啥是基于SLAM的AR, 目前有较为有效的SDK或者项目吗?
看题主的问题，应该说的是如何使用离线（offline）重建的结果辅助在线（online）SLAM。我在术语上可能和题主使用的有些偏差，所以可能理解有误。请见谅。如果我理解没错的话，那的确生成的是点云，加上每个三维点对应的描述子（descriptor）。这个描述子可以是SIFT/SURF，也可以是简单的3*3或5*5的patch（当然效果差一些）。这样的话才方便进行相机重定位。当然，不存这些，只存稠密点云和关键帧图像也是可以的，只不过对题主不太实用。但做Markerless AR不一定非要用SLAM的。完全可以用类似object recognition的技术。比如存一些2维图像作为模板，提取特征和描述子。然后每一帧都检测和匹配特征估算Homograph 矩阵反推相机姿态也是可以的。SDK的话，如果题主不差钱，且想用成熟产品的话，Qualcomm的Vuforia是不错的选择。Vuforia Pricing。以前Metaio还可以用，现在被苹果收购了。。。ARToolkit也是一个不错的选择Open Source Augmented Reality SDK。这两年改了很多，已经远超过当年那个只能识别二维码marker的老版本了。上述两款我都没用过最新的SDK，但是从口碑和API文档来看还不错的。我猜题主应该不打算碰太底层的东西，所以学术界的源码我就不推荐了。
■网友
1. SLAM用于地图重建；2. AR中用SLAM主要为了拿到较好的camera pose；3. 无标记AR都用到了SLAM相关技术，如vuforia，metiao；4. SLAM的结果是基于feature的点云，提前重建后可以remap拿到较好的camera pose。
■网友
【啥是基于SLAM的AR, 目前有较为有效的SDK或者项目吗?】 分享一个Android移植项目和增强现实Demo
Martin20150405/SLAM_AR_Android运行效果如下（手机录像比较卡，建议自己尝试一下，在骁龙820及以上CPU基本可以实时）：
SLAM-AR-Androidhttps://www.bilibili.com/video/av56266271最大的好处是可以用环境作为模版（基于特征点的SLAM，环境特征要足够丰富才行），相当于用环境特征取代了原先的图片来获取相机姿态。
单目的SLAM，如果不结合其他传感器，会出现尺度不确定的问题，而且存在一定的尺度漂移（以ORB-SLAM为例，就是每次插入关键帧或者检测到回环时）。
模版可以是随便选取的点云，也可以是某些特定的点云。
和Marker还有Markerless不同的是，不再需要在场景中检测标记物来求解相机位姿，因此即便原始的模板变得几乎不可见，依然能保持模型在原始位置。
例如这个视频：
SLAM-AR Far distance showcase
虽然在原理和效果上是优于Marker和Markerless的，但是缺点也很明显：计算量大，速度慢，有一定的Lost Tracking的可能，以及模型会被固定在某个位置，没法随着标记移动（除非重新确定模型在世界坐标系中的放置位置）。
■网友
题主可以看看Intel RealSense ，是基于3D摄像头的
推荐阅读
- |奥迪开发基于C-V2X校车警示系统
- 趣头条|海外媒体称大众正在开发两款基于MEB平台的小型车 ID.1与ID.2
- 基于OGRE的NeoAxis3D引擎和网易的NeoX引擎有啥关系吗
- 上汽大众|大众ID.3将于明年国产，基于MEB平台打造/三种续航
- |@扬州房贷族 利率被动转换成LPR定价，年底前有一次机会
- 基于AGPL协议的开源软件版权归谁
- 刘德华|刘德华“哭穷”称没钱了：以前有钱投电影，现在没了
- 乙肝|如果十几年前有乙肝，到现在都没吃药，会怎样？这个回答请你收下
- 以前的山寨DVD播放机的超强纠错是基于啥原理的
- 肝癌|肝癌来前有预告，身体透露这5个信号时，肝脏或已受损，别忽视