,Markdown和Shell。 添加新的语言后端非常简单。 了解如何创建自己的解释器。 ?...Apache Spark集成 特别是,Apache Zeppelin提供内置的Apache Spark集成。 您不需要为它构建单独的模块,插件或库。...取消作业并显示其进度 有关Apache Zeppelin中Apache Spark的更多信息,请参阅Apache Zeppelin的Spark解释器。...可视化不仅限于Spark SQL查询,任何语言后端的任何输出都可以被识别和可视化。 数据透视图 Apache Zeppelin聚合值并通过简单的拖放将其显示在数据透视表中。...请查看源存储库以及如何贡献。 Apache Zeppelin拥有一个非常活跃的开发社区。 加入我们的邮件列表并报告有关Jira Issue跟踪器的问题。

1.3K30

目标追踪小抄:快速了解MOT的基本概念

多个空间空间、变形或对象旋转 由于运动模糊而在相机上捕获的视觉条纹或拖尾 一个好的多目标跟踪器(MOT) 通过在每帧的精确位置识别正确数量的跟踪器来跟踪对象。...通过预测其在当前帧中的新位置来更新使用卡尔曼滤波框架优化解决的目标状态,将对象检测与检测到的边界框相关联。 为每个检测分配Cost矩阵来计算与来自现有目标的所有预测边界框之间的交并联合(IOU)距离。...SORT算法有助于减少遮挡目标,当物体运动较小时,Id切换效果很好。...HOTA:高阶跟踪精度 HOTA 是用于对跟踪器进行排名的统一度量标准。...当跟踪器预测到不存在的检测或未能预测目标的检测时,就会发生检测错误。

74730

目标追踪小抄:快速了解MOT的基本概念

多个空间空间、变形或对象旋转 由于运动模糊而在相机上捕获的视觉条纹或拖尾 一个好的多目标跟踪器(MOT) 通过在每帧的精确位置识别正确数量的跟踪器来跟踪对象。...通过预测其在当前帧中的新位置来更新使用卡尔曼滤波框架优化解决的目标状态,将对象检测与检测到的边界框相关联。 为每个检测分配Cost矩阵来计算与来自现有目标的所有预测边界框之间的交并联合(IOU)距离。...SORT算法有助于减少遮挡目标,当物体运动较小时,Id切换效果很好。...HOTA:高阶跟踪精度 HOTA 是用于对跟踪器进行排名的统一度量标准。...当跟踪器预测到不存在的检测或未能预测目标的检测时,就会发生检测错误。

90010

计算机视觉最新理论2021年8月29日到2021年9月4日

此外,由于需要在反射中匹配局部区域来检测对称模式,标准的卷积网络很难学习这项任务,因为它与旋转和反射不相同。...3、Densely Semantic Enhancement for Domain Adaptive Region-free Detectors无监督域自适应目标检测旨在将训练有素的检测器从具有丰富标记数据的源域适应到具有未标记数据的新目标域...然而,最好的RGBD跟踪器是最先进的深度RGB跟踪器的扩展。它们用RGB数据进行训练,深度通道用作遮挡检测等细微之处的辅助工具。...这可以用以下事实来解释:没有足够大的RGBD数据集来1)训练深度跟踪器,2)用深度线索至关重要的序列来挑战RGB跟踪器。...该模型可以学会将移动的前景从背景中分割出来,不仅可以生成人脸的旋转和平移等全局运动,还可以生成微妙的局部运动,如注视的变化。我们进一步改进了视频中的人脸地标检测。

