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Imagine WebAR - 图像追踪器 1.6.0.unitypackage

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  •      文件类型:UNITYPACKAGE


简介:
Imagine WebAR-图像追踪器1.6.0.unitypackage是一款用于Unity引擎的WebAR插件,支持浏览器中通过图片识别技术实现增强现实交互体验。 Unity WebGL AR识别涉及在WebGL环境中实现增强现实功能的技术细节与挑战。这一过程通常包括使用特定的库或插件来支持AR功能,并确保这些技术能够在浏览器中流畅运行,无需安装额外的应用程序。开发者需要考虑性能优化和兼容性问题,以提供给用户最佳体验。

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  • Imagine WebAR - 1.6.0.unitypackage
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    Imagine WebAR-图像追踪器1.6.0.unitypackage是一款用于Unity引擎的WebAR插件,支持浏览器中通过图片识别技术实现增强现实交互体验。 Unity WebGL AR识别涉及在WebGL环境中实现增强现实功能的技术细节与挑战。这一过程通常包括使用特定的库或插件来支持AR功能,并确保这些技术能够在浏览器中流畅运行,无需安装额外的应用程序。开发者需要考虑性能优化和兼容性问题,以提供给用户最佳体验。
  • 使用MindAR实现的WebAR片识别功能源码
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    本项目提供了一套基于MindAR库的WebAR图片识别与追踪功能的完整源代码,旨在帮助开发者快速构建具有增强现实互动体验的网页应用。 WebAR的实现方式通常采用图片识别技术叠加模型的方式进行开发。这种项目主要使用HTML、CSS和JavaScript语言来编写代码,并通过调用摄像头扫描特定图像生成的.mind文件,以触发后续的动作。 大多数情况下,增强现实(AR)的应用程序都是基于高通Vuforia或EasyAR等Unity3D引擎构建的,在这些框架下编写的程序通常运行在移动应用上,适用于安卓和iOS平台。然而,近年来网页端的需求日益增加,特别是在微信内打开链接即可体验功能方面。 我之前没有实现过这类需求,而且离职后也较少接触文旅相关的开发领域了。最近浏览GitHub时发现了一个名为AR.js的开源库(目前有4.4k颗星),它是一个轻量级Web增强现实库,支持图像跟踪、基于位置的AR和标记跟踪等功能。 在探索这个项目的过程中,我还发现了另一个更强大的解决方案——MindAR,它可以实现多个图像同时追踪以及面部识别功能。我尝试使用这些技术制作了一个案例,并且效果非常出色。
  • 二值边界-二值边界.rar
    优质
    本资源提供了一种针对二值图像进行高效边界的追踪算法源代码。通过递归或扫描线方法实现像素级别的精准定位,适用于图像处理与模式识别领域研究。 有人需要二值图像边界跟踪的代码,因此我编写了一段经过测试的代码供有需求的朋友参考。
  • 二值的轮廓算法
    优质
    简介:本文探讨了一种针对二值图像的高效轮廓追踪算法,通过优化搜索路径和边界条件处理,有效提高了复杂图形边缘提取的速度与准确性。 基于八邻域的轮廓跟踪算法可以用MATLAB实现。
  • 导航
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    摄像头追踪导航是一种先进的自动驾驶技术,通过车载摄像头实时捕捉道路环境信息,结合图像识别与算法分析,实现精准定位和路径规划,确保行车安全高效。 基于STM32的摄像头循迹系统能够识别黑线并确定其位置。
  • 光线.rar_MATLAB光线_光线_光线_光线MATLAB_光线MATLAB
    优质
    本资源介绍了一种基于MATLAB实现的光线追踪技术。通过该程序,用户能够模拟光线在不同介质中的传播路径和反射、折射现象,广泛应用于计算机图形学及物理光学领域研究中。 MATLAB光线追踪算法比较简单,适合初学者学习。
  • Alienware眼球
    优质
