# AR 計劃書 2022 筆記
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## 後端技術
* **SfM (Structure from Motion)**
運動推斷結構，是一種攝影測量範圍成像技術，用於估計二維圖像序列中的三維結構，這些圖像可能與局部運動信號相結合。它是在電腦視覺和視覺感知領域進行研究的。在生物視覺上，運動推斷結指的是人類和其他生物能夠從一個移動物體或場景中投射的二維運動場中恢復三維結構的現象。

* **SLAM (Simultaneous localization and mapping)**
同時定位與地圖構建，是一種概念：希望機器人從未知環境的未知地點出發，在運動過程中通過重複觀測到的地圖特徵（比如，牆角，柱子等）定位自身位置和姿態，再根據自身位置增量式的構建地圖，從而達到同時定位和地圖構建的目的。


* **SfM vs SLAM**
1. 建模數據類型：**SFM** 是以多張單視角影像去構成三維模型，暴力拼街的技巧；**SLAM** 是以連續影像，使用前後幀之間進行拼街建模。
2. 建模目的：**SFM** 主要是要實現三維重建（3D reconstuction）；**SLAM** 主要是要實現定位（location）。
3. 處理時間：**SFM** 是離線處理；**SLAM** 可以即時處理。
4. 設備要求：**SFM** < **SLAM**
5. 技術要求：**SFM** < **SLAM**

相關開源套件
- [ ] [OpenMVG](https://github.com/openMVG/openMVG)
> Mozilla Public License Version 2.0
- [ ] [ETH3D](https://www.eth3d.net/datasets)
> 建模素材
- [ ] [Open3D](http://www.open3d.org/)
- [ ] [OpenCV](https://opencv.org/)

[reference link](http://www.vr-ih.com/vrih/html/EN/10.1016/j.vrih.2019.09.001/article.html)

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## 前端技術
* **WebAR**
目前成熟有商業軟體(很多這我就不舉例)
相關開源套件則是
- [ ] [AR.js](https://github.com/jeromeetienne/AR.js/blob/master/README.md)
- [ ] [Three.ar.js](https://github.com/google-ar/three.ar.js)
- [ ] [Tracking.js](https://trackingjs.com/)
- [ ] [A-Frame](https://aframe.io/)

* **WebXR**
是下列四項相關套件混合
- [ ] [Babylon.js](https://doc.babylonjs.com/)
- [ ] [A-Frame](https://aframe.io/)
- [ ] [Three.js](https://threejs.org/)
- [ ] [WebGL](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/WebGL_API)

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## 建模輔助設備
**Intel®RealSense 景深攝影機**
- [ ] [Intel® RealSense™ 技術](https://www.intel.com.tw/content/www/tw/zh/architecture-and-technology/realsense-overview.html)
- [ ] [Intel RealSense SDK 2.0](https://www.intelrealsense.com/sdk-2/)

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