95330

ICLR2019 | 你追踪,我逃跑:一种用于主动视觉跟踪的对抗博弈机制

然而,传统的视觉跟踪方法的研究仅仅专注于从连续帧中提取出关于目标的2D包围框,而没有考虑如何主动控制相机移动。因此,相比于这种“被动”跟踪,主动视觉跟踪更有实际应用价值,但也带来了诸多挑战。 ?...一种常用的解决方案是使用虚拟环境进行训练,但这种方法最大的问题是如何克服虚拟和现实之间的差异,使得模型能够部署到真实应用当中。...AD-VAT概览 如何让对抗更加高效且稳定?...这么设计奖赏函数是为了避免一个现象,当目标快速远离跟踪器时,跟踪器将不能观察到目标,以至于训练过程变得低效甚至不稳定。 ?...上式为跟踪器的奖赏函数,沿用了[1]中的设计思想,惩罚项由期望位置与目标之间的距离所决定。 ? 上式为目标的奖赏函数,在观测范围内,目标跟踪器进行零和博弈,即奖赏函数为跟踪器的奖赏直接取负。

85920

ICLR2019 | 你追踪,我逃跑:一种用于主动视觉跟踪的对抗博弈机制

然而,传统的视觉跟踪方法的研究仅仅专注于从连续帧中提取出关于目标的2D包围框,而没有考虑如何主动控制相机移动。因此,相比于这种“被动”跟踪,主动视觉跟踪更有实际应用价值,但也带来了诸多挑战。...一种常用的解决方案是使用虚拟环境进行训练,但这种方法最大的问题是如何克服虚拟和现实之间的差异,使得模型能够部署到真实应用当中。...AD-VAT概览 如何让对抗更加高效且稳定?...这么设计奖赏函数是为了避免一个现象,当目标快速远离跟踪器时,跟踪器将不能观察到目标,以至于训练过程变得低效甚至不稳定。...上式为跟踪器的奖赏函数,沿用了[1]中的设计思想,惩罚项由期望位置与目标之间的距离所决定。 上式为目标的奖赏函数,在观测范围内,目标跟踪器进行零和博弈,即奖赏函数为跟踪器的奖赏直接取负。

1.3K10

目标跟踪基础:两张图片相似度算法

在跟踪中,下一帧的目标要和上一帧的目标做一个匹配,才能确定是同一个目标。那么同样是行人,如何确定检测框是同一个目标呢?可以对检测框的目标与上一针所有检测框目标进行相似度匹配。...03  总结在目标跟踪中,相似度计算是用来度量当前帧中的目标跟踪器所预测的目标之间的相似程度。基于相似度的计算结果,可以用于确定当前帧中最可能的目标位置或更新跟踪器的状态。...常用的相似度计算方法在目标跟踪中的应用:基于外观的相似度计算:均方差(MSE):计算目标区域与跟踪器所预测的目标区域之间的像素值差异。...基于运动的相似度计算:光流相似度:通过计算目标区域内像素的运动向量与跟踪器预测的运动向量之间的差异来度量相似度。...使用Siamese网络:利用孪生网络结构,将目标区域和跟踪器预测的目标区域分别输入到共享的网络分支中,通过比较它们的表示向量之间的距离或相似度来度量相似度。

1.9K30

学习用于视觉跟踪的深度紧凑图像表示

在第一视频帧中手动或自动识别要跟踪的对象之后,视觉跟踪的目标是在后续帧上自动跟踪对象的轨迹。...在随后的帧中,跟踪器必须仅用未标记的数据来学习被跟踪对象的变化。由于没有关于被跟踪对象的先验知识,跟踪器很容易偏离目标。为了解决这个问题,已经提出了一些采用半监督学习方法的跟踪器。...对于对象跟踪,状态变量si通常表示六个仿射变换参数,其对应于平移,比例,纵横比,旋转和偏斜。特别地,q(st|st-1) 的每个维度由正态分布独立建模。对于每个帧,跟踪结果只是具有最大权重的粒子。...设ρj表示第j个单位的目标稀疏度,ρj表示其平均经验激活率。...如果 τ 太小,则跟踪器无法很好地适应外观变化,如果τ太大,即使遮挡物体或背景也可能被错误地视为被跟踪物体,因此导致目标漂移。

1.4K52
领券