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
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
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++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
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
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
492
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
346
147