微信小程序AR与WebAssembly实战教程
2024-09-27 15:31:41作者:魏侃纯Zoe
本教程旨在指导您如何理解和使用WeChat-MiniProgram-AR-WASM项目,该项目整合了Go语言、OpenCV以及WebAssembly技术,专为微信小程序设计,以实现增强现实(AR)功能和高效的图像处理。
1. 项目目录结构及介绍
本项目采用层次化的目录结构来组织代码和资源:
- 根目录: 包含小程序的主要源代码和配置。
go_dev: Go语言编写的WebAssembly源代码目录。node_dev: Node.js相关开发文件(如果涉及前后端分离或npm包管理)。miniprogram_npm: 编译后的npm包,这里是特定于微信小程序的text-encoder库。opencv_dev: 使用OpenCV的示例代码,展示了如何集成OpenCV到小程序中。package_lesson1,package_lesson2: 分别是Go调用小程序函数与小程序调用Go的示例。pages: 小程序页面相关的文件夹。screenshots: 截图存放位置,展示项目效果。style: 样式文件。LICENSE: 项目授权许可协议,遵循BSD-3-Clause。README.md: 项目简介和快速指南。- 配置文件如
app.js,app.json,project.config.json,sitemap.json等。
2. 项目的启动文件介绍
Go语言启动(以web为例)
若要在网页环境中运行Go编译的WASM代码,需关注go_dev/lesson1.html文件,其中通过WebAssembly实例化并执行Go编写的代码:
const go = new globalThis.Go();
try {
const result = await WebAssembly.instantiateStreaming(fetch(wasm_url), go.importObject);
await go.run(result.instance);
// 运行您的Go程序逻辑...
} catch (err) {
console.error('initGo', err);
}
微信小程序启动
对于微信小程序,启动关键在于正确配置和调用WebAssembly。在package_lesson1/index.js这样的入口文件中,利用WXWebAssembly.instantiate加载和执行WASM模块,并确保符合小程序规范:
const go = new globalThis.Go();
try {
const result = await WXWebAssembly.instantiate(wasm_url, go.importObject);
await go.run(result.instance);
// 实现与小程序的交互逻辑...
} catch (err) {
console.error('initGo', err);
}
3. 项目的配置文件介绍
-
app.json: 定义小程序全局配置,包括页面路径、窗口表现、底部tab等。
{ "pages": ["pages/index/index"], // 页面列表 ... } -
project.config.json: 项目配置文件,特别地,用于控制构建过程,例如排除特定文件夹以免被打包:
{ "packOptions": [ "ignore": [ {"type": "folder", "value": "screenshot"}, {"type": "folder", "value": "node_dev"}, {"type": "folder", "value": "go_dev"} ] ] }此配置避免了非小程序运行必需的文件被包含进最终的小程序包。
-
sitemap.json: 控制搜索引擎对小程序页面的抓取行为。
通过以上步骤和配置,您可以顺利运行和理解这个结合了前沿技术和微信生态的项目。记得根据具体的开发需求调整配置和代码细节,享受开发过程!
登录后查看全文
热门项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
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
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
570
3.84 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
381
456
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++
894
679
暂无简介
Dart
803
198
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
353
209
昇腾LLM分布式训练框架
Python
119
146
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
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
68
20
🎉 (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
1.37 K
781