概要

AR-Toolkit-Mobile は、マーカー（紙や印刷されたパターン）を使ったマーカー型ARの基本を示す小さな実装例です。デバイスのカメラ映像からマーカーを検出し、その位置・姿勢を推定して3Dモデルを適切に重ね合わせることで、現実世界に仮想オブジェクトを合成します。フル機能のフレームワークではなく教育目的やプロトタイプ用途を想定したシンプルさが売りで、C++で記述された最小限のファイル群でARパイプラインの流れを追いやすくしています。

リポジトリの統計情報

スター数: 24
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 24
コミット数: 2
ファイル数: 2
メインの言語: C++

主な特徴

マーカー検出に基づく基本的なAR表示デモ
カメラ映像に対して3Dモデルをオーバーレイ
学習・プロトタイピングに適したシンプルなC++実装
最低限のファイル構成でARパイプラインを把握しやすい

技術的なポイント

AR-Toolkit-Mobile が示す典型的な技術的流れは、カメラ入力取得 → マーカー検出 → 姿勢推定（ポーズ推定）→ 投影・描画（レンダリング）というパイプラインです。マーカー検出では画像処理による二値化や輪郭抽出、既知パターンとの照合が行われ、得られたコーナー座標からホモグラフィや外接回転・並進を求めます。姿勢推定はカメラの内部パラメータ（焦点距離や主点）を使って3次元座標系への変換を行い、OpenGL系のモデルビュー／プロジェクション行列に変換して3Dモデルを正しい位置・向きで描画します。実装上の注意点としては、カメラキャリブレーションの精度、ライティングや遮蔽（オクルージョン）、フレームレートとレイテンシのトレードオフ、マーカーの検出耐性（照明・角度・部分的隠蔽）などが挙げられます。またモバイル向けではカメラアクセスやパーミッション、GPU（OpenGL ESなど）とネイティブコードの連携、メモリ・電力効率の最適化が重要になります。本リポジトリは最小構成のため依存や抽象化は少なく、ARの基礎概念を学び、既存のアルゴリズム（例えば solvePnP やホモグラフィ計算）を実験的に置き換えたり拡張したりする出発点として使えます。実践的な用途に発展させるには、検出ロバストネスの向上、マルチマーカー対応、物理ベースレンダリングやSLAMとの統合などの拡張が考えられます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

README.md: file
main.cpp: file

まとめ

学習用途に最適なシンプルなマーカー型ARデモです。

リポジトリ情報：

名前: AR-Toolkit-Mobile
説明: ✨ AR-Toolkit-Mobile: A simple project demonstrating marker-based Augmented Reality (AR). 📱 Overlays 3D models onto the real world using a device’s camera. 🚀
スター数: 24
言語: C++
URL: https://github.com/snowyfizz/AR-Toolkit-Mobile
オーナー: snowyfizz
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/235767357?v=4

READMEの抜粋：

AR-Toolkit-Mobile

✨ AR-Toolkit-Mobile: A simple project demonstrating marker-based Augmented Reality (AR). 📱 Overlays 3D models onto the real world using a device’s camera. 🚀

AR-Toolkit-Mobile: マーカー型拡張現実デモ