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PS : 我突然意识到ARToolKit本质可能就是一个可以实时求解相机内外参的解决方案。
拿到一个新的SDK，90%的人应该都会先跑一下Example。拿到ARToolKit的SDK，也不例外。不过本人之前是做iOS开发的，所以从官网下载的是ARToolKit5-bin-5.3.2-iOS.tar.gz。后面的博客内容基本上也都是围绕这个SDK进行的。当然，如果今年秋季出了ARToolKit6，我也会立马跟进的，听说ARToolKit加入了SLAM。
| example | pattern | result |
| ARApp |  |
 解锁技能：触摸该正方体，正方体将会旋转 |
| ARApp2 |  总共4个marker |
 支持multi markers |
| ARAppOSG |  总共2个marker |
 |
| ARAppMovie |  |
 |
| ARAppNFT |  |
 |
| ARAppNFTOSG |  |
 |
| ARAppCameraTest | 无 | 主要是为了测试相机的若干功能，比如屏幕分辨率切换、截屏、前后摄像头切换。 |
| ARAppES1 |  |
 |
pattern指的是你识别的图片模板，虽然上述表格使用图片来表示pattern，但是在ARToolKit中，我们需要对图片进行训练，对于marker类型的图片是输出”.patt”文件以便ARToolKit进行识别。而NFT(Natural Feature Tracking)自然图片是输出FeatureList，比如上述使用的pinball.jpg输出的FeatureList就是“pinball.fset”、”pinball.fset3”（而pinball.iset表示的是pinball.jpg的image set，即原始的图片信息）。关于图片/marker训练这一部分后面会专门开一章详解。
pattern的图片可以打印出来，example中的pattern图片都是放在doc/patterns文件夹下。比如hiro pattern的pattern文件就是hiro.patt。
打开hiro.patt文件，你可以看到里面全是数字，不过很明显，这些应该都是颜色值：
考虑到hiro是黑白图，所以我将这些颜色值当做灰度值进行了图片输出，得到了下面这张图片。敢情hiro.patt的本质其实是这样的：
而pinball.jpg的pattern文件是这样的：
| pinball.fset &pinball.fset3 |
 |
Tip
pattern的图片存放在doc/patterns文件夹下，hiro pattern有两张图片
| hiro pattern with border | hiro pattern |
 |
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实际使用中，可以明显发现hiro pattern with border的识别率远远高于hiro pattern，这是因为有了border的对比（注意到border和pattern黑色边缘的对比明显），对于pattern的识别率有显著提高。
除了pattern文件，每个example都有三个同样的文件 – camera_para.dat、markers.dat、models.dat。
相机标定获取到的相机内参。
下图解释了内参与外参的含义(来源自知乎机器视觉的相机标定到底是什么？)。
另外还有TRANSPARENT选项，添加这个字段表示该模型有透明部分。
其实你也可以通过修改程序，增加自己的配置选项，还是很方便扩展的。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/polobymulberry/p/5905680.html