    Alienware眼球追踪器是一款专为游戏设计的外设产品,通过精准的眼球追踪技术提升玩家的游戏体验和个性化设置。 关于外星人眼动仪无法使用的问题,这里提供了一个终极解决软件。
  • DAT程序
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    DAT追踪器程序是一款专为磁力链接下载设计的高效管理软件,它能够自动跟踪和解析Torrent文件中的DAT元数据,帮助用户更好地管理和加速BT种子下载过程。 标题中的“DAT跟踪器程序”指的是一个用于目标追踪的软件工具,它采用了数据关联跟踪(Data Association Tracking, DAT)算法。在计算机视觉和图像处理领域中,目标追踪是一项关键任务,涉及识别并持续追踪场景内的特定对象,无论它们如何移动或环境发生何种变化。 该DAT跟踪器源代码是使用MATLAB 2017版本编写的。MATLAB是一种流行的编程环境,在数学计算和算法开发方面尤为突出。因此,这个程序非常适合用于目标追踪的应用场合。 数据关联是DAT跟踪器的核心部分,对于解决多目标追踪问题至关重要。在多目标追踪中,系统需要确定每个对象在不同时间帧中的对应关系以持续进行追踪。DAT算法通常包括以下步骤: 1. **初始化**:需在第一帧检测并标记出各个目标。这可以通过使用如Viola-Jones、YOLO或SSD等目标检测算法来完成。 2. **特征提取**:对于每个已识别的目标,需要提取区分性较强的特征信息,例如颜色、形状、纹理和运动特性等。 3. **数据关联**:在后续帧中,程序会寻找与前一帧中最匹配的新发现对象。这可以通过距离度量(如欧氏距离)、相似性度量或概率模型(如卡尔曼滤波)来实现。 4. **轨迹管理**:新检测到的目标将被分配给已存在的追踪路径或者创建新的跟踪路径。同时,程序还将处理合并相近的路径、分离接近的路径和移除消失的对象等任务以维持追踪的有效性。 5. **更新与优化**:算法会不断调整每个目标的位置信息,使其适应对象的行为变化及环境变动情况。 该程序已经在Windows操作系统下利用MATLAB 2017进行调试并成功运行。这表明它已经通过初步验证,并具备了实际应用的基础条件。使用MATLAB使得开发者能够快速迭代优化算法、进行仿真测试和性能评估。 压缩包内的“dat_results”可能包含着目标追踪轨迹的数据文件,包括相关统计信息或其他分析结果等。这些数据有助于评价该算法的效能,例如定位准确性、跟踪稳定性以及对遮挡与目标重识别情况下的处理效果。 综上所述,DAT跟踪器程序是一个基于MATLAB构建的多目标追踪解决方案,并通过实施数据关联技术来实现持续的目标追踪功能。掌握这种类型的算法对于进行高级视频分析和监控系统开发有着重要的意义。
  • EKF.rar_EKF_matlab直线_目标_目标EKF_纯方位
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    本资源包含基于EKF(扩展卡尔曼滤波)算法的目标追踪MATLAB代码,适用于直线运动和纯方位测量情况下的目标跟踪问题。 纯方位跟踪:当目标采用匀速直线运动模型时,可以迅速收敛。
  • SFND_3D_Object_Tracking: 摄机目标, 激光雷达目标及两者融合的目标
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    简介:SFND_3D_Object_Tracking是一个先进的系统,集成了摄像机与激光雷达技术,用于实现精确的三维物体跟踪,并能有效融合两种传感器数据以提升目标追踪性能。 欢迎来到相机课程的最后一个项目——SFND 3D对象跟踪。通过完成所有课程内容,您现在对关键点检测器、描述符以及在连续图像之间进行匹配的方法有了扎实的理解;此外,还掌握了使用YOLO深度学习框架来识别和定位图像中物体的技术,并且了解了如何将摄像机捕捉到的区域与三维空间中的激光雷达数据关联起来。接下来我们通过程序原理图回顾一下已经完成的工作及仍需解决的问题。 在本项目中,您需要实现以下四个主要任务: 1. 开发一种基于关键点对应关系来匹配3D对象的方法。 2. 利用激光雷达测量计算时间到碰撞(TTC)值。 3. 使用相机进行同样的操作。这一步骤包括将关键点的匹配与感兴趣的区域关联起来,然后根据这些匹配结果计算出相应的TTC值。 4. 对整个框架进行全面测试。 您的任务是找出最适合用于估计TTC的最佳检测器/描述符组合,并识别可能导致摄像头或激光雷达传感器测量出现错误的因素。