محاذاة الرؤوس الافتراضية مع الوجوه الحقيقية في الوحدة باستخدام MediaPipe

التحديات في وضع الرأس الافتراضي لتطوير الواقع المعزز

يمكن أن يكون العمل في مشروع الواقع المعزز (AR) أمرًا مثيرًا وصعبًا. عند تطوير تطبيق Android باستخدام Unity، كنت أهدف إلى مزج العالمين الرقمي والحقيقي بسلاسة من خلال وضع رأس افتراضي على وجوه العالم الحقيقي. تعتمد هذه الميزة بشكل كبير على الدقة لإنشاء تجربة غامرة. 🕶️

ولتحقيق ذلك، استخدمت MediaPipe من Google لاكتشاف معالم الوجه مثل العيون والأنوف والأفواه. تم بعد ذلك إنشاء الرأس الافتراضي ووضعه بناءً على هذه النقاط الرئيسية. لقد كان من الرائع رؤية كيف يمكن للأدوات الحديثة أن تغير إمكانيات الواقع المعزز، لكن الرحلة كانت بعيدة عن الكمال.

ظهرت المشكلة عندما لم يتوافق الرأس الافتراضي مع الوجه الفعلي كما هو متوقع. بغض النظر عن الزاوية أو الجهاز، كان الموضع دائمًا "متوقفًا" قليلاً، مما يؤدي إلى تأثير غير طبيعي. كان الأمر كما لو أن التمثيل الافتراضي منفصل عن الواقع. أثار هذا سلسلة من تجارب استكشاف الأخطاء وإصلاحها.

بدءًا من تعديل إعدادات كاميرا Unity وحتى تجربة خوارزمية MediaPipe، جلبت كل محاولة تحسينات تدريجية ولكن لم يكن هناك حل نهائي. تتعمق هذه المقالة في جوهر المشكلة والدروس المستفادة والحلول المحتملة للمطورين الذين يواجهون تحديات مماثلة. 🚀

يأمر	مثال للاستخدام
mainCamera.usePhysicalProperties	يتيح هذا الأمر استخدام خصائص الكاميرا المادية الخاصة بـ Unity، مما يسمح بتحكم أكثر دقة في البعد البؤري وتشويه العدسة لمحاذاة الكائنات الافتراضية والحقيقية.
faceMesh.GetDetectedFaceTransform()	يسترد بيانات التحويل (الموضع والتدوير) للوجه المكتشف من شبكة وجه MediaPipe، وهو أمر ضروري لوضع الرؤوس الافتراضية بدقة على الوجوه الحقيقية.
UnityObjectToClipPos	وظيفة خاصة بالتظليل تعمل على تحويل موضع قمة الرأس من مساحة الكائن إلى مساحة المقطع، وتستخدم في تظليل تصحيح تشويه العدسة لضمان المحاذاة.
tex2D	أمر تظليل يستخدم لأخذ عينة من النسيج عند إحداثيات الأشعة فوق البنفسجية المحددة، وهو أمر ضروري لتطبيق تصحيح التشوه على خلاصات الكاميرا.
length(distUV)	يحسب المسافة الإقليدية لإحداثيات الأشعة فوق البنفسجية من الأصل، والتي يتم الاستفادة منها لتطبيق تعديلات تشويه العدسة التدريجية.
adjuster.virtualHead	يشير متغير البرنامج النصي إلى الرأس الافتراضي GameObject، مما يتيح تحديث موضعه ودورانه ديناميكيًا بناءً على بيانات تتبع الوجه.
[TestFixture]	إحدى سمات NUnit التي تحدد الفئة باعتبارها أداة اختبار، مما يشير إلى أنها تحتوي على اختبارات الوحدة. وهذا مفيد للتحقق من منطق محاذاة الرأس الظاهري.
Assert.AreEqual	طريقة NUnit تستخدم لمقارنة القيم المتوقعة والفعلية أثناء اختبار الوحدة، مما يضمن تطابق موضع الرأس الافتراضي مع النتائج المرجوة.
_DistortionStrength	خاصية تظليل تعمل على ضبط شدة تشويه العدسة، وضبط المحاذاة بين العالمين الحقيقي والافتراضي.
Quaternion.Euler	ينشئ دورانًا بناءً على زوايا أويلر، التي تُستخدم عادةً لمحاذاة الكائنات مثل الرأس الافتراضي في مساحة Unity ثلاثية الأبعاد.

