Ausrichten virtueller Köpfe mit realen Gesichtern in Unity mithilfe von MediaPipe

Herausforderungen bei der Platzierung virtueller Köpfe für die AR-Entwicklung

Die Arbeit an einem Augmented Reality (AR)-Projekt kann sowohl spannend als auch herausfordernd sein. Bei der Entwicklung einer Android-Anwendung mit Unity wollte ich die digitale und die reale Welt nahtlos verschmelzen, indem ich einen virtuellen Kopf über Gesichtern der realen Welt platzierte. Bei dieser Funktion kommt es stark auf Präzision an, um ein immersives Erlebnis zu schaffen. 🕶️

Um dies zu erreichen, habe ich MediaPipe von Google verwendet, um Gesichtsmerkmale wie Augen, Nasen und Münder zu erkennen. Basierend auf diesen Schlüsselpunkten wurde dann der virtuelle Kopf generiert und platziert. Es war faszinierend zu sehen, wie moderne Tools die AR-Möglichkeiten verändern können, aber die Reise war alles andere als perfekt.

Das Problem trat auf, als der virtuelle Kopf nicht wie erwartet mit dem tatsächlichen Gesicht übereinstimmte. Unabhängig vom Winkel oder Gerät war die Platzierung immer etwas „schief“, was zu einem unnatürlichen Effekt führte. Es war, als ob die virtuelle Darstellung von der Realität abgekoppelt wäre. Dies löste eine Reihe von Experimenten zur Fehlerbehebung aus.

Von der Optimierung der Kameraeinstellungen von Unity bis zum Experimentieren mit dem MediaPipe-Algorithmus brachte jeder Versuch schrittweise Verbesserungen, aber keine endgültige Lösung. Dieser Artikel befasst sich mit dem Kern des Problems, den gewonnenen Erkenntnissen und möglichen Lösungen für Entwickler, die vor ähnlichen Herausforderungen stehen. 🚀

Verbesserung der AR-Genauigkeit mit Unity und MediaPipe

Das erste Skript, das wir untersucht haben, konzentriert sich auf die Verwendung der physischen Kameraeigenschaften von Unity. Durch die Aktivierung usePhysicalProperties, passen wir das Verhalten der Kamera an, um es besser an die Optik in der realen Welt anzupassen. Dies ist besonders wichtig bei der Arbeit mit AR, wo bereits geringfügige Abweichungen in der Brennweite oder im Sichtfeld dazu führen können, dass virtuelle Objekte falsch ausgerichtet erscheinen. Wenn Sie beispielsweise die Brennweite auf einen genauen Wert wie 35 mm einstellen, kann dies dazu beitragen, den virtuellen Kopf auf das erkannte Gesicht auszurichten. Diese Anpassung ähnelt der Feinabstimmung eines Teleskops, um entfernte Objekte perfekt zu fokussieren und sicherzustellen, dass sich das AR-Erlebnis natürlich und immersiv anfühlt. 📸

Eine weitere wichtige Komponente des Skripts ist das Abrufen der Position und Drehung des erkannten Gesichts mithilfe von faceMesh.GetDetectedFaceTransform(). Diese Funktion stellt Echtzeitaktualisierungen vom Gesichtsnetz von MediaPipe bereit, was für die Synchronisierung des virtuellen Kopfes mit den Bewegungen des Benutzers unerlässlich ist. Stellen Sie sich vor, Sie spielen ein Videospiel, bei dem sich der Kopf Ihrer Figur nicht synchron mit Ihrem Kopf bewegt. Die Erfahrung wäre erschütternd. Durch die Sicherstellung einer genauen Ausrichtung verwandelt dieses Skript AR von einer Neuheit in ein Tool, das Anwendungen wie virtuelle Meetings oder fortgeschrittene Spiele unterstützen kann.

