我正在尝试开发AR Android应用程序。
它应该检测并识别相机捕获的对象，为此，我正在使用OpenCV，但我对AR Realm 中的移动设备的对象识别不是很熟悉。
我有两个问题:
1- SIFT，SURF，FAST，ORB或其他算法中哪种算法更好(在精度和速度方面都有意义)？
2-我想知道检测和跟踪的过程是否会像这样:
拍摄相机帧，检测其关键点，计算其描述符，然后将其与数据库中可用的每张图像(描述符垫)进行匹配，以找到其所属的图像。
我觉得上述步骤在计算上会很繁琐，尤其是在每一帧都重复执行这些步骤以保持跟踪对象的情况下。
请向我提供一些最适合我目标的算法和步骤的详细信息。
提前致谢
最佳答案
我知道这是一个老问题，但我认为它可以为他人提供帮助。
有一个很好的教程，它使用Android，OpenCV和OpenGL ES 3.0使用NDK与Android Studio一起构建了一个小型AR应用程序。
它有很好的解释和一个Github仓库来检查代码。
http://www.anandmuralidhar.com/blog/android/simple-ar/
它使用ORB功能检测/匹配标记以在场景中生成3D对象。
关于第二点，本教程可以使您了解该过程如何工作。
关于android - AR Android应用程序的3D对象识别，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38028752/