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ARKit尺子哪个demo是怎样完成的?
ARkit尺子身后的原理是SLAM，iPhone上的SAM是根据视觉效果惯性力精确测量(VIO)来完成的。而视觉效果惯性力检测系统(VIO)不只是一套优化算法，还融合了iPhone的和各种各样感应器。因此 深层次下来，還是非常复杂的。
最先，大家从这儿应用人工智能算法的基础表述刚开始。iPhone的照相机一张能够造成图像的相片，ARKit能够鉴别该图像中的特点。随后再拍攝一张照片，再度明确图像特点。随后将第一张图像与第二张图像开展较为，并开展一些测算以明确特点中间的转变。伴随着照相机再次拍攝图像，一遍又一遍地实行此实际操作，iPhone就可以跟踪一些“已经知道特点”。这和人眼身后的原理基本一致。
人眼是一个纯天然的高級光学电子系统。构造比较复杂。品牌形象的说，人眼像一架全自动监控摄像头，水晶体好似监控摄像头的物镜，可以在人的神经系统人体器官的操纵下全自动对焦，眼瞳好似焦距，眼底黄斑好似照相机胶片照片，接纳物件的影象信息。
人眼认知景深效果的体制给了大家启迪。历经研究发现由照相机在2个不一样的角度下拍攝的两张，假如了解实际物点P在两张照片中的对应关系，就可以精准测算出P点的三维坐标信息。可以用针眼实体模型来类似叙述照相机的显像体制，如下图所示。M为实际情景中的一物点，O为照相机的光心，O
对焦准确，物面与像面为一对成像共轭面，可以用焦距和CMOS像元尺寸，依据成像公式推算物体大小。
