python现实增强

对于Python的现实增强，可以使用OpenCV和OpenGL库来实现。下面是两种方法的介绍：

1. 使用OpenCV进行现实增强：
首先，使用OpenCV的SIFT算法找到目标图像的特征点，并使用RANSAC算法计算单应性矩阵。为了确定单应性矩阵，需要选择目标图像的一个矩形的四个不共线的点。然后，将这些点投影到帧中，以标记找到的目标模型。具体代码如下：

   import cv2
   import numpy as np

   # 读入帧和目标图像
   frame = cv2.imread('frame.jpg')
   model = cv2.imread('model.jpg')

   # 使用SIFT算法找到目标图像的特征点
   sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
   kp1, des1 = sift.detectAndCompute(model, None)
   kp2, des2 = sift.detectAndCompute(frame, None)

   # 使用FLANN匹配器进行特征点匹配
   FLANN_INDEX_KDTREE = 0
   index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5)
   search_params = dict(checks=50)
   flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)
   matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)

   # 选择好的匹配点
   good_matches = []
   for m, n in matches:
       if m.distance < 0.7 * n.distance:
           good_matches.append(m)

   # 获取匹配点的坐标
   src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
   dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)

   # 计算单应性矩阵
   homography, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)

   # 在帧中绘制矩形标记目标模型
   h, w = model.shape[:2]
   pts = np.float32([[0, 0], [0, h - 1], [w - 1, h - 1], [w - 1, 0]]).reshape(-1, 1, 2)
   dst = cv2.perspectiveTransform(pts, homography)
   frame = cv2.polylines(frame, [np.int32(dst)], True, (0, 255, 0), 3)

   # 显示结果
   cv2.imshow('Frame', frame)
   cv2.waitKey(0)
   cv2.destroyAllWindows()

2. 使用OpenGL进行现实增强：
使用OpenGL的glRotatef函数来旋转物体，可以通过改变角度参数来实现现实增强。具体代码如下：

   from OpenGL.GL import *
   from OpenGL.GLUT import *

   def draw():
       glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT | GL_DEPTH_BUFFER_BIT)
       glLoadIdentity()
       glRotatef(45, 0, 1, 0)  # 在y轴上旋转45度

       # 绘制茶壶
       glutWireTeapot(0.5)

       glFlush()

   def main():
       glutInit()
       glutInitDisplayMode(GLUT_SINGLE | GLUT_RGB | GLUT_DEPTH)
       glutInitWindowSize(500, 500)
       glutCreateWindow(b"OpenGL Demo")
       glutDisplayFunc(draw)
       glutMainLoop()

   if __name__ == "__main__":
       main()