VR View 项目教程
1. 项目介绍
VR View 是一个用于将沉浸式媒体(如360度图片和视频)嵌入到传统网页中的开源库。该项目由 Google 开发,旨在帮助开发者轻松地将虚拟现实内容集成到他们的网站中。VR View 支持在桌面和移动设备上展示360度媒体内容,为用户提供沉浸式的浏览体验。
2. 项目快速启动
2.1 安装依赖
首先,确保你已经安装了 Node.js 和 npm。然后,克隆项目仓库并安装依赖:
git clone https://github.com/googlearchive/vrview.git
cd vrview
npm install
2.2 构建项目
使用以下命令构建项目:
npm run build
这将生成 vrview.js 和 vrview.min.js 文件,这些文件将用于嵌入到你的网页中。
2.3 嵌入 VR View
在你的 HTML 文件中嵌入 VR View:
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>VR View Example</title>
<script src="build/vrview.min.js"></script>
</head>
<body>
<div id="vrview"></div>
<script>
window.addEventListener('load', onVrViewLoad);
function onVrViewLoad() {
var vrView = new VRView.Player('#vrview', {
image: 'path/to/your/360image.jpg',
width: '100%',
height: '400px'
});
}
</script>
</body>
</html>
2.4 运行项目
将你的 HTML 文件部署到一个支持 HTTP 的服务器上,然后通过浏览器访问该文件,即可看到嵌入的360度图片。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 旅游网站
在旅游网站中,可以使用 VR View 展示酒店、景点和旅游目的地的360度全景图片和视频,为用户提供身临其境的体验,帮助他们更好地选择旅游目的地。
3.2 房地产
房地产公司可以使用 VR View 展示房屋的内部和外部环境,潜在买家可以通过360度全景图片和视频更好地了解房屋的布局和周边环境。
3.3 教育
教育机构可以使用 VR View 展示历史遗迹、博物馆展品和实验室设备,为学生提供沉浸式的学习体验,增强他们的学习兴趣和理解力。
4. 典型生态项目
4.1 Google Cardboard
Google Cardboard 是一个低成本的虚拟现实平台,用户可以通过智能手机和简单的纸板设备体验虚拟现实内容。VR View 可以与 Google Cardboard 结合使用,为用户提供更加沉浸的虚拟现实体验。
4.2 Three.js
Three.js 是一个用于在网页上创建3D图形的 JavaScript 库。VR View 可以与 Three.js 结合使用,创建更加复杂和交互式的3D和虚拟现实内容。
4.3 A-Frame
A-Frame 是一个用于构建虚拟现实体验的 Web 框架。它基于 HTML 和 JavaScript,可以与 VR View 结合使用,创建更加丰富和交互式的虚拟现实内容。
通过这些生态项目的结合,开发者可以创建更加复杂和多样化的虚拟现实应用,为用户提供更加丰富的体验。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00