ターゲットに最適な画像
ここでは、ARchitect Worldでのターゲットの検出およびトラッキングに使用できる最適な画像の作成方法について説明します。
要約
適した画像の特徴:
- 高さと幅が500~1000ピクセル
- コントラストが豊富
- テクスチャ領域が均等に分布している
- コーナーやエッジのような構造が多い
適していない画像の特徴:
- 高さと幅が500ピクセルより小さい
- 1000ピクセルより大きい。1000ピクセルより大きいと正確な結果が得られません。
- 文字情報が多い
- 反復的パターンが多い
- 単一色の領域が広い
- 緑対赤など色のコントラストが低い構成。すべての画像はグレースケール画像として処理されるため、正確な結果が得られません。
最適な画像サイズ
- 最適な画像のサイズは、高さと幅が500~1000ピクセルです。
- これより小さい画像には、いわゆる特徴点を抽出するためのグラフィカル情報が十分にありません。特徴点の独自性、量、および分布は、良好な検出およびトラッキングの精度を得るために非常に重要な指標です。
- これよりサイズが大きくてもトラッキングの精度は向上しません。
コントラストが低い画像
- 検出およびトラッキングに最も適している画像は、局所コントラストが高く、テクスチャに富んだ領域が広い画像です。
- 緑対赤など色のコントラストが低い画像は人間の目からはコントラストが高いように見えますが、グレースケール画像として処理するコンピュータの視覚アルゴリズムにとっては識別性は高くありません。ヒント: 画像のコントラストが低い場合は、検出およびトラッキングの精度を向上させるため、GimpやPhotoShopなどの画像処理ツールを使用して画像のコントラストを上げてみてください。
テクスチャ領域の分布
- テクスチャ領域が均等に分布している画像は、検出およびトラッキングに適しています。
- これはコントロールしにくい特徴であり、変更できないことも少なくありません。ヒント: 画像の中の最も目立つ部分以外をトリミングし、この部分のみを使用してみてください。
空白のある画像
- 単一色の背景でその領域が広い、またはなめらかな色の変化は、検出およびトラッキングに適したグラフィカル情報を提供しません。ヒント: 画像の中の最も目立つ部分以外をトリミングし、この部分のみを使用してみてください。
ベクターベースのグラフィック
- ロゴやベクターベースのグラフィックには通常、局所コントラストが高くテクスチャに富んだ構造を持つ領域がほとんどないため、検出やトラッキングが困難です。
ヒント: ロゴのようなグラフィックやその他の特殊な要素を使用する場合は、そのグラフィックに付随する他の要素を追加してみてください。
文字情報が多い画像
- 主に文字情報で構成された画像は検出やトラッキングが困難です。
ヒント: ターゲットとする文字情報の横にいくつかグラフィックや画像を追加してみてください。
反復的パターン
- 反復的パターンで構成された画像は、各特徴点において同じグラフィカル情報を示すため、ターゲット上での位置を特定できません。
- 少し不規則なパターンで構成された画像は、同じようなグラフィカル情報を示しますが、検出するのに十分な独自の特徴点を備えています。
ヒント: パターン化された部分を含まない別の画像を選択するか、不規則なパターンを持つ画像を使用してみてください。