Wyrównywanie wirtualnych głów z prawdziwymi twarzami w jedności za pomocą MediaPipe

Wyzwania związane z rozmieszczeniem wirtualnej głowy na potrzeby rozwoju AR

Praca nad projektem rzeczywistości rozszerzonej (AR) może być zarówno ekscytująca, jak i wymagająca. Tworząc aplikację na Androida za pomocą Unity, chciałem płynnie połączyć świat cyfrowy i rzeczywisty, umieszczając wirtualną głowę nad twarzami ze świata rzeczywistego. Aby zapewnić wciągające wrażenia, ta funkcja w dużej mierze opiera się na precyzji. 🕶️

Aby to osiągnąć, wykorzystałem MediaPipe firmy Google do wykrywania charakterystycznych elementów twarzy, takich jak oczy, nos i usta. Następnie wygenerowano i umieszczono wirtualną głowę w oparciu o te kluczowe punkty. Fascynujące było obserwowanie, jak nowoczesne narzędzia mogą przekształcić możliwości AR, ale podróż była daleka od doskonałości.

Problem pojawił się, gdy wirtualna głowa nie pasowała do rzeczywistej twarzy zgodnie z oczekiwaniami. Bez względu na kąt i urządzenie, umiejscowienie zawsze było nieco „niewłaściwe”, co prowadziło do nienaturalnego efektu. To było tak, jakby wirtualna reprezentacja była odłączona od rzeczywistości. Zapoczątkowało to serię eksperymentów dotyczących rozwiązywania problemów.

Od poprawiania ustawień kamery Unity po eksperymentowanie z algorytmem MediaPipe – każda próba przynosiła stopniowe ulepszenia, ale nie zapewniała ostatecznego rozwiązania. W tym artykule szczegółowo opisano sedno problemu, wyciągnięte wnioski i potencjalne rozwiązania dla programistów stojących przed podobnymi wyzwaniami. 🚀

Rozkaz	Przykład użycia
mainCamera.usePhysicalProperties	To polecenie umożliwia wykorzystanie właściwości kamery fizycznej Unity, umożliwiając bardziej precyzyjną kontrolę nad ogniskową i zniekształceniem obiektywu w celu dopasowania obiektów wirtualnych i rzeczywistych.
faceMesh.GetDetectedFaceTransform()	Pobiera dane transformacji (położenie i obrót) wykrytej twarzy z siatki twarzy MediaPipe, co jest kluczowe dla dokładnego umieszczania wirtualnych głów na rzeczywistych twarzach.
UnityObjectToClipPos	Funkcja specyficzna dla modułu cieniującego, która przekształca położenie wierzchołka z przestrzeni obiektu w przestrzeń obcinania, używana w shaderach korekcji zniekształceń obiektywu w celu zapewnienia wyrównania.
tex2D	Polecenie modułu cieniującego używane do próbkowania tekstury pod określonymi współrzędnymi UV, niezbędne do stosowania korekcji zniekształceń w obrazach z kamery.
length(distUV)	Oblicza odległość euklidesową współrzędnych UV od początku, co wykorzystuje się do stopniowej regulacji zniekształcenia soczewki.
adjuster.virtualHead	Zmienna skryptowa odnosząca się do wirtualnej głowy GameObject, umożliwiająca dynamiczną aktualizację jej pozycji i obrotu na podstawie danych śledzenia twarzy.
[TestFixture]	Atrybut NUnit, który oznacza klasę jako urządzenie testowe, sygnalizując, że zawiera testy jednostkowe. Jest to przydatne do sprawdzania logiki wirtualnego wyrównywania głowicy.
Assert.AreEqual	Metoda NUnit używana do porównywania wartości oczekiwanych i rzeczywistych podczas testów jednostkowych, zapewniająca, że ​​umieszczenie wirtualnej głowy odpowiada pożądanym wynikom.
_DistortionStrength	Właściwość modułu cieniującego, która dostosowuje intensywność zniekształceń obiektywu, dostrajając wyrównanie między światem rzeczywistym i wirtualnym.
Quaternion.Euler	Tworzy obrót w oparciu o kąty Eulera, powszechnie używane do wyrównywania obiektów, takich jak wirtualna głowa, w przestrzeni 3D Unity.

