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精准获客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ceph csi driver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。传统的双师教育源码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，项目的博乐达源码购买源代码已开源，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，新乐秀直播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。