【亲测免费】 AR Foundation 示例项目使用教程
1. 项目介绍
AR Foundation 示例项目是由 Unity Technologies 开发的一个开源项目,旨在为开发者提供基于 AR Foundation 的 Unity 项目示例内容。该项目展示了如何使用 AR Foundation 的各种功能,包括平面检测、图像跟踪、物体跟踪、面部跟踪、身体跟踪等。通过这些示例,开发者可以快速了解和掌握 AR Foundation 的使用方法,并将其应用到自己的项目中。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
- Unity 版本: 2023.2 或更高版本
- AR Foundation 版本: 6.0
2.2 克隆项目
首先,克隆 AR Foundation 示例项目到本地:
git clone https://github.com/Unity-Technologies/arfoundation-samples.git
2.3 打开项目
- 启动 Unity Hub。
- 点击“添加”按钮,选择克隆的项目目录。
- 选择项目并点击“打开”。
2.4 构建项目
- 在 Unity 编辑器中,打开
Build Settings(构建设置)。 - 选择目标平台(如 Android 或 iOS)。
- 点击“Build”按钮,选择输出目录并开始构建。
2.5 运行项目
将构建好的应用安装到设备上,并运行以查看 AR 效果。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 平面检测
在 Assets/Scenes 目录下,打开 Simple AR 场景。该场景展示了基本的平面检测和射线投射功能。通过点击检测到的平面,可以在平面上放置一个立方体。
// 示例代码:使用 ARRaycastManager 进行射线投射
ARRaycastManager raycastManager;
List<ARRaycastHit> hits = new List<ARRaycastHit>();
if (raycastManager.Raycast(screenCenter, hits, TrackableType.PlaneWithinPolygon))
{
var hitPose = hits[0].pose;
Instantiate(cubePrefab, hitPose.position, hitPose.rotation);
}
3.2 图像跟踪
在 Assets/Scenes 目录下,打开 Image Tracking 场景。该场景展示了如何使用 AR Foundation 进行图像跟踪。通过识别预先定义的图像,可以在图像上放置虚拟物体。
3.3 面部跟踪
在 Assets/Scenes 目录下,打开 Face Tracking 场景。该场景展示了如何使用 AR Foundation 进行面部跟踪。通过识别用户的面部特征,可以在面部上放置虚拟物体。
4. 典型生态项目
4.1 ARCore 和 ARKit
AR Foundation 示例项目依赖于 ARCore 和 ARKit 等 XR 插件。这些插件提供了在 Android 和 iOS 设备上运行 AR 应用所需的核心功能。
4.2 OpenXR
OpenXR 是一个跨平台的 AR/VR API,支持在 HoloLens 2 和 Meta Quest 等设备上运行 AR 应用。AR Foundation 示例项目也支持 OpenXR。
4.3 Unity OpenXR
Unity OpenXR 是 Unity 官方提供的 OpenXR 插件,支持在 Unity 中开发跨平台的 AR/VR 应用。通过使用 Unity OpenXR,开发者可以轻松地将 AR Foundation 示例项目部署到不同的设备上。
通过以上教程,开发者可以快速上手 AR Foundation 示例项目,并将其应用到自己的 AR 开发项目中。
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0448
源启盛夏_AtomGit暑期开发者成长计划「源启盛夏」暑期校园开发者成长计划旨在激活校园开源力量,通过积分激励、认证扶持、资源倾斜等形式,引导高校组织和开发者完成「入驻 — 建项目 — 做贡献 — 获认证 — 得资源」的完整闭环。无论你是想带领社团入驻平台的组织者,还是希望用代码贡献证明自己的开发者,都能在这里找到属于你的成长路径。Markdown00
jiuwenswarmJiuwenSwarm 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。Python0766
Hy3Hy3 是由腾讯混元团队研发的快慢思考融合的混合专家模型,总参数量 295B,激活参数 21B,MTP 层参数 3.8B。4 月底发布 Hy3 Preview 后,我们在 50 多个业务中获得了广泛的反馈,修复了各种体验问题,进一步提升了后训练的质量和规模。今天,我们发布 Hy3。它展现出显著强于同尺寸并比肩旗舰(参数规模往往是 Hy3 的 2~5 倍)开源模型的智能水平,显著提升了在各类产品和生产力任务中的实用价值。Python00
AscendNPU-IRAscendNPU-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++0312
DragonOSDragonOS is an operating system developed from scratch using Rust, with Linux compatibility. It is designed for **Serverless** scenarios. 使用Rust从0自研内核,具有Linux兼容性的操作系统,面向云计算Serverless场景而设计。Rust00