⭐ Unity + OpenCV 实现实时图像识别与叠加效果
实例效果如下：
功能概述
我的初衷是在 Unity 中使用摄像头画面实时捕捉，并通过 OpenCV 进行图像识别。当识别到匹配的图像时，会将匹配的视觉效果叠加在摄像头画面上。我们还会使用一个计时器来控制叠加效果的显示时间，以确保用户有足够的时间查看匹配结果。
主要功能与流程
- 摄像头捕捉：通过 Unity 的
WebCamTexture获取摄像头画面，并将其显示在RawImage上。 - 图像识别：利用 OpenCV 的 ORB 特征检测器和描述符匹配算法，对摄像头画面和预设的参考图像进行特征匹配。
- 叠加效果：在图像识别成功后，匹配结果会叠加在摄像头画面上。
- 计时器机制：叠加效果不会立即消失，匹配成功后会在屏幕上显示一段时间，通过计时器控制显示时间。
项目详细实现
1. 初始化摄像头和参考图像
在 Start 方法中，初始化摄像头并加载预设的参考图像。摄像头画面通过 Unity 的 WebCamTexture 显示在 cameraRawImage 上，而 overlayRawImage 用于显示匹配的叠加效果。
void Start()
{// 初始化摄像头webCamTexture = new WebCamTexture();cameraRawImage.texture = webCamTexture;cameraRawImage.material.mainTexture = webCamTexture;webCamTexture.Play();// 初始化叠加纹理overlayTexture = new Texture2D(webCamTexture.width, webCamTexture.height, TextureFormat.RGBA32, false);overlayRawImage.texture = overlayTexture;// 加载参考图像LoadReferenceImage();// 初始化ORB特征检测器和匹配器detector = ORB.create();matcher = DescriptorMatcher.create(DescriptorMatcher.BRUTEFORCE_HAMMINGLUT);referenceKeypoints = new MatOfKeyPoint();referenceDescriptors = new Mat();// 检测参考图像的关键点和描述符detector.detect(referenceMat, referenceKeypoints);detector.compute(referenceMat, referenceKeypoints, referenceDescriptors);
}
我们使用 OpenCV 的 ORB 特征检测器提取参考图像的关键点和描述符，并保存这些数据以便后续进行匹配。
2. 实时处理摄像头画面与图像匹配
在 Update 方法中，通过 OpenCV 将摄像头画面转换为 Mat 对象，并对其进行特征检测和描述符提取。然后，将摄像头图像与预设参考图像的特征点进行匹配，判断匹配的良好程度。
void Update()
{if (webCamTexture.didUpdateThisFrame && referenceMat != null){// 获取摄像头画面并进行图像处理