屏幕截图可供参考(即使在相同颜色背景下,即使您将相机移动回到初始位置,即使在相同的位置上也可以看到实心点).
即使在相同的颜色背景下,您可以看到的实心点总是存在即使将相机移动回到初始位置,它们也将显示在同一位置
我很好奇他们如何能够稳定这四个实体圈子？他们是否使用任何光流算法？还是任何运动传感器？我测试了白色或相同颜色背景的应用程序,这些点保持稳定.
我使用光流算法(opencv中的Lucas-Kanade方法)实现了这个功能.但是当我在相同的颜色背景或白色背景上使用它们时,它们不稳定(基本上在Lucas-Kanade算法中,如果没有找到特征它试图转移那一点).以下是我实施的截图：
解决方法
成分1：加速计
手机中的加速度计用于检测手机的方向.陀螺仪或陀螺仪简称,通过跟踪旋转或扭曲为加速度计提供的信息增加了一个额外的维度.加速度计测量运动的线性加速度.
成分2：陀螺仪
在实践中,加速度计将测量装置的定向运动,但是不能在精确的移动期间解决其侧向或倾斜,除非陀螺仪在那里填满该信息.
成分3：数字罗盘
通常基于称为磁力计的传感器的数字罗盘为移动电话提供了与地球磁场相关的简单方向.因此,您的手机总是知道North的方式,因此可以根据您的身体方向自动旋转数字地图.
With an accelerometer you can either get a really “noisy” info output
that is responsive,or you can get a “clean” output that’s sluggish.
But when you combine the 3-axis accelerometer with a 3-axis gyro,you
get an output that is both clean and responsive in the same time.
回到你的问题,Lucas–Kanade method在openCV结果延迟导致毛刺或传感器没有给你的设备准确的结果.