Zwiększanie dokładności AR dzięki Unity i MediaPipe

Pierwszy skrypt, który zbadaliśmy, skupia się na wykorzystaniu właściwości kamery fizycznej Unity. Włączając , dostosowujemy zachowanie aparatu, aby lepiej pasowało do optyki w świecie rzeczywistym. Jest to szczególnie ważne podczas pracy z AR, gdzie nawet niewielkie rozbieżności w ogniskowej lub polu widzenia mogą sprawić, że wirtualne obiekty będą wyglądać na źle wyrównane. Na przykład ustawienie ogniskowej na dokładną wartość, np. 35 mm, może pomóc w dopasowaniu wirtualnej głowy do wykrytej twarzy. Ta regulacja przypomina dostrajanie teleskopu w celu uzyskania idealnej ostrości odległych obiektów, dzięki czemu wrażenia AR są naturalne i wciągające. 📸

Kolejnym istotnym elementem skryptu jest pobranie pozycji i obrotu wykrytej twarzy za pomocą . Funkcja ta zapewnia aktualizacje w czasie rzeczywistym z siatki twarzy MediaPipe, co jest niezbędne do synchronizacji wirtualnej głowy z ruchami użytkownika. Wyobraź sobie, że grasz w grę wideo, w której głowa Twojej postaci nie porusza się zgodnie z Twoją; doświadczenie byłoby wstrząsające. Zapewniając dokładne dopasowanie, skrypt ten przekształca AR z nowości w narzędzie, które może obsługiwać aplikacje takie jak wirtualne spotkania lub zaawansowane gry.

Drugi skrypt skupia się na programowaniu shaderów, w szczególności na zniekształceniu soczewki. Moduł cieniujący koryguje zniekształcenia obrazu z kamery, używając właściwości takich jak _DistortionStrength do manipulowania sposobem mapowania współrzędnych UV na teksturę. Jest to szczególnie przydatne w przypadku obiektywów szerokokątnych lub aparatów o unikalnych profilach zniekształceń. Na przykład, jeśli wirtualna głowa wydaje się większa lub mniejsza niż rzeczywista twarz w zależności od kąta, dostosowanie ustawień zniekształcenia zapewnia lepsze wyrównanie. To jak dostosowanie ramy lustra, aby wyeliminować efekt wesołego miasteczka i sprawić, że odbicia będą bardziej realistyczne. 🎨

Na koniec testy jednostkowe z trzeciego skryptu weryfikują rozwiązania. Testy te porównują oczekiwaną pozycję i obrót wirtualnej głowy z rzeczywistymi wynikami, zapewniając, że regulacje sprawdzą się w różnych warunkach. Korzystanie z NUnit , programiści mogą symulować różne scenariusze, takie jak szybkie poruszanie głową lub przechylanie jej pod ekstremalnymi kątami, aby potwierdzić ustawienie. Na przykład podczas opracowywania zauważyłem, że ustawienie działa dobrze, gdy twarz jest skierowana do przodu, ale dryfuje, gdy głowa jest obrócona na bok. Te testy jednostkowe uwydatniły problem i wskazały dalsze ulepszenia, podkreślając znaczenie dokładnych testów w tworzeniu niezawodnych aplikacji AR. 🚀

// 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);
    }
}

Udoskonalanie rozmieszczenia AR poprzez ulepszone techniki kalibracji

Często pomijanym aspektem problemów z wyrównaniem AR jest znaczenie kalibracji aparatu. W projektach AR, takich jak nakładanie wirtualnej głowy na prawdziwą, czyli obiektywu odgrywają istotną rolę. Parametry te obejmują ogniskową, środek optyczny i współczynniki zniekształceń. Jeśli te wartości nie są dokładne, wirtualna głowa może wydawać się niewyrównana lub zniekształcona. Aby rozwiązać ten problem, można zastosować narzędzia kalibracyjne do obliczenia tych parametrów dla konkretnej kamery urządzenia. Na przykład oprogramowanie takie jak OpenCV oferuje solidne narzędzia kalibracyjne do generowania precyzyjnych matryc kamer i profili zniekształceń. 📐

Inne podejście polega na wykorzystaniu Unity . Stosując efekty, takie jak korekcja głębi ostrości lub aberracji chromatycznej, można wygładzić rozbieżności pomiędzy renderowaną wirtualną głową a środowiskiem rzeczywistym. Przetwarzanie końcowe dodaje warstwę dopracowania, która wypełnia lukę pomiędzy obiektami wirtualnymi a przestrzeniami fizycznymi. Na przykład subtelny efekt rozmycia może zredukować ostre krawędzie, które powodują zauważalne niewspółosiowość. Jest to szczególnie przydatne w aplikacjach immersyjnych, w których użytkownicy są bardzo skupieni na scenie.

