首页
/ JSARToolkit 技术文档

JSARToolkit 技术文档

2024-12-24 09:19:06作者:凌朦慧Richard

1. 安装指南

1.1 环境准备

在开始安装之前,请确保您的开发环境满足以下要求:

  • 支持HTML5的现代浏览器(如Chrome、Firefox、Safari等)。
  • 具备基本的JavaScript编程知识。

1.2 下载项目

您可以通过以下方式获取JSARToolkit项目:

  1. 直接从GitHub仓库下载ZIP文件。
  2. 使用Git命令克隆仓库:
    git clone https://github.com/your-repo/JSARToolkit.git
    

1.3 引入项目

将下载或克隆的项目文件放置在您的项目目录中,并在HTML文件中引入JSARToolkit的JavaScript文件:

<script src="path/to/jsartoolkit.js"></script>

2. 项目的使用说明

2.1 初始化

在您的JavaScript代码中,首先需要初始化JSARToolkit:

var nftMarker = new ARControllerNFT();

2.2 加载标记

加载您要使用的标记文件:

nftMarker.loadMarker("path/to/marker.fset", function(marker) {
    console.log("Marker loaded successfully");
});

2.3 处理视频输入

将视频元素与JSARToolkit绑定:

var video = document.getElementById('video');
nftMarker.process(video);

2.4 渲染

使用WebGL或其他渲染技术将AR效果渲染到页面上:

var renderer = new WebGLRenderer();
renderer.setSize(window.innerWidth, window.innerHeight);
document.body.appendChild(renderer.domElement);

3. 项目API使用文档

3.1 ARControllerNFT

ARControllerNFT是JSARToolkit的核心类,用于处理NFT标记的检测和跟踪。

3.1.1 构造函数

var nftMarker = new ARControllerNFT();

3.1.2 方法

  • loadMarker(path, callback): 加载NFT标记文件。
  • process(video): 处理视频输入,检测标记。
  • getTransformMatrix(): 获取当前标记的变换矩阵。

3.2 WebGLRenderer

WebGLRenderer用于将AR效果渲染到WebGL上下文中。

3.2.1 构造函数

var renderer = new WebGLRenderer();

3.2.2 方法

  • setSize(width, height): 设置渲染区域的大小。
  • render(scene, camera): 渲染场景和相机视图。

4. 项目安装方式

4.1 直接下载

您可以直接从GitHub仓库下载项目的ZIP文件,解压后将文件放置在您的项目目录中。

4.2 使用Git克隆

使用Git命令将项目克隆到本地:

git clone https://github.com/your-repo/JSARToolkit.git

4.3 引入项目

在HTML文件中引入JSARToolkit的JavaScript文件:

<script src="path/to/jsartoolkit.js"></script>

通过以上步骤,您可以成功安装并使用JSARToolkit项目,实现基于Web的增强现实效果。

热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
Python-100-DaysPython-100-Days
Python - 100天从新手到大师
Python
611
115
HarmonyOS-ExamplesHarmonyOS-Examples
本仓将收集和展示仓颉鸿蒙应用示例代码,欢迎大家投稿,在仓颉鸿蒙社区展现你的妙趣设计!
Cangjie
286
79
mdmd
✍ WeChat Markdown Editor | 一款高度简洁的微信 Markdown 编辑器:支持 Markdown 语法、色盘取色、多图上传、一键下载文档、自定义 CSS 样式、一键重置等特性
Vue
112
25
openHiTLSopenHiTLS
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
60
48
RuoYi-Cloud-Vue3RuoYi-Cloud-Vue3
🎉 基于Spring Boot、Spring Cloud & Alibaba、Vue3 & Vite、Element Plus的分布式前后端分离微服务架构权限管理系统
Vue
45
29
go-stockgo-stock
🦄🦄🦄AI赋能股票分析:自选股行情获取,成本盈亏展示,涨跌报警推送,市场整体/个股情绪分析,K线技术指标分析等。数据全部保留在本地。支持DeepSeek,OpenAI, Ollama,LMStudio,AnythingLLM,硅基流动,火山方舟,阿里云百炼等平台或模型。
Go
1
0
Cangjie-ExamplesCangjie-Examples
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
205
57
MateChatMateChat
前端智能化场景解决方案UI库,轻松构建你的AI应用,我们将持续完善更新,欢迎你的使用与建议。 官网地址:https://matechat.gitcode.com
383
36
RuoYi-VueRuoYi-Vue
🎉 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue & Element 的前后端分离权限管理系统,同时提供了 Vue3 的版本
Java
182
44
frogfrog
这是一个人工生命试验项目,最终目标是创建“有自我意识表现”的模拟生命体。
Java
8
0