在增强现实中放置虚拟对象
2024-05-23 19:57:55作者:明树来
探索如何在AR体验中实现视觉反馈、手势交互和逼真的渲染,以及构建基于SceneKit的AR应用的技巧。通过遵循本文档的AR人机界面原则并实验示例代码,您可以创建沉浸式、直观的增强现实体验。
项目简介
这个开源项目旨在帮助开发者创建令人信服的AR体验。它强调了在用户界面设计中的基本原理,以及对3D资产设计和渲染的细致关注。通过使用ARKit,任何iOS 11设备都可以进行AR开发,但要获得高质量AR体验,则需要A9或更高处理器的设备。
技术分析
项目的核心是利用ARKit的强大功能,包括世界追踪、场景深度估计和实时平面检测。FocusSquare类提供了一个可视化反馈机制,提示用户ARKit的世界追踪状态。此外,Plane类处理由ARKit检测到的真实世界平面的可视化,并创建无形几何体,使得虚拟内容能够真实地遮挡。
项目还包含了手势交互的实现,如单指拖动以移动虚拟物体,双指旋转来翻转物体。通过这些交互方式,用户可以直观地与虚拟环境互动。
应用场景
增强现实广泛应用于游戏、教育、室内设计等领域。例如,在游戏中,玩家可以在真实环境中放置虚拟角色或道具;在教育中,学生可以通过触摸移动虚拟模型来深入理解科学概念;在室内设计中,客户可以预览家具在房间内的布局效果。
项目特点
- 可视化反馈:通过
FocusSquare提供明确的视觉指示,让用户了解AR环境的状态和可交互性。 - 精确的手势交互:支持常见的iOS手势,如拖动和旋转,使虚拟物体操作更直观。
- 真实感渲染:通过
Plane类提供的隐形几何体,实现虚拟物体与真实环境的自然融合。 - 稳定性和鲁棒性:即使在跟踪质量下降时,也能通过优雅的降级策略保持用户体验。
这个开源项目不仅是一个工具包,也是一个学习资源,为开发者提供了在实际项目中实现AR功能的最佳实践。通过借鉴和改进这些代码,您可以创建出更加丰富、引人入胜的AR应用。立即加入,开启您的AR之旅吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
191
210
暂无简介
Dart
631
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
481
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
649
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
297
110
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
211