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增强现实（Augmented Reality，简称 AR），是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像的技术，这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。这种技术最早于1990年提出。随着随身电子产品运算能力的提升，增强现实的用途越来越广。
AR系统具有三个突出的特点：①真实世界和虚拟世界的信息集成；②具有实时交互性；③是在三维尺度空间中增添定位虚拟物体。AR技术可广泛应用到军事、医疗、建筑、教育、工程、影视、娱乐等领域。
分类：1、基于视觉的AR；2、基于GPS及方向传感器的AR。
基于视觉的AR按技术种类可分为：基于标记（Marker Based）和非基于标记 （Markerless）两大类。AR 的核心技术关键都是现实目标的三维跟踪（3D Tracking）的问题，有时也说是六度自由度跟踪（6DOF）问题。
基于标志又可以分为：固定模板类与自定义模板类。
固定模板:这种模式已经比较成熟了吧，大名鼎鼎的ARToolKit/plus，ARTag，ARTag在抗遮挡性上优于ARToolkit，后来的ARToolKit/Plus采用的应该时间ARTag的方法。
自定义模板:原理和固定模板AR大致相同，差就差在模板的检测上，主要是通过检测特征点，然后根据不同帧间相应特征点的位置变化求得[R|t]矩阵，BazAR便是这种类型的，其他的像下面这个链接，用很少的代码实现了这种类型AR的demo，http://www.morethantechnical.com ... ar-in-opencv-wcode/ ，这个代码里用的是光流法进行特征点的跟踪，下面这个链接的代码，用的是surf特征，http://morethantechnical.googlecode.com/svn/trunk/opencv_ar/ ，不管怎么样除了特征不同，坐标系变换的原理都和上一篇文章类似，在OpenCV中提供了一些函数可以轻松实现坐标系变换，比如solvePnP和cvFindHomography。
基于无标志AR：代表作是PTAM/M，Mixare，将是AR未来的发展方向
跟踪技术可以大致分成两大类，一类是基于特征的跟踪（Feature Based Tracking），比如通过跟踪从输入图像中抽取的特征点，特征边缘等完成目标的三维运动估计和跟踪。另一类是基于模板的跟踪（Template Based Tracking）即通过匹配部分输入图像的灰度图实现跟踪。
基于特征的跟踪 Feature Based Tracking颇具代表性的工作是牛津大学工程系机器人研究所的PTAM， 参见Georg Klein 留在大学的主页http://www.robots.ox.ac.uk/~gk/PTAM/ 可以下载学习源码。
基于模板的的跟踪 Template Based Tracking颇具代表性的工作是洛桑联邦理工大学计算机视觉实验室的工作，见 Vincent Lepetit主页的系列实时跟踪的文章 http://cvlab.epfl.ch/~lepetit/ 另外也值得下载学习Vincent的合作者Stefan Hintersser 主页 http://campar.in.tum.de/Main/StefanHinterstoisser 上的源码，大部分是基于OpenCV的。
AR技术可广泛应用到军事、医疗、建筑、教育、工程、影视、娱乐等领域。版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。
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