有几个框架支持增强现实 (AR) 应用中的计算机视觉，每个框架都提供处理对象检测、跟踪和环境理解等任务的工具。最广泛使用的框架包括 Apple 的 ARKit、Google 的 ARCore、OpenCV 和 Vuforia。 ARKit 和 ARCore 分别是针对 iOS 和 Android 的平台特定解决方案，提供内置的计算机视觉功能，如平面检测、图像识别和运动跟踪。 OpenCV 是一个开源库，具有广泛的计算机视觉算法，开发人员可以将其集成到自定义 AR 工作流程中。 Vuforia 是一个商业平台，提供对象识别和 3D 模型跟踪等高级功能，使其在企业和工业应用中非常受欢迎。
ARKit 和 ARCore 通过抽象复杂的计算机视觉任务来简化 AR 开发。 例如，ARKit 的 Vision 框架与 Core ML 集成，以实现实时图像分类，而其在受支持设备上的 LiDAR 扫描仪可增强深度感知，从而实现精确的对象放置。 ARCore 使用相机检测到的特征点来绘制表面并跟踪运动，使应用程序能够将虚拟对象锚定到真实世界的表面上。 OpenCV 虽然不是 AR 专用的，但提供了特征匹配、相机校准和光流等基本工具，开发人员可以将这些工具与 AR 库结合起来以构建自定义解决方案。 Vuforia 的优势在于其强大的图像和对象识别能力，例如检测预定义的标记或复杂的 3D 对象，这对于交互式手册或零售 AR 体验非常有用。
在选择框架时，请考虑平台兼容性、易用性和项目需求。 ARKit 和 ARCore 非常适合原生移动应用程序，可与 iOS 和 Android 生态系统无缝集成。 OpenCV 适合需要对计算机视觉管道进行低级控制的开发人员，例如自定义 SLAM（同步定位和地图构建）实现。 Vuforia 是商业项目的强大选择，这些项目需要开箱即用的识别功能或通过 Unity 进行多平台支持。 对于跨平台项目，Unity 的 AR Foundation 等框架将 ARKit 和 ARCore 功能合并到统一的 API 中。 此外，TensorFlow Lite 或 PyTorch Mobile 等库可以补充这些框架，用于诸如姿势估计等 ML 驱动的任务。 正确的工具取决于在开发速度、硬件访问和您想要构建的 AR 体验的复杂性之间取得平衡。