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WebAR展示：利用AR.js构建的WebAR示例

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简介：
本项目展示了如何使用AR.js在网页上创建增强现实(AR)体验。通过简单的HTML、CSS和JavaScript代码，用户无需下载任何应用即可直接通过浏览器探索互动式的AR内容。 WebARDemo1 是基于 AR.js 开发的 WebAR 演示项目。在 PDF 文件夹中可以找到相关的 AR 代码（ARcode）。如果您有任何问题或需要进一步沟通，请通过电子邮件与我联系。

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  • WebAR展示：利用AR.js构建的WebAR示例
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    本项目展示了如何使用AR.js在网页上创建增强现实(AR)体验。通过简单的HTML、CSS和JavaScript代码，用户无需下载任何应用即可直接通过浏览器探索互动式的AR内容。 WebARDemo1 是基于 AR.js 开发的 WebAR 演示项目。在 PDF 文件夹中可以找到相关的 AR 代码（ARcode）。如果您有任何问题或需要进一步沟通，请通过电子邮件与我联系。
     
  • 利用Vite3和Vue，结合ar.js实现在手机端的WebAR展示。
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    本项目采用Vite3与Vue框架，并融合ar.js库，在移动端实现高效、互动性强的WebAR体验，为用户带来全新的视觉展示方式。 本资源包含报告及代码与模型。 通过自然图片（nft训练）可以实现视频和模型的展示。 可以通过页面上的按钮调整AR模型的大小和方向的变化。 如需扩展，需要自行动手操作。 使用方法为：“npm run dev -- -- https” 启动Vue3并支持https协议。 然后手机连接电脑所在局域网，访问相应网址即可成功。 喜欢的话可以直接下载。
     
  • AR.js 示例
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    AR.js示例提供了一系列基于WebAR技术的基础应用场景和代码模板，帮助开发者快速上手增强现实内容创作。 AR技术（增强现实技术Augmented Reality，简称 AR）在原生应用开发领域已经得到了广泛应用，并且市场上有许多成功的APP。然而，在JavaScript环境中如何利用AR技术呢？这里我将为大家介绍一个基于ar.js的WebAR小例子。
     
  • Imagine WebAR - 图像追踪器 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图片识别追踪功能源码
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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。
     
  • 利用Keras构建简易CNN网络示例
    优质
    本篇文章详细介绍了如何使用Python深度学习框架Keras快速搭建一个简单的卷积神经网络(CNN)模型，并提供了实用代码实例。适合初学者参考学习。 导入各种模块的基本形式为：`import 模块名` 或 `from 某个文件 import 某个模块` 对于一个包含两类分类问题的数据集（即 numClass = 2），训练数据可以表示如下： 1. 训练集数据 data 是一个四维的 ndarray。 2. 训练集的标签。 为了将导入的数据转换为 Keras 可接受的数据格式，需要首先了解 Keras 要求 label 的格式应为二进制类别矩阵。因此，我们需要使用 Keras 提供的 `to_categorical` 函数来转化输入的 label 数据： ```python from keras.utils import np_utils label = np_utils.to_categorical(label, numClass) ``` 此时，标签数据将会转换成适合模型训练的形式。
     
  • 利用TensorBoard展示Keras训练过程的示例
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    本教程通过实例详细讲解如何使用TensorBoard可视化工具来监控和分析基于Keras库构建的深度学习模型在训练过程中的各项指标与性能表现。 今天分享一篇关于如何在Keras中使用TensorBoard展示训练过程的文章，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起看看吧。
     
  • 利用OCC和QT构建及展示几何图形.docx
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    本文档探讨了使用OCC（OpenCASCADE）与Qt技术结合的方法来创建和展示复杂的几何图形。通过这种方式，读者可以学习到如何高效地进行三维建模，并将模型以用户友好的方式呈现出来。文档详细介绍了相关软件的集成步骤和技术要点，为开发者提供了构建交互式几何图形应用程序的有效指导。 使用OCC结合Qt可以创建并显示一个几何体。
     
  • Sample Spring Boot GraalVM: 演示项目，展示如何利用GraalVM构建Spring Boot应用...
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    本项目为Spring Boot与GraalVM集成演示，旨在展示如何使用GraalVM高效地构建、优化和部署Spring Boot应用程序。 在这个项目里，我会展示如何为使用GraalVM编译的应用程序进行准备。该项目将在一系列文章中介绍，并利用快速启动应用程序的功能来入门此仓库。此外，即将发布一篇关于在Knative上运行Spring Boot微服务的文章（包括通信和跟踪功能）。
     
  • 【ProToolkit示例之五】展示Asm的结构
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    本教程为ProToolkit系列第五部分，专注于展示和解析Asm（汇编语言）的基本结构与特性，帮助开发者深入理解其工作原理。 【ProToolkit范例之五】输出Asm的架构