首页
/ 实时手部追踪Unity包安装与配置指南

实时手部追踪Unity包安装与配置指南

2025-04-17 08:12:50作者:冯梦姬Eddie

1. 项目基础介绍

本项目是一个Unity AR包,用于在实时中追踪用户的手部动作。它支持60 FPS的手部检测和3D骨骼世界检测,适用于开发增强现实(AR)应用程序。项目主要使用了C#和C++编程语言。

2. 项目使用的关键技术和框架

  • Unity: 本项目基于Unity游戏引擎,利用Unity的ARFoundation框架进行AR开发。
  • ARKit: 项目利用了iOS的ARKit技术,通过iPhone的Lidar支持进行手部追踪。
  • VNDetectHumanHandPoseRequest: 使用苹果的机器学习框架来同步执行手部姿态检测请求。

3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤

准备工作

在开始安装之前,请确保您已经满足以下要求:

  • Unity版本:Unity 2020.3 LTS或更高版本。
  • 开发环境:iPhone设备(iPhone 12 Pro或更高版本,带有Lidar支持)。
  • 开发工具:Xcode,用于iOS应用的编译和调试。

安装步骤

  1. 导入Unity包

    • 打开Unity Hub,选择或创建一个项目。
    • 在Unity编辑器中,点击Assets菜单,选择Import Package,然后点击Custom Package...
    • 从下载的文件夹中找到项目的Unity包文件(通常是.unitypackage文件),选择它并点击Import
  2. 添加Swift支持

    • Assets文件夹中,找到SwiftSupport文件夹。
    • 按照Unity包中的说明,将其添加到您的项目清单中,以支持Swift开发。
  3. 检查示例项目

    • Assets文件夹中,查看RealtimeHandSample文件夹,这里包含了如何使用该包的示例。
  4. 配置ARSession和ARCameraManager

    • 在Unity编辑器中,创建一个新的GameObject。
    • 为该GameObject添加RealtimeHandManager组件。
    • 根据项目的需要配置ARSessionARCameraManagerAROcclusionManager组件。
  5. 订阅事件

    • RealtimeHandManager组件中,订阅HandUpdated事件,以便在检测到手部姿态时得到通知。
  6. 优化OcclusionManager设置

    • 确保OcclusionManagertemporalSmoothing设置为Offmode设置为fastest,以获得最佳性能。
  7. 编译和测试

    • 使用Xcode编译并测试您的应用,确保所有功能正常运行。

通过以上步骤,您应该能够成功安装和配置实时手部追踪Unity包,并在Unity项目中使用手部追踪功能。

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
docsdocs
暂无描述
Markdown
827
5.49 K
kernelkernel
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
494
518
ops-nnops-nn
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
786
1.58 K
pytorchpytorch
作为 Ascend for PyTorch 社区的核心组件,TorchNPU 是昇腾专为 PyTorch 打造的深度学习适配插件,使 PyTorch 框架能够直接调用昇腾 NPU,为开发者提供昇腾 AI 处理器的超强算力。
Python
803
1.14 K
ops-transformerops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
973
2.29 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
32
16
AscendNPU-IRAscendNPU-IR
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
482
312
jiuwenswarmjiuwenswarm
JiuwenSwarm 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。
Python
3.02 K
769
cannbot-skillscannbot-skills
CANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体,本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。
Markdown
1.26 K
811
cann-learning-hubcann-learning-hub
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
648
287