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1.想用OpenCV做AR该如何入手？
2.用AI生成了这些明星一生的项目项目样貌变化 | 附源码，很好玩
3.编程工具篇06编译OpenCV+opencv_contrib
4.ARToolkitARToolkit介绍
5.DAPP 阿尔比特 ARBT 挖矿模式系统开发源码搭建
6.android AR开发 在网上下了源代码，源码但是开源apk安装后在手机无法运行 求解是为什么阿

想用OpenCV做AR该如何入手？

       OpenCV和qualcomm在AR开发上的差异:

       基于OpenCV。对于Markerless的项目项目标识和跟踪，没有现成的源码开放源代码，而且大多数可以找到的开源源码编辑器源码开源代码都是基于标记的，而且效率非常低。项目项目AR识别和跟踪部分需要自行开发。源码这部分的开源研究成本，开发成本相对较高。项目项目很难实现传递效率高/精度的源码鲁棒性。虽然这部分纸可以找到很多，开源但各种各样的项目项目问题都可以找到。其优点是源码提高自学能力。但是开源要达到商业的水平是非常困难的。

       我从去年年底开始了解OpenCV，并开发了MarkerlessAR在移动终端上的内蒙离东北源码识别和跟踪。我已经尝试了上面提到的一些项目。然而，根据我的感觉，如果我打算做商业应用而不是个人学习，我还有很长的路要走。

       对于Markerless的AR开发，我认为有几个方面是很难实现的。目前的开放源码基本上不能做这几个方面。

       大多数开放源代码运行在PC上。个人电脑的速度至少是移动电话的倍。如何在手机上实时操作，甚至配置不佳的移动电话都需要算法的改进和效率的优化。

       以及如何强化它。这是最头痛的事。使用高传递效应来理解它们太强大。传统的暗雷源码购买跟踪方法很容易丢失(比如握手，快速移动，模糊和明亮)。

       保持准确性，消除累积误差。在跟踪周期中，必须保证姿态始终是正确的，并且在倾斜角度后，原始图像仍然是完全匹配的。

用AI生成了这些明星一生的样貌变化 | 附源码，很好玩

       这是来自斯坦福和华盛顿大学研究员的创新研究，他们提出了一种基于GAN（生成对抗网络）的新方法，仅需一张照片就能生成一个人从幼年到老年的样貌变化。

       通过此论文（arxiv.org/abs/....），你可以了解这项技术的详细信息。同时，项目的iis安装网站源码源代码已开源，感兴趣的开发者和研究者可以访问github.com/royorel/Life...获取更多资源。

       使用此技术非常直观，以下是详细的步骤和说明：

       首先，确保模型文件已经准备就绪。考虑到模型体积大且通过谷歌网盘下载可能遇到的问题，我已将文件打包并提供了以下链接供下载：

       链接: pan.baidu.com/s/1Jwg-q9... 提取码: aicv

       然后，直接运行我提供的demo.py代码即可开始体验。

       在使用过程中，以下几点需要注意：

       1. img_path = "t.jpg"：请添加你希望生成样貌变化的人脸照片。确保照片为正脸照，这样生成的效果会更好。

       2. opt.name = 'males_model'：根据输入中人物的性别进行调整。男性使用males_model，女性则使用females_model。

       3. 生成的结果将是一个MP4视频文件，保存路径在result文件夹内，nginx显示html源码并以照片的名称命名。

       通过实际应用，我深感CV方向有许多有趣且实用的应用，例如模拟人物样貌变化。如果你对此技术感兴趣并想要亲自尝试，建议下载项目源代码并按照说明进行操作。如果你觉得结果令人满意，不妨为我点个赞以示鼓励。

编程工具篇编译OpenCV+opencv_contrib

       在进行Unity：从零开始搞AR教程时，我们需要集成ArUco功能，这就需要将opencv_contrib模块与opencv进行编译。以下是详细的编译步骤：

       首先，访问CMake官网下载最新版本（如cmake-3..0-rc1-windows-x_.msi）并安装。

       然后，去GitHub下载OpenCV（选择4.5.3版本）和opencv_contrib的源码，链接分别为：

       opencv-4.5.3-vc_vc.exe

       Source code (zip)

       下载后解压OpenCV和opencv_contrib的源码包。

       接下来，使用CMake进行编译。在CMake的配置过程中，选择Visual Studio （根据你的系统调整），配置路径为opencv源代码目录和你想要生成二进制文件的位置。确保勾选"BUILD_opencv_world"，并输入"OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH"（如果有需要）。点击Configure，然后Generate，生成过程完成后进入build目录。

       在build目录中，打开OpenCV.sln文件，选择“批生成”，勾选"ALL_BUILD"和"INSTALL"，最后点击生成。编译完成后，头文件和动态库会在Install文件夹中找到。

       最后一步，如果你已经在Windows系统上配置过OpenCV环境（参阅编程工具篇），则无需重复，直接使用生成的环境变量即可。如果之前未配置，建议参考相关教程进行设置或更新。

ARToolkitARToolkit介绍

       ARToolKit是一个C/C++语言编写的库，用于简化增强现实应用程序的开发。增强现实技术将虚拟图像叠加在现实世界画面之上，具有广泛的应用潜力，尤其是在工业和理论研究领域。

       开发AR程序的难点在于实时地将虚拟图像与用户视野对齐，并与真实世界中的物体精确匹配。ARToolKit通过使用计算机图像技术计算摄像机与标记卡之间的相对位置，使得开发者能够将虚拟对象精确覆盖到标记卡上。该库提供了快速准确的标记跟踪功能，大大加速了AR程序的开发速度。

       ARToolKit不仅提供跟踪库和完整源代码，还允许开发者根据不同的平台调整接口，甚至可以使用自己的跟踪算法。这意味着开发者可以根据需求灵活调整库的功能。

       ARToolKit目前支持以下操作系统：

       SGI IRIX

       PC Linux

       Mac OS X

       PC Windows（包括//NT//XP）

       尽管当前版本的ARToolKit在不同操作系统上实现了不同的函数集，但所有版本都遵循相同的开发包框架，利用了相关平台上的硬件特性以实现高效运行。对于Video see-through AR（实时视频覆盖虚拟图像）和标准的see-through AR（需要配备头部现实设备的视图）两种模式，ARToolKit提供了全面的支持，满足不同应用场景的需求。

DAPP 阿尔比特 ARBT 挖矿模式系统开发源码搭建

       DApp，基于区块链技术的去中心化应用，通过智能合约实现自动执行和数据存储。以ARBT挖矿模式为例，初始价格和数量为0。当首个共识者投入U铸造，国库资金为U，每枚ARBT价格为1.U。随着更多共识者的加入，价格和总量会相应上升。DApp的优势显著，主要表现在以下几个方面：

去中心化与透明性：无中心机构，数据和交易在区块链上公开且不可篡改，确保公正透明。

高度安全性：利用区块链技术的加密和共识机制，保护用户数据和资产，降低黑客攻击风险。

低交易成本：去除了中介机构，减少了跨境交易费用和时间，节省成本。

性能提升：DApp运行在分布式网络，可扩展性高，应对高并发和大规模用户需求。

去信任化：智能合约自动执行，用户无需信任第三方，直接基于预设代码进行交易和合作。

       通过这些特性，DApp在提供高效服务的同时，保证了用户利益和系统的可靠性。

android AR开发 在网上下了源代码，但是apk安装后在手机无法运行 求解是为什么阿

       sdkmanager下高版本的android，然后在project.properties里面选择最高版本号，再在AndroidManifest.xml里面设置targetSDK=最高版本号，minSDK=随便。