تعزيز دقة الواقع المعزز باستخدام Unity وMediaPipe

يركز البرنامج النصي الأول الذي اكتشفناه على استخدام خصائص الكاميرا الفعلية الخاصة بـ Unity. بالتمكين ، نقوم بتعديل سلوك الكاميرا لتتناسب مع بصريات العالم الحقيقي بشكل أوثق. وهذا مهم بشكل خاص عند العمل مع الواقع المعزز، حيث يمكن أن تؤدي الاختلافات الطفيفة في البعد البؤري أو مجال الرؤية إلى جعل الكائنات الافتراضية تبدو غير محاذية. على سبيل المثال، يمكن أن يساعد ضبط البعد البؤري على قيمة دقيقة مثل 35 مم في محاذاة الرأس الافتراضي مع الوجه المكتشف. يشبه هذا التعديل ضبط التلسكوب بدقة لضبط التركيز البؤري للأشياء البعيدة، مما يضمن أن تجربة الواقع المعزز تبدو طبيعية وغامرة. 📸

عنصر آخر مهم في البرنامج النصي هو استرداد موضع الوجه المكتشف وتدويره باستخدام . توفر هذه الوظيفة تحديثات في الوقت الفعلي من شبكة الوجه الخاصة بـ MediaPipe، وهو أمر ضروري لمزامنة الرأس الافتراضي مع حركات المستخدم. تخيل أنك تلعب لعبة فيديو حيث لا يتحرك رأس شخصيتك بشكل متزامن مع رأسك؛ ستكون التجربة مزعجة. من خلال ضمان المحاذاة الدقيقة، يحول هذا البرنامج النصي الواقع المعزز من حداثة إلى أداة يمكنها دعم التطبيقات مثل الاجتماعات الافتراضية أو الألعاب المتقدمة.

يتعمق النص الثاني في برمجة التظليل، ويعالج على وجه التحديد تشويه العدسة. يقوم التظليل بتصحيح التشوهات في تغذية الكاميرا، باستخدام خصائص مثل _DistortionStrength لمعالجة كيفية تعيين إحداثيات الأشعة فوق البنفسجية على النسيج. يعد هذا مفيدًا بشكل خاص عند التعامل مع العدسات ذات الزاوية الواسعة أو الكاميرات ذات ملفات تعريف التشويه الفريدة. على سبيل المثال، إذا ظهر الرأس الافتراضي أكبر أو أصغر من الوجه الفعلي اعتمادًا على الزاوية، فإن تعديل إعدادات التشويه يضمن محاذاة أفضل. إنه مثل تعديل إطار المرآة لإزالة تأثير المرح، مما يجعل الانعكاسات أكثر واقعية. 🎨

وأخيرًا، تقوم اختبارات الوحدة من البرنامج النصي الثالث بالتحقق من صحة الحلول. تقارن هذه الاختبارات الوضع والدوران المتوقعين للرأس الافتراضي مع النتائج الفعلية، مما يضمن صمود التعديلات في ظل ظروف مختلفة. باستخدام NUnit ، يمكن للمطورين محاكاة سيناريوهات مختلفة، مثل تحريك الرأس بسرعة أو إمالته بزوايا متطرفة، لتأكيد المحاذاة. على سبيل المثال، أثناء التطوير، لاحظت أن المحاذاة تعمل بشكل جيد عند مواجهة الأمام ولكنها تنحرف عندما يتحول الرأس إلى الجانب. سلطت اختبارات الوحدة هذه الضوء على المشكلة ووجهت المزيد من التحسينات، مما عزز أهمية الاختبار الشامل في إنشاء تطبيقات الواقع المعزز القوية. 🚀

// Import necessary Unity libraries
using UnityEngine;
using Mediapipe.Unity;

public class VirtualHeadAdjuster : MonoBehaviour
{
    public Camera mainCamera; // Assign Unity's physical camera
    public GameObject virtualHead; // Assign the virtual head prefab
    private MediapipeFaceMesh faceMesh; // MediaPipe's face mesh component

    void Start()
    {
        // Enable Unity's physical camera
        mainCamera.usePhysicalProperties = true;
        mainCamera.focalLength = 35f; // Set a standard focal length
    }

    void Update()
    {
        if (faceMesh != null && faceMesh.IsTracking)
        {
            // Update the virtual head's position and rotation
            Transform detectedHead = faceMesh.GetDetectedFaceTransform();
            virtualHead.transform.position = detectedHead.position;
            virtualHead.transform.rotation = detectedHead.rotation;
        }
    }
}

Shader "Custom/LensDistortionCorrection"
{
    Properties
    {
        _DistortionStrength ("Distortion Strength", Float) = 0.5
    }

    SubShader
    {
        Pass
        {
            CGPROGRAM
            #pragma vertex vert
            #pragma fragment frag

            float _DistortionStrength;

            struct appdata
            {
                float4 vertex : POSITION;
                float2 uv : TEXCOORD0;
            };

            struct v2f
            {
                float4 pos : SV_POSITION;
                float2 uv : TEXCOORD0;
            };

            v2f vert (appdata v)
            {
                v2f o;
                o.pos = UnityObjectToClipPos(v.vertex);
                o.uv = v.uv;
                return o;
            }

            fixed4 frag (v2f i) : SV_Target
            {
                float2 distUV = i.uv - 0.5;
                distUV *= 1.0 + _DistortionStrength * length(distUV);
                distUV += 0.5;
                return tex2D(_MainTex, distUV);
            }
            ENDCG
        }
    }
}

using NUnit.Framework;
using UnityEngine;
using Mediapipe.Unity;

[TestFixture]
public class VirtualHeadAlignmentTests
{
    private VirtualHeadAdjuster adjuster;
    private GameObject testHead;

    [SetUp]
    public void Init()
    {
        GameObject cameraObject = new GameObject("MainCamera");
        adjuster = cameraObject.AddComponent<VirtualHeadAdjuster>();
        testHead = new GameObject("VirtualHead");
        adjuster.virtualHead = testHead;
    }

    [Test]
    public void TestVirtualHeadAlignment()
    {
        Vector3 expectedPosition = new Vector3(0, 1, 2);
        Quaternion expectedRotation = Quaternion.Euler(0, 45, 0);

        adjuster.virtualHead.transform.position = expectedPosition;
        adjuster.virtualHead.transform.rotation = expectedRotation;

        Assert.AreEqual(expectedPosition, testHead.transform.position);
        Assert.AreEqual(expectedRotation, testHead.transform.rotation);
    }
}

تحسين وضع الواقع المعزز من خلال تقنيات المعايرة المحسنة

أحد الجوانب التي يتم تجاهلها غالبًا في مشكلات محاذاة الواقع المعزز هو أهمية معايرة الكاميرا. في مشاريع الواقع المعزز، مثل وضع رأس افتراضي فوق رأس حقيقي، وهو العدسة تلعب دورا حيويا. تتضمن هذه المعلمات البعد البؤري والمركز البصري ومعاملات التشويه. عندما لا تكون هذه القيم دقيقة، قد يبدو الرأس الظاهري غير محاذٍ أو مشوهًا. ولمعالجة هذه المشكلة، يمكن استخدام أدوات المعايرة لحساب هذه المعلمات لكاميرا الجهاز المحدد. على سبيل المثال، توفر برامج مثل OpenCV أدوات مساعدة قوية للمعايرة لإنشاء مصفوفات كاميرا دقيقة وملفات تعريف التشوه. 📐

نهج آخر ينطوي على الاستفادة من الوحدة . من خلال تطبيق تأثيرات مثل عمق المجال أو تصحيحات الانحراف اللوني، يمكنك تخفيف التناقضات بين الرأس الافتراضي المعروض وبيئة العالم الحقيقي. تضيف مرحلة ما بعد المعالجة طبقة من التلميع تعمل على سد الفجوة بين الكائنات الافتراضية والمساحات المادية. على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي تأثير التمويه الخفيف إلى تقليل الحواف القاسية التي تجعل المحاذاة الخاطئة ملحوظة. يعد هذا مفيدًا بشكل خاص في التطبيقات الغامرة حيث يركز المستخدمون بشكل كبير على المشهد.

