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Bewertung der Schwierigkeit der Bilderkennung

Bevor ein Bild offiziell zur cloud recognition (CRS)-Bildergalerie hinzugefügt wird, ist es Best Practice, seine Qualität vorab zu bewerten.

Wenn der erkennbare Bereich des Zielbildes zu klein ist, etwa eine weiße Wand oder ein einfarbiger Block, oder wenn die Textur zu einfach ist, sinkt die Erkennungsrate erheblich. Dieses Kapitel beschreibt den CRS-Bewertungsmechanismus im Detail und hilft Ihnen, hochwertige AR-Erkennungsmaterialien auszuwählen.

Bewertungsmechanismus und Bedeutung der Punkte

Punktzahl Bewertung Empfehlung
0 - 1 Ausgezeichnet Extrem reichhaltige Textur, schnelle Erkennung und sehr stabiles Tracking.
2 Gut Verfügt über genügend Merkmalspunkte und kann normale AR-Geschäftsanwendungen unterstützen.
3 Durchschnittlich Die Erkennungsrate kann durch Licht oder Winkel beeinflusst werden. Texturoptimierung wird empfohlen.
4 Schlecht Extrem schwer zu erkennen. Nicht als Erkennungsbild in Produktionsumgebungen empfohlen.
-1 Fehler Bildformat nicht unterstützt oder Datei beschädigt.
Wichtig

Prinzip des Praxistests: Wenn die Gesamtzahl der Ziele in der Bildergalerie gering ist, kann ein Ziel mit etwas höherer Bewertung in einer bestimmten Umgebung dennoch nutzbar sein. Es wird empfohlen, die tatsächlichen Testergebnisse auf realen Geräten als maßgebliche Referenz zu verwenden.

Zentrale Gesamtmetriken

Wir konzentrieren uns hauptsächlich auf die folgenden zwei Gesamtmetriken. Beide verfügen über separate API-Endpunkte, die eine Gesamtbewertung liefern:

  • Gesamtstufe der Erkennungsschwierigkeit (detectableRate):

    • Die wichtigste Metrik. Sie bestimmt die Erfolgsrate der cloud-seitigen "Bildsuche per Bild".
    • Gesamtbewertung, die vom /grade/detection API-Endpunkt gegeben wird
  • Gesamtstufe der Tracking-Schwierigkeit (trackableRate):

    • Wenn Sie EasyAR Sense SDK für local tracking in Unity/App verwenden, bestimmt diese Metrik die Stabilität der AR-Inhaltsüberlagerung.
    • Gesamtbewertung, die vom /grade/tracking API-Endpunkt gegeben wird

Weitere Detailmetriken

  • detectableDistinctiveness
  • detectableFeatureCount
  • trackableDistinctiveness
  • trackableFeatureCount
  • trackableFeatureDistribution
  • trackablePatchContrast
  • trackablePatchAmbiguity

Diese Metriken bewerten das Bild aus Sicht der Bildalgorithmen, und jede Metrik wird weiterhin je nach Schwierigkeit von 0 bis 4 angegeben.

Bewertungsergebnisse anzeigen

Jedes Zielbild in der Datenbank enthält in seinen Details eine detaillierte Bewertung. Sie können Zielbildeigenschaften über die API abrufen und anzeigen. Sie können sie auch über EasyAR cloud recognition management anzeigen.

Anzeige über EasyAR Web

  • Melden Sie sich bei EasyAR Web an und öffnen Sie Developer Center
  • Cloud recognition management
  • Wählen Sie die aktivierte Bildergalerie
  • Klicken Sie auf Manage, um die Bildergalerienverwaltung zu öffnen
  • Wählen Sie das Zielbild
  • Klicken Sie auf Manage, um die Details des Zielbildes anzuzeigen.

Wie in der Abbildung dargestellt, enthält die Detailseite zwei zentrale Gesamtmetriken, und ein Fünfeck zeigt fünf Detailmetriken.

  • Erkennbarkeit: Ordnet die ursprüngliche Gesamtpunktzahl der Erkennungsschwierigkeit (detectableRate) einer Fünf-Sterne-Erkennbarkeitsstufe zu. Je kleiner die ursprüngliche Schwierigkeitspunktzahl, desto mehr Sterne und desto einfacher die Erkennung
  • Trackability: Ordnet die ursprüngliche Gesamtpunktzahl der Tracking-Schwierigkeit (trackableRate) einer Fünf-Sterne-Trackability-Stufe zu. Je kleiner die ursprüngliche Schwierigkeitspunktzahl, desto mehr Sterne und desto einfacher die Erkennung

detail

API ruft Bewertungsergebnisse ab - Zielbildlisten-Endpunkt

Über den Zielbildlisten-Endpunkt oder durch Abrufen der Details können Sie alle detaillierten Algorithmusmetriken jedes Zielbildes erhalten, einschließlich detectableRate, z. B. Texturverteilung und Anzahl der Merkmalspunkte.

Best Practice: API-Vorabwertung

Beim Aufbau eines automatisierten Upload-Backends wird empfohlen, den Bewertungsendpunkt vor dem offiziellen Upload aufzurufen.

Referenzdokument: API-Endpunkt zur Bewertung der Bilderkennungsschwierigkeit

Kategorien der Bewertungsendpunkte

  1. Erkennungsbewertung (/grade/detection): Gibt nur die Erkennungsschwierigkeit zurück. (Am häufigsten verwendet)
  2. Tracking-Bewertung (/grade/tracking): Gibt nur die Tracking-Schwierigkeit zurück.
  3. Detaillierte Bewertung (/grade/detail): Gibt mehrdimensionale Metriken als Referenz für professionelle Algorithmusfachleute zurück.

Vorbereitung des Aufrufs

  • Die Vorbereitungsliste ist wie folgt. Zur Vorbereitung siehe Vorbereitungsliste für Aufrufe

    • CRS AppId
    • Authentifizierungsnachweis: API Key / API Secret oder Token
    • Server-end URL: URL-Adresse der Zielbildverwaltung, HTTPS verwendet Port 443
    • Test image: JPEG/PNG-Format, Größe darf 2 MB nicht überschreiten
  • Konvertieren Sie zuerst das lokale Target-Bild in Base64 (macOS / Linux) und speichern Sie das Ergebnis in image_base64.txt
base64 -i ./target.jpg | tr -d '\n' > image_base64.txt
  • Ersetzen Sie die Platzhalter durch die tatsächlichen Parameter und führen Sie das curl-Skript aus
    • Your-Server-side-URL → tatsächlicher API Host
    • Your-Token → tatsächlicher API Key Authorization Token
    • Your-CRS-AppId → Ihre appId
curl -X POST "https://<Your-Server-side-URL>/grade/detail" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: <YOUR-TOKEN>" \
  -d '{
    "appId": "<Your-CRS-AppId>",
    "image": "'"$(cat image_base64.txt)"'"
  }'

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