ARアプリ開発会社が和訳したVuforia Developer Portalの記事を公開しています。

ガイド

ここでは、Vuforiaプラットフォーム機能の実装方法や、
貴社アプリの開発・管理にVuforiaツールをどのように適用するか
といったマニュアル的記事や仕様について掲載しています。

※この和訳は、Vuforia teamによるものではありません。
オリジナルおよび最新のコンテンツについては、developer.vuforia.comをご覧ください。

  • Vuforiaライセンスマネージャー

  • https://developer.vuforia.com/library/articles/Training/Vuforia-License-Manager
  • August 17, 2016

  • ライセンスマネージャーは、ライセンスの作成および管理に必要となるツールと情報をご提供します。
    アプリの開発もしくはデプロイいずれの場合にもライセンスキーが必要となります。

  • ライセンスキーの作成はシンプルです。

    1. プロジェクトタイプを選択する
    • 開発:無償。商用ライセンスへ更新する前の開発段階
    • コンシューマ:一般配布を目的に制作されるアプリ
    • エンタープライズ:企業内配布を目的に制作されるアプリ
    2. コンシューマもしくはエンタープライズアプリを開発している場合は、アプリケーションのタイプを選択する

    3. アプリ名称を設定する

    4. 「モバイル」もしくは「デジタルアイウェア」のどちらかからSDKタイプを選択する
    • モバイル端末もしくはビデオシースルーアイウェアの開発には「モバイルSDK」を選択する
    • 光学シースルー端末の開発には「デジタルアイウェア」を選択する
    5. ライセンスオプションを確認し、アプリに適合するオプションを選択する

    6. 設定内容を確認し、アプリのライセンスキーを取得する

  • 各ライセンスキーは、ひとつのアプリに対し有効です。開発するVuforiaアプリそれぞれに対し、固有のライセンスキーを作成する必要がありますが、ライセンスタイプがサポートするアプリのすべてのOSバージョンについては、同じライセンスキーをお使いいただけます。

  • ライセンスマネージャーの使用に関しては、有効なVuforiaデベロッパーアカウントが必要です。
    参照:
    Vuforiaデベロッパーとして登録するには

ライセンスマネージャー初期画面

  • クラウド認識

  • https://developer.vuforia.com/library/articles/Training/Cloud-Recognition-Guide
  • August 17, 2016

  • Vuforiaクラウド認識サービスは、デベロッパーがオンラインの画像ターゲットをホスト・マネージできる業務用レベルの画像認識ソリューションです。クラウド認識は、開発・クラウド・Pro・エンタープライズライセンスで利用可能です。利用回数は、アプリが動作しターゲットを照合した場合にカウントし、月ごとの画像認識の総数で決定されます。

    画像認識のクエリ結果は、クエリ実行に使用されるAPIによって決定されます。

クラウド認識クエリAPI結果

  • ご注意:VWS Query APIへ返されたクエリ結果は、IDによるターゲット照合のリストで、認識確度によってランキングされています。このAPIは、トラッカブルターゲット結果を受け取りません。

  • 利用ケース
  • Vuforiaクラウド認識サービスは、多数のターゲットを扱うアプリや、頻繁に更新する必要のあるターゲットを扱うアプリに最適です。
    サービスをお使いのお客様は、以下のようなメリットを享受いただけます:
    • スケール:1アプリに対し、1,000,000個を超えるターゲットを利用可能
    • フレキシビリティ:既存コンテンツ管理システムを統合
    • マーケットへの投入時間:コンテンツ変更をリアルタイム&動的に配信し、マーケットへの投入時間を短縮

画像ターゲット画面

フレームマーカー

  • 特徴点ベースの検出とトラッキングに加えて、Vuforia SDKではフレームマーカーと呼ばれるオリジナルの規定マーカーの識別が可能です。
    フレームマーカー特有のIDが、枠線の周囲のバイナリパターンへエンコードされています。
    フレームマーカーの枠線内には、任意の画像を配置することが可能です。
    従来の規定マーカーよりも自然に見えることから、よりご利用しやすくなっています。
    認識するには、枠線とバイナリパターン全体が、カメラ画像内に映っている必要があります。
    フレームマーカーは、全部で512種類あります。


  • 使用ケース
  • フレームマーカーは、次のようなアプリでのご利用に便利です。
    • 類似した画像を識別する必要があるとき
    • 画像サイズが非常に小さいとき
    • 同時に多くの画像を認識するとき

  • 対応可能な画像
  • フレームマーカーの内部もしくは外部にある画像は検出やトラッキングには利用されませんが、画像がフレームマーカー内部のパターンや外枠との対比があいまいだと、フレームマーカー自体のパフォーマンスに影響を及ぼす可能性があります。
    そのため、画像を配置する場合は、フレームマーカー内部のパターンとの対比が明確であると同時に、外枠の周囲には罫枠の太さの2倍以上の範囲でスペースを空けておく必要があります。
    • 枠線内の画像デザインのコントラスト:コントラストをかけた明るい画像で、パターンとともに枠内が満たされていること
    • 枠線の外周:マーカーの外周、フレームマーカーの枠線の太さ×2倍の範囲には何もない状態であること