Wreszcie, nie lekceważ potęgi dynamicznej adaptacji w czasie wykonywania. Włączenie modeli uczenia maszynowego do potoku AR może pozwolić systemowi na uczenie się i dostosowywanie rozmieszczenia w miarę upływu czasu. Na przykład model sztucznej inteligencji może analizować opinie użytkowników lub wykryte niespójności i dynamicznie dostrajać wyrównanie. Dzięki temu system jest solidniejszy i radzi sobie ze zmianami w oświetleniu, wydajności urządzenia lub zachowaniu użytkownika. Te ulepszenia zapewniają płynne doświadczenie AR, dzięki czemu świat wirtualny i rzeczywisty wydają się naprawdę zintegrowane. 🚀

1. Dlaczego moja wirtualna głowa jest źle dopasowana do prawdziwej twarzy?
2. Problem często wynika z nieprawidłowej kalibracji aparatu. Używanie narzędzi takich jak OpenCV do obliczania I może znacznie poprawić wyrównanie.
3. Jaka jest rola ogniskowej w wyrównaniu AR?
4. The określa, w jaki sposób kamera rzutuje punkty 3D na płaszczyznę 2D. Dostosowanie go w ustawieniach aparatu fizycznego Unity może zwiększyć dokładność.
5. Czy Unity poradzi sobie z korekcją zniekształceń obiektywu?
6. Tak, Unity obsługuje shadery do korekcji zniekształceń. Zaimplementuj moduł cieniujący z właściwościami takimi jak aby dostosować korekty w oparciu o profil obiektywu.
7. Jak mogę przetestować wyrównanie obiektów wirtualnych?
8. Używanie testów jednostkowych w NUnit za pomocą poleceń takich jak pozwala na walidację położenia i obrotu obiektów wirtualnych w różnych warunkach.
9. Czy w przypadku projektów AR konieczna jest obróbka końcowa?
10. Chociaż nie jest to obowiązkowe, efekty przetwarzania końcowego, takie jak I może poprawić jakość wizualną i realizm scen AR.
11. Czy MediaPipe może wykrywać obiekty inne niż twarze?
12. Tak, MediaPipe oferuje rozwiązania dotyczące rąk, pozycji, a nawet holistycznego śledzenia, dzięki czemu jest wszechstronne w różnych przypadkach użycia AR.
13. Jaki sprzęt najlepiej sprawdza się w aplikacjach Unity AR?
14. Idealne są urządzenia z wydajnymi procesorami graficznymi i precyzyjnymi kamerami. Narzędzia takie jak I jeszcze bardziej zwiększyć kompatybilność.
15. Dlaczego ustawienie jest gorsze pod pewnymi kątami?
16. Może to być spowodowane niedopasowaniem pola widzenia między kamerą a środowiskiem wirtualnym. Dostosowywanie kamery Unity nieruchomość może pomóc.
17. W jaki sposób shadery poprawiają wyrównanie AR?
18. Shadery umożliwiają dostosowywanie renderowania w czasie rzeczywistym, np. korygowanie zniekształceń lub symulowanie efektów soczewki, zapewniając lepszą synchronizację między obiektami wirtualnymi i rzeczywistymi.
19. Czy systemy AR mogą z biegiem czasu samoczynnie się dostosowywać?
20. Tak, integracja modeli uczenia maszynowego umożliwia dynamiczną adaptację systemów, uczenie się na podstawie informacji zwrotnych w celu poprawy dostosowania i wydajności w miarę upływu czasu.

Osiągnięcie precyzyjnego dopasowania obiektów wirtualnych i rzeczywistych ma kluczowe znaczenie dla wciągających wrażeń AR. Dzięki starannej kalibracji i zaawansowanym technikom można złagodzić problemy takie jak zniekształcenie obiektywu i niedopasowane ogniskowe, zapewniając lepszą dokładność i satysfakcję użytkownika.

Integracja narzędzi Unity, algorytmów MediaPipe i dynamicznych dostosowań zapewnia niezawodne rozwiązania dla programistów AR. Te ulepszenia umożliwiają płynne połączenie świata cyfrowego i fizycznego, odblokowując nowe możliwości gier, wirtualnych spotkań i nie tylko. Dzięki wytrwałości i innowacjom wyzwania związane z dostosowaniem AR staną się wykonalne. 🚀