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2.EasyAR 初学者入门指南 (2）---多图识别
3.XR VR AR monado oculus quest pico性能分析工具综述
4.零基础学习WebVR/WebAR(05)-详细解读HelloWorld
5.ARToolkitARToolkit介绍

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       Monocle，对战对战由Brilliant Labs推出的源码一款AR设备，以其轻巧的软件g重量和独特的镜片设计，成为AR技术的对战对战创新产物。这款设备的源码镜片可以夹在眼镜上，直接接入用户的软件x_y源码视野，提供丰富且直观的对战对战增强现实体验。它不仅能够拍摄照片和视频，源码还能实现即时回放，软件增强用户的对战对战互动体验。借助其超级变焦功能，源码视野范围可放大至倍，软件为用户带来更加沉浸的对战对战视觉效果。Monocle还采用了开源设计，源码配备MicroPython固件，软件允许用户通过手机实现无线编程，极大地扩展了其功能性和应用潜力。目前，Monocle已经开始在官网发售，定价美元，小周源码网折合人民币约元。这款设备的设计和软件源代码已经公开，生产流程接近完成，第一批产品预计很快将开始发货。Monocle的内部构造包括了蓝牙单片机作为主处理器、Omnivision OV摄像头、索尼ECXCN微型OLED显示器等关键组件，共同协作实现AR功能。用户可以通过双击、长按等手势操作触摸界面，实现不同功能的触发。尽管在视场角方面，Monocle目前的表现略逊于市场上已有的AR眼镜，但其独特的设计、开源的软件、轻便的重量和强大的编程能力，使得这款设备在AR领域具有一定的竞争力。然而，对于这款新设备的竞猜赛事源码市场反应，部分网友持保留态度。他们认为，AR设备的核心价值在于实时识别面部并显示信息的功能，而Monocle在这方面并未展现出突出优势。此外，价格、屏幕质量、便携性和实际应用效果等问题也成为了讨论的焦点。因此，尽管Monocle在AR领域展现了一定的创新性和潜力，其市场接受度和后续发展仍需观察。

EasyAR 初学者入门指南 (2）---多图识别

       开发资源：

       源码：链接: pan.baidu.com/s/1kVf5... 密码: sr

       Step 1: 新建项目导入sdk

       新建一个unity项目，命名为"ARMultiTarget"。

       导入EasyAR 2.0 package，搭建基本环境。创建"StreamingAssets"文件夹，导入识别图。删除原"Main Camera"，在面板中拖入"EasyAR_ImageTracker-1-MultiTarget"。源码插入照片在相机上填写官网申请的Key。

       Step 2: 处理相机

       编写脚本处理多图识别功能，创建"HelloARTarget"。脚本下载：链接: pan.baidu.com/s/1qYyQ1k... 密码: tipp

       脚本具体内容如下：

       Step 3: 处理ImageTarget

       准备两张识别图，拖动"ImageTarget"组件到面板。处理ImageTarget显示模型，创建cube，调整材质。新建一个ImageTarget，改变识别图和cube的材质。

       完成设置后，Build测试即可实现预览效果。

XR VR AR monado oculus quest pