【亲测免费】 推荐开源项目:uDesktopDuplication - 实时屏幕捕捉的Unity资产库
2026-01-15 17:07:10作者:裴麒琰
1、项目介绍
在游戏开发和虚拟现实应用中,实时屏幕捕获是一个非常关键的功能。uDesktopDuplication 是一个专为Unity引擎设计的强大工具,它利用Windows平台的桌面复制API(Desktop Duplication API),将你的电脑屏幕实时转换成可操作的Texture2D对象,使开发者能够无缝地集成这一功能到自己的Unity项目中。

2、项目技术分析
uDesktopDuplication的核心是Windows 8/10上的Desktop Duplication API,该API提供了高效且低延迟的屏幕抓取能力,特别适合需要高帧率更新的应用场景。通过Unity包或UPM(Unity Package Manager)安装后,只需将uDesktopDuplication/Texture组件附加到目标对象上,就能即时更新其主纹理为当前屏幕的内容。这一过程既简单又高效。
3、项目及技术应用场景
- 游戏内录屏: 游戏开发者可以利用这个库轻松实现内录功能,让玩家分享精彩的游戏瞬间。
- 虚拟现实体验: 在VR环境中,实时屏幕同步可以帮助构建更真实的世界,让用户感觉与真实环境无异。
- 教育演示: 教师或培训者可以在Unity应用中展示桌面操作步骤,进行直观的教学。
- 监控系统: 对于需要多屏幕监控的应用,uDesktopDuplication提供了一个高效的方法来处理屏幕数据。
4、项目特点
- 跨平台兼容性: 专为运行Windows 8/10系统的设备设计,确保在这些平台上稳定工作。
- 易于集成: 提供了简单的Unity组件,使得将屏幕捕获功能添加至现有项目变得轻而易举。
- 高效性能: 利用Desktop Duplication API,实现了低延迟的屏幕抓取,满足高性能应用需求。
- 持续维护: 开源并在GitHub上积极维护,拥有详细的文档和示例场景,方便开发者学习和问题排查。
如果你正在寻找一种在Unity中实现高效屏幕捕获的方法,那么uDesktopDuplication绝对值得尝试。无论是新手还是经验丰富的开发者,都能从这个强大且便捷的工具中受益。前往项目GitHub页面获取最新版本并开始你的创新之旅吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C098
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
477
3.56 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
340
暂无简介
Dart
728
175
Ascend Extension for PyTorch
Python
287
320
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++
849
446
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
233
98
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
10
1
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
450
180
🎉 (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
1.28 K
704