/**
         * このターゲットについて、非同期に認識依頼を出します。このプログラムはサンプルなので、別スレッドでIDマーカ判定をして、
         * 三秒後に適当なサイズとDirectionを返却するだけです。
         * @param i_target
         * @return
         * @throws NyARException
         */
        public void requestAsyncMarkerDetect(NyARReality i_reality, NyARRealitySource i_source, NyARRealityTarget i_target)
        {
            //ターゲットから画像データなどを取得するときは、スレッドからではなく、ここで同期して取得してコピーしてからスレッドに引き渡します。

            //100x100の領域を切りだして、Rasterを作る。
            NyARRgbRaster raster = new NyARRgbRaster(100, 100, NyARBufferType.INT1D_X8R8G8B8_32);

            i_reality.getRgbPatt2d(i_source, i_target.refTargetVertex(), 1, raster);
            //コピーしたラスタとターゲットのIDをスレッドへ引き渡す。
            Thread t = new Thread(new AsyncThread(this, i_target.getSerialId(), raster).run);

            t.Start();
            return;
        }
示例#2
0
        /**
         * i_targetの大きさを推定して、{@link UnknownRectInfo}に結果を保存します。この関数は{@link UnknownRectInfo}の状態を変化させるだけです。
         * @param i_target
         * 大きさを推定するターゲット。
         * @param io_result
         * 入出力パラメータ。前段までの推定結果と現在の推定値をマージして返します。
         * はじめてターゲットの推定をするときは、リセットした{@link UnknownRectInfo}を入力してください。
         * @return
         * 認識状況を返します。
         * @throws NyARException
         */
        public void detectCardDirection(NyARRealityTarget i_target, UnknownRectInfo io_result)
        {
            //成功点数が20点を超えたら推定完了。
            if (io_result._success_point > 20)
            {
                io_result.last_status = ESTIMATE_COMPLETE;
                return;
            }
            //10回失敗したら推定失敗
            if (io_result._failed > 10)
            {
                io_result.last_status = FAILED_ESTIMATE;
                return;
            }
            NyARDoublePoint2d[] pos = i_target.refTargetVertex();
            //正面から一回認識させてほしい。
            for (int i = 0; i < 4; i++)
            {
                //正面判定。辺のなす角が90、または-90度の10度以内であること。
                if (getAbsSin(pos[0 + i], pos[(1 + i) % 4], pos[(2 + i) % 4]) < 0.984)
                {
                    io_result.last_status = MORE_FRONT_CENTER;
                    return;
                }
            }
            //線の長さを4本計算
            double d1 = Math.Sqrt(pos[0].sqDist(pos[1]));
            double d2 = Math.Sqrt(pos[1].sqDist(pos[2]));
            double d3 = Math.Sqrt(pos[2].sqDist(pos[3]));
            double d4 = Math.Sqrt(pos[3].sqDist(pos[0]));
            //現在の比率を計算
            double t, t2, t3;

            t  = d1 + d3 * 0.5;
            t2 = d2 + d4 * 0.5;
            t3 = t / t2;
            t3 = t3 < 1?1 / t3:t3;
            if (io_result._target_serial == NyARRealityTarget.INVALID_REALITY_TARGET_ID)
            {
                //サイクルをリセット
                io_result._target_serial = i_target.getSerialId();
                io_result.rate           = t3;
                io_result._success_point = 0;
                io_result._failed        = 0;
                io_result.artk_direction = t < t2?1:0;
            }
            else
            {
                if (io_result._target_serial != i_target.getSerialId())
                {
                    //ターゲットが一致しない。
                    io_result.last_status = FAILED_TARGET_MISSMATCH;
                    return;
                }
                if (t3 / io_result.rate > 0.98 && t3 / io_result.rate < 1.02)
                {
                    io_result.rate = (io_result.rate + t3) * 0.5;
                    io_result._success_point++;
                }
                else
                {
                    io_result._failed++;
                }
            }
            //推定中
            io_result.last_status = ESTIMATE_NOW;
            return;
        }