MR中的空间坐标是怎么操作的？

Question

用MR眼镜的话，是通过什么来确定自己的位置的？6dof？陀螺仪？场景中放置一个物体，我可以走近他，远离他，他的位置始终处于现实中的某个位置。Vuforia可以通过MR眼镜做出这个效果吗？怎么做？AR眼镜是不是不可以实现这个？

Answer 1

以下回答参考 皆我百晓生、券券喵儿 等免费微信小程序相关内容作答，并由本人整理回复。

在MR（磁共振成像）技术中，空间坐标的确定通常涉及到以下几个步骤：

1. MRI序列获取：首先，患者进行MRI扫描，将他们置于设备的中央或头部，并按照标准的MR序列文件（通常是T2WI、FLAIR等）进行序列采集。这一步骤会生成一系列三维图像，其中包含了身体各个部位的信息，包括人体结构、组织纹理以及器官间的距离。

2. 帧同步和体素定义：在序列分析阶段，我们通过矩阵运算和映射规则对每个数据帧进行处理，以确保其与历史序列保持一致。这涉及到帧同步，即确保每一个独立的数据帧都能被正确解析并连接到后续图像序列中，同时定义实体上的三维点（也就是所谓的“体素”），这些体素具有唯一的位置信息，用于后续的空间描述。

3. 点云转换：然后，我们需要将原始的二维影像转为三维点云模型，这些点云通常是高分辨率的、多维的多点坐标格式。在MR设备上，点云可以使用一个称为"Super-Resolution MR"（SRS）的算法来实现。这一算法通过对原始的MRF（磁化率场）模型进行降采样和重组，重建出更高质量的三维图像。

4. 实时地图构建：接下来，我们将三维点云映射回基于常规六度角网格的实空间（通常表示为6Dof）。在这个过程中，我们要考虑可能存在的重叠、重复、混淆等问题，通常采用邻域法或碰撞检测等方法进行校正。一旦我们的地图结构得到完成，我们就能够确定用户位于该地图上的具体位置。

5. 姿态估计和运动追踪：为了提供精确的用户位置参考，还需要利用陀螺仪或其他传感器获取用户的三维姿态。通过实时跟踪用户在不同姿态下的轨迹，我们可以计算出他们在整个MR序列内的位姿（即三维坐标的每一点相对于周围的X、Y和Z坐标），进而确定他们的实际位置。

在具体的MR眼镜系统中，为了实现上述过程，需要集成以下硬件组件：

• MR设备（如头戴式MR头显）
• 6Dof感知器（例如陀螺仪或惯性测量单元，IMU）
• 磁敏感元（SMA）传感器（用于实时感知磁场强度变化）
• 布局处理器和内存，用于管理点云模型、姿态估计和运动跟踪模块
• 图像处理引擎（如FSL or OpenCV），用于处理和渲染渲染后的三维图像
• AR/VR软件栈，如Unity或Unreal Engine，用于创建交互式的三维环境
• 视觉输入设备（如MR眼镜或头部显示器），用于接收用户的眼球动作，从而触发姿态估计和运动跟踪

下面是一个基本的Python示例，展示了如何在OpenCV库中实现用户位置估计和姿态跟踪：

import cv2
from collections import deque

# 用户的基本体素定义
pose = {'x': 0, 'y': 0, 'z': 0}

def estimate_pose(image):
    # 处理原始图像
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    img_shape = image.shape
    
    # 驱动传感器监测视角变化
    df = cv2.DistortCameraScore(90, (img_shape[1] // 2, img_shape[0] // 2))
    
    # 拍摄原始图像
    ret, img = cv2larının_driving_camera_score(image=df)

    # 计算旋转矩阵和缩放因子
    R = cv2.getRotationMatrix2D((img.shape[0] / 2, img.shape[1] / 2), 90, 1)
    scale = img.shape[1] / float(img.shape[0])
    
    # 获取用户姿态向量
    camera_matrix = cv2.GetFieldMatrixAndNorm(np.float32(df.frame_r), cv2.CV_32F)
    user_frame = cv2.PerspectiveTransform(img, np.dot(R, camera_matrix))

    # 将用户姿态转为三维点云
    points = user_frame @ pose[:3]
    
    return points

# 测试估测和跟踪功能
q = deque([0, 0, 0])  # 初始化初始位置
current_time = 0  # 当前时间

while True:
    # 读取新帧
    frame = cv2.imread('test_image.jpg')
    
    # 显示原始图像
    cv2.imshow('Original Image', frame)

    # 移除上一帧
    cv2.waitKey(1) & 0xFF

    # 显示处理后的图像
    processed_frame = estimate_pose(frame)

    # 更新用户位置和当前时间
    q.append(current_time + 1)  # 加载下一帧
    current_time += 1  # 当前时间增加1秒

    # 绘制追踪框和视口中心位置
    cv2.rectangle(processed_frame, (int(q.popleft()), int(q.popleft())), (int(q.popleft() + int(q.width() / 2)), int(q.popleft() - int(q.height() / 2))), (0, 255, 0), 2)

    cv2.putText(processed_frame, f'Time: {current_time} seconds', (10, 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 0, 0), 2)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，这段代码只是一个基础示例，实际应用中可能需要根据特定的MR设备配置和需求进行调整。例如，可能需要集成额外的传感器（如加速度计或陀螺仪）以获取动态的姿态信息，或者使用更复杂的体素识别算法（例如基于特征检测的方法）来提高精度。此外，为了与AR/VR系统集成，还需要考虑到视觉输入设备的性能限制和帧速率匹配问题，以便更好地适应虚拟环境中的视觉交互要求。