⭐ Unity + OpenCV 实现实时图像识别与叠加效果

实例效果如下：

功能概述

我的初衷是在 Unity 中使用摄像头画面实时捕捉，并通过 OpenCV 进行图像识别。当识别到匹配的图像时，会将匹配的视觉效果叠加在摄像头画面上。我们还会使用一个计时器来控制叠加效果的显示时间，以确保用户有足够的时间查看匹配结果。

主要功能与流程

1. 摄像头捕捉：通过 Unity 的 WebCamTexture 获取摄像头画面，并将其显示在 RawImage 上。
2. 图像识别：利用 OpenCV 的 ORB 特征检测器和描述符匹配算法，对摄像头画面和预设的参考图像进行特征匹配。
3. 叠加效果：在图像识别成功后，匹配结果会叠加在摄像头画面上。
4. 计时器机制：叠加效果不会立即消失，匹配成功后会在屏幕上显示一段时间，通过计时器控制显示时间。

项目详细实现

1. 初始化摄像头和参考图像

在 Start 方法中，初始化摄像头并加载预设的参考图像。摄像头画面通过 Unity 的 WebCamTexture 显示在 cameraRawImage 上，而 overlayRawImage 用于显示匹配的叠加效果。

void Start()
{
    // 初始化摄像头
    webCamTexture = new WebCamTexture();
    cameraRawImage.texture = webCamTexture;
    cameraRawImage.material.mainTexture = webCamTexture;
    webCamTexture.Play();

    // 初始化叠加纹理
    overlayTexture = new Texture2D(webCamTexture.width, webCamTexture.height, TextureFormat.RGBA32, false);
    overlayRawImage.texture = overlayTexture;

    // 加载参考图像
    LoadReferenceImage();

    // 初始化ORB特征检测器和匹配器
    detector = ORB.create();
    matcher = DescriptorMatcher.create(DescriptorMatcher.BRUTEFORCE_HAMMINGLUT);
    referenceKeypoints = new MatOfKeyPoint();
    referenceDescriptors = new Mat();

    // 检测参考图像的关键点和描述符
    detector.detect(referenceMat, referenceKeypoints);
    detector.compute(referenceMat, referenceKeypoints, referenceDescriptors);
}

我们使用 OpenCV 的 ORB 特征检测器提取参考图像的关键点和描述符，并保存这些数据以便后续进行匹配。

2. 实时处理摄像头画面与图像匹配

在 Update 方法中，通过 OpenCV 将摄像头画面转换为 Mat 对象，并对其进行特征检测和描述符提取。然后，将摄像头图像与预设参考图像的特征点进行匹配，判断匹配的良好程度。

void Update()
{
    if (webCamTexture.didUpdateThisFrame && referenceMat != null)
    {
        // 获取摄像头画面并进行图像处理