ARToolkit：是否可以在设备上训练 NFT 标记？

Question

是否可以在实际设备上训练图像（由相机捕获）的图像/数据集？或者这是否可以使用命令行工具来完成？

是否存在 API 或我必须为设备编译 genTexData 工具？

Answer 1

ARToolkit 不支持标记的自动训练。事实上，对于复杂或大型标记，命令行工具可能需要很长时间。

这是可能的，但你需要自己做。正如您所建议的那样，为设备编译 genTexData 是可行的方法（或将其放入服务器并通过 http 访问）。

Answer 2

你说的我已经试过了。可以在 Phone 上生成数据。我用的是三星 Galaxy S5。

应用程序拍摄了相机的照片，然后通过一个按钮对 genTexData.cpp（修改为与 android 一起使用）进行 JNICall 调用，将 iset、fset 和 fset3 文件保存到缓存文件夹。（用 InfoButton 检查它）。唯一的问题是，一张大图片最多需要 25 分钟。我正在尝试对此进行优化，但如果没有适当的 api 或关于函数中发生的事情的良好文档，这真的很难。

我也虽然使用 FAST 和 SIFT 来生成（应该）更快的文件，但我不知道从中生成的数据是否适合 ARToolKit 跟踪。

如果您有任何更好的结果或优化它，请不要犹豫回答。这是我使用的 JNICode：

extern "C"
JNIEXPORT jint JNICALL JNIFUNCTION_NATIVE(trainNFT(JNIEnv *env, jobject obj,     jstring imagePath))
{
    jint resultCode;
    ReturnCode result;
    //Get the native string from imagePath
    const char* nativePath = env->GetStringUTFChars(imagePath, 0);

    result = genTexData(nativePath);

    switch(result)
    {
    case E_NO_ERROR:
        resultCode = 0;
        break;
    case E_BAD_PARAMETER:
        resultCode = 64;
        break;
    case E_INPUT_DATA_ERROR:
        resultCode = 65;
        break;
    case E_USER_INPUT_CANCELLED:
        resultCode = 66;
        break;
    case E_BACKGROUND_OPERATION_UNSUPPORTED:
        resultCode = 69;
        break;
    case E_DATA_PROCESSING_ERROR:
        resultCode = 70;
        break;
    case E_UNABLE_TO_DETACH_FROM_CONTROLLING_TERMINAL:
        resultCode = 71;
        break;
    case E_COULDNT_READ_IMAGE_FROM_FILE:
        resultCode = 73;
        break;
    case E_GENERIC_ERROR:
        resultCode = 255;
        break;
    default:
        resultCode = 42;
        break;
    }

    env->ReleaseStringUTFChars(imagePath, nativePath);

    return resultCode;
}

jstring 是带有图像名称的应用程序缓存文件夹的路径。

我修改了 genTexData，使其不要求选项参数并为应用程序设置默认值。该方法采用的唯一参数是 imagePath。它 Returns 结果代码是原始的退出代码。在 AndroidActivity 中，它只是检查结果代码并向用户提供相应的消息。

版本还不完善，我还需要删除一些在这种genTexData（背景，用户输入）中不会出现的退出代码。另外正如我所见，要优化生成，需要更改其他 .c 文件（例如 featureMap.c、featureSet.c）

ARToolkit：是否可以在设备上训练 NFT 标记？

ARToolkit: Is it possible to train an NFT marker on a device?

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