Desenvolvimento da biblioteca Markerless AVRLib para Realidade Aumentada baseada em marcadores naturais.

• Primeira Versão Funcional
  • Sobre
  • Diretórios
  • Instruções de Implementação
• Configuração do OpenCV
  • Diretórios
  • Downloads
  • Instalação
  • OpenCV Flags

• A Markerless AVRLib é implementada em C++11. Utiliza os algoritmos de visão computacional presentes no OpenCV. Foi compilada com o MinGW G++ 4.9 utilizando a IDE Code::Blocks 16.01;
• A biblioteca, em sua primeira versão, é composta por 5 módulos: Application, Camera, Core, Track e View;
• Cada projeto possui diferentes targets para criação de libs ou executáveis em modo debug ou release;
• Exceto a Application, os demais módulos geram static libraries que são linkadas pela Application;
• As aplicações no momento devem ser implementadas no projeto Application;

• bin Binários gerados pela compilação do sistema;
• data Algumas imagens usadas como marcadores, arquivo de configuração da câmera e vídeos das cenas testadas;
• include headers de bibliotecas externas;
• lib libs usadas pela biblioteca e as libs da própria biblioteca;
• modules Código fonte de cada módulo;
• samples No momento possui uma aplicação externa, que utiliza o OpenCV diretamente;

• Abra o projeto App Module.cbp e edite o arquivo main.cpp
• Os passos para criar uma aplicação com a Markerless AVRLib são:
  • Criar uma especificação da classe Model para renderização do modelo virtual
  • Construir um objeto Application utilizando a interface Application::Builder
  • Iniciar a aplicação por meio da chamada para o método Application::Start()
• Na construção do objeto são definidos os marcadores, arquivo da câmera, algoritmos, o vídeo entre outros
  • Para os marcadores são necessários o arquivo com sua imagem, preferencialmente ortogonal, e a instância do objeto Model
  • Os algoritmos podem ser definidos criando-se um objeto de SystemAlgorithms ou definindo as flags de otimização
    • Otimização por performance utiliza detector STAR, extrator SURF e matcher Brute Force L1;
    • Otimização por qualidade utiliza detector e extrator SIFT e matcher Brute Force L2;
    • Otimização por balanceamento utiliza detector SIFT, extrator BRISK e matcher Brute Force Hamming;
  • Definindo um vídeo pré-gravado a biblioteca fará o processamento sobre ele, caso contrário, a webcam é aberta
• Mais detalhes podem ser encontrados na documentação do código

A seguir são listados alguns diretórios utilizados no processo de instação e configuração do opencv. Recomenda-se utilizar os mesmos diretórios sugeridos, dipensando alterações nos projetos da AVRLib, mas pode-se utilizar quaisquer outros caminhos.

• %MINGW_PATH% Diretório de instalação do compilador MinGW;
• %OPENCV_PATH% Diretório com os arquivos do opencv baixados e extraídos. Sugestão: C:\opencv;
• %OPENCV_CMAKE% Diretório onde serão gerados os arquivos cmake. Sugestão: %OPENCV_PATH%/build/x86/mingw
• %OPENCV_INSTALL% Diretório onde será instalado o opencv. Sugestão: %OPENCV_PATH%/install

São necessários os seguintes softwares:

• OpenCV superior a 2.4.9 e inferior a 3.0 (a instalação das versões 3.x é diferente) [Download Page];
• CMake 3.0 ou superior [Download Page];
• MinGW 4.7 ou superior (suporte ao C++11). Recomenda-se usar o compilador que vem junto à IDE Code::Blocks na versão 16.01;

• Adicione o diretório %MINGW_PATH%/bin na variável de ambiente PATH;
• Extraia os arquivos do opencv para %OPENCV_PATH%
• Execute o CMake e siga os seguintes passos:
  • Em "where is the source code" adicione o diretório %OPENCV_PATH%/source
  • Em "where to build the binaries" adicione o diretório %OPENCV_CMAKE%
  • Clique em Configure
  • Selecione:
    • CodeBlocks - MinGW Makefiles, se utiliza o mingw que vem junto ao C::B;
    • MinGW Makefiles, caso contrário;
  • Mantenha a opção "Use default native compilers" marcada, clique em Finish e aguarde;
  • Algumas flags de configuração do opencv são exibidas, leia a seção OpenCV Flags antes de proseguir;
  • Clique em Generate;
  • Se aparecer a mensagem "Generating done" então as configurações foram realizadas com sucesso, caso contrário corrija os erros e tente novamente;
• Abra o prompt de comando e navegue até a pasta %OPENCV_CMAKE%;
• Execute o comando mingw32-make e aguarde (pode levar vários minutos);
• Execute o comando mingw32-make install e aguarde alguns segundos;
• Adicione o diretório %OPENCV_INSTALL%/.../bin na variável de ambiente PATH;
• Por fim, abra o projeto App Module.cbp, edite os caminhos para os arquivos do opencv e tente compilar o projeto;

Pelo CMake é possível configurar algumas características do OpenCV antes de construi-lo. A seguir são listadas algumas das flags mais importantes para este projeto.

• BUILD_EXAMPLES constroi os binários para os exemplos da biblioteca (desmarque para diminuir o tempo de instalação);
• BUILD_PERF_TESTS constroi os binários para os testes de performance (desmarque);
• BUILD_opencv_apps constroi os binários para aplicações utilitárias (desmarque);
• CMAKE_CODEBLOCKS_EXECUTABLE caminho do executável do codeblocks (adicione se não for encontrado);
• CMAKE_INSTALL_PREFIX caminho de instalação (altere o valor para %OPENCV_INSTALL%);
• WITH_XXXX suporte à bibliotecas e frameworks externos (marque as opções desejadas ou mantenha o que vier por padrão).

Clique em Configure para aplicar as alterações.