  • 対応可能な環境
  • フレームマーカーは、適度に明るく、拡散照明下にあることが必要です。物体の表面には、均一に照明が当たっている必要があります。室内でのご利用が一般的です。


  • フレームマーカーを利用する作業
  • 画像ターゲットとは違い、フレームマーカーはターゲットマネージャーツールを使って生成するものではありません。
    Vuforia SDKインストール時のフォルダ内にある「assets」フォルダに全512個のフレームマーカーが内蔵されています。
    これをお好みの大きさにリサイズする際には、Adobeフォトショップなどの画像エディタを利用し、フィルタリングなしでリサイズもしくは最もそれに近い操作を行ってください。
  • 比較的低い処理能力でマーカーIDをデコード可能なため、1アプリの中で全フレームマーカー512個を使用することが可能です。
  • マーカーのサイズは、アプリ環境に依存します。弊社の推奨するリアルな利用現場の環境は、実マーカーサイズで1辺3~10 cm(1~4インチ)。実サイズとは、印刷したターゲットの実寸です。小さいサイズでも利用できるため、ゲームの部品やゲーム用カード、3Dアニメなどでもお使いいただけます。


  • フレームマーカーの作成
  • 理想的なフレームマーカーの属性は、下記のようになります。
    • 物理サイズ:通常1~4インチ(3~10センチ)、ゲーム付属品やゲームや3Dアニメーション使うカード上のマーカーなど小さいサイズに対応しています。
    • マーカーの形状:カケを最小限に抑える
    • サイズのパラメーター: 実サイズで1辺が3 cm(1インチ)相当を推奨
    • フレームマーカーと内部の画像との対比が明瞭であること、内部の背景が明るい画像やパターンであること
    • 外枠の周囲の対比:フレームマーカーの枠線の太さ×2倍の範囲には何もないこと
  • フレームマーカーは、ネイティブコードで定義されています。トラッカークラスから派生したMarkerTrackerが、フレームマーカーの動的な作成と破棄の方法を提供します。


  • サンプル
  • フレームマーカーのサンプルでは、フレームマーカーの定義と構成および、Vuforia APIを使用してのアクセス方法についてご紹介しています。
    各SDKバージョンの「コアサンプルプロジェクト」の中に格納されています。

  • 参照:
    コア機能のサンプル


  • ベストプラクティス
  • 参照:
    フレームマーカーデザインガイド


  • その他のトピックス
  • 参照:
    ランタイムにおけるフレームマーカーの作成方法

  • ユーザー設定ターゲット

  • https://developer.vuforia.com/library/articles/Training/User-Defined-Targets-Guide
  • August 9, 2016

  • ユーザー設定ターゲットとは、アプリの実行時にユーザーによって選択されたカメラフレーム内の画像から作成された画像ターゲットです。
    バーチャルボタンに非対応であることを除けば、一般的な画像ターゲットの機能とほぼ同様にお使いいただけます。

  • 使用ケース
  • 画像ターゲットの場合、アプリが認識する画像をデベロッパー側が前もって選択します。一方、ユーザー設定ターゲットの場合は、エンドユーザーがアプリの実行時に画像を選択します。すなわち、ユーザーは、事前に設定されたターゲットを持ち歩く必要なく、すぐそばにある写真・本の表紙やポスターといった画像を選択するだけで、「いつでも・どこでも」ARを体験することができるのです。


  • 対応可能な環境
  • ユーザー設定ターゲットは、適度に明るく、拡散照明下で撮影される必要があります。また、物体の表面には、均一に照明が当たっている必要があり、総じて屋内の方が正常に機能します。


  • ユーザー設定ターゲットでの作業
  • ユーザー設定ターゲットの撮影・作成・トラッキングのプロセスは、Vuforia APIを使用したアプリのロジックにより管理されています。ユーザーによってターゲット画像が選択されるため、どのような画像が利用可能か、最高のユーザーエクスペリエンスを得るためにはどのように撮影したらよいか、といったことについてユーザーにお伝えすることが重要です。

  • ユーザー設定ターゲット画像を選択する
    エンドユーザーが、信頼性の高い検出とトラッキングに対応する画像を選択することができるように、デベロッパー側は、優良ターゲットの品質についてアプリケーション内でユーザーにお伝えする必要があります。

  • 最適なユーザー設定ターゲットの特性
    • 詳細に富む、例:街中、群集、アイテムのコラージュや混合、スポーツの場面
    • コントラストが明確、すなわち、明るい領域と暗い領域と、十分な光量がある
    • 反復パターンでない、すなわち、草原、同一の窓を持つモダンな家の正面、碁盤目のような規則的な文様でない
    • 手近な例として、名刺、雑誌、メモなど

ユーザー設定ターゲット画面

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