Das zweite Skript befasst sich mit der Shader-Programmierung, insbesondere mit der Linsenverzerrung. Der Shader korrigiert Verzerrungen im Kamera-Feed, indem er Eigenschaften wie _DistortionStrength verwendet, um zu manipulieren, wie UV-Koordinaten auf die Textur abgebildet werden. Dies ist besonders nützlich, wenn Sie Weitwinkelobjektive oder Kameras mit einzigartigen Verzerrungsprofilen verwenden. Wenn beispielsweise ein virtueller Kopf je nach Blickwinkel größer oder kleiner als das tatsächliche Gesicht erscheint, sorgt eine Anpassung der Verzerrungseinstellungen für eine bessere Ausrichtung. Es ist, als würde man den Rahmen eines Spiegels anpassen, um den Funhouse-Effekt zu eliminieren und die Reflexionen realistischer zu machen. 🎨

Schließlich validieren die Unit-Tests aus dem dritten Skript die Lösungen. Diese Tests vergleichen die erwartete Position und Drehung des virtuellen Kopfes mit den tatsächlichen Ergebnissen und stellen so sicher, dass die Anpassungen unter verschiedenen Bedingungen Bestand haben. Verwendung von NUnits Assert.AreEqualkönnen Entwickler verschiedene Szenarien simulieren, z. B. eine schnelle Bewegung des Kopfes oder eine Neigung in extremen Winkeln, um die Ausrichtung zu bestätigen. Während der Entwicklung ist mir zum Beispiel aufgefallen, dass die Ausrichtung gut funktionierte, wenn man nach vorne schaute, aber verschwand, wenn man den Kopf zur Seite drehte. Diese Unit-Tests verdeutlichten das Problem und führten zu weiteren Verbesserungen, wodurch die Bedeutung gründlicher Tests für die Erstellung robuster AR-Anwendungen unterstrichen wurde. 🚀

// 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);
    }
}

Verfeinerung der AR-Platzierung durch verbesserte Kalibrierungstechniken

Ein oft übersehener Aspekt bei AR-Ausrichtungsproblemen ist die Bedeutung der Kamerakalibrierung. Bei AR-Projekten wird zum Beispiel ein virtueller Kopf über einen realen Kopf, die Linse, gelegt intrinsische Parameter eine entscheidende Rolle spielen. Zu diesen Parametern gehören die Brennweite, das optische Zentrum und die Verzerrungskoeffizienten. Wenn diese Werte nicht korrekt sind, erscheint der virtuelle Kopf möglicherweise falsch ausgerichtet oder verzerrt. Um dieses Problem zu beheben, können Kalibrierungstools verwendet werden, um diese Parameter für die spezifische Gerätekamera zu berechnen. Software wie OpenCV bietet beispielsweise robuste Kalibrierungsdienstprogramme zur Generierung präziser Kameramatrizen und Verzerrungsprofile. 📐

Ein anderer Ansatz beinhaltet die Nutzung von Unity Nachbearbeitungsstapel. Durch die Anwendung von Effekten wie Tiefenschärfe- oder Farbfehlerkorrekturen können Sie Diskrepanzen zwischen dem gerenderten virtuellen Kopf und der realen Umgebung ausgleichen. Durch die Nachbearbeitung wird eine Politurschicht hinzugefügt, die die Lücke zwischen virtuellen Objekten und physischen Räumen schließt. Beispielsweise kann ein subtiler Unschärfeeffekt die scharfen Kanten reduzieren, die Fehlausrichtungen sichtbar machen. Dies ist besonders nützlich bei immersiven Anwendungen, bei denen sich Benutzer stark auf die Szene konzentrieren.

Unterschätzen Sie schließlich nicht die Kraft der dynamischen Anpassung während der Laufzeit. Durch die Integration von Modellen für maschinelles Lernen in Ihre AR-Pipeline kann das System lernen und die Platzierung im Laufe der Zeit anpassen. Beispielsweise könnte ein KI-Modell Benutzerfeedback oder erkannte Inkonsistenzen analysieren und die Ausrichtung dynamisch verfeinern. Dadurch wird das System robuster und kann mit Schwankungen in der Beleuchtung, der Geräteleistung oder dem Benutzerverhalten umgehen. Diese Verbesserungen sorgen für ein nahtloses AR-Erlebnis und sorgen dafür, dass sich die virtuelle und die reale Welt wirklich integriert anfühlen. 🚀