وأخيرًا، لا تقلل من شأن قوة التكيف الديناميكي أثناء وقت التشغيل. إن دمج نماذج التعلم الآلي في مسار الواقع المعزز الخاص بك يمكن أن يسمح للنظام بالتعلم وضبط الموضع بمرور الوقت. على سبيل المثال، يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي تحليل تعليقات المستخدمين أو اكتشاف التناقضات وضبط المحاذاة ديناميكيًا. وهذا يجعل النظام أكثر قوة وقدرة على التعامل مع الاختلافات في الإضاءة أو أداء الجهاز أو سلوك المستخدم. تضمن هذه التحسينات تجربة واقع معزز سلسة، مما يجعل العالمين الافتراضي والحقيقي يشعران بالتكامل الحقيقي. 🚀

1. لماذا يبدو رأسي الافتراضي غير متوافق مع الوجه الحقيقي؟
2. غالبًا ما تنبع المشكلة من معايرة الكاميرا غير الصحيحة. باستخدام أدوات مثل OpenCV لحساب و يمكن أن تحسن المحاذاة بشكل كبير.
3. ما هو دور البعد البؤري في محاذاة AR؟
4. ال يحدد كيفية عرض الكاميرا لنقاط ثلاثية الأبعاد على مستوى ثنائي الأبعاد. يمكن أن يؤدي ضبطه في إعدادات الكاميرا الفعلية لـ Unity إلى تحسين الدقة.
5. هل تستطيع Unity التعامل مع تصحيح تشويه العدسة؟
6. نعم، يدعم Unity التظليل لتصحيح التشويه. تنفيذ تظليل مع خصائص مثل لتخصيص التصحيحات بناءً على ملف تعريف العدسة الخاص بك.
7. كيف يمكنني اختبار محاذاة الكائنات الافتراضية؟
8. استخدام اختبارات الوحدة في NUnit بأوامر مثل يسمح لك بالتحقق من صحة تحديد موضع الكائنات الافتراضية وتدويرها في ظل ظروف مختلفة.
9. هل المعالجة اللاحقة ضرورية لمشاريع الواقع المعزز؟
10. على الرغم من أنها ليست إلزامية، إلا أن تأثيرات ما بعد المعالجة مثل و يمكن أن يعزز الجودة المرئية والواقعية لمشاهد الواقع المعزز.
11. هل يستطيع MediaPipe اكتشاف كائنات أخرى غير الوجوه؟
12. نعم، تقدم MediaPipe حلولاً للأيدي والوضعيات وحتى التتبع الشامل، مما يجعلها متعددة الاستخدامات لحالات استخدام الواقع المعزز المختلفة.
13. ما هي الأجهزة التي تعمل بشكل أفضل لتطبيقات Unity AR؟
14. تعتبر الأجهزة ذات وحدات معالجة الرسومات عالية الأداء والكاميرات الدقيقة مثالية. أدوات مثل و مزيد من تعزيز التوافق.
15. لماذا تكون المحاذاة أسوأ في زوايا معينة؟
16. قد يكون هذا بسبب عدم التطابق في مجال الرؤية بين الكاميرا والبيئة الافتراضية. ضبط كاميرا الوحدة الملكية قد تساعد.
17. كيف تعمل أدوات التظليل على تحسين محاذاة AR؟
18. تسمح التظليلات بإجراء تعديلات في الوقت الفعلي على العرض، مثل تصحيح التشوهات أو محاكاة تأثيرات العدسة، مما يضمن تزامنًا أفضل بين الكائنات الافتراضية والحقيقية.
19. هل يمكن لأنظمة الواقع المعزز أن تتكيف مع مرور الوقت؟
20. نعم، إن دمج نماذج التعلم الآلي يمكّن الأنظمة من التكيف ديناميكيًا، والتعلم من الملاحظات لتحسين التوافق والأداء بمرور الوقت.

يعد تحقيق المحاذاة الدقيقة بين الكائنات الافتراضية والواقعية أمرًا بالغ الأهمية لتجارب الواقع المعزز الغامرة. ومن خلال المعايرة الدقيقة والتقنيات المتقدمة، يمكن تخفيف مشكلات مثل تشويه العدسة والأطوال البؤرية غير المتطابقة، مما يضمن دقة أفضل ورضا المستخدم.

يوفر دمج أدوات Unity وخوارزميات MediaPipe والتعديلات الديناميكية حلولاً قوية لمطوري الواقع المعزز. تتيح هذه التحسينات مزيجًا سلسًا من العوالم الرقمية والمادية، مما يفتح إمكانيات جديدة للألعاب والاجتماعات الافتراضية وما بعدها. مع المثابرة والابتكار، تصبح تحديات محاذاة الواقع المعزز قابلة للإدارة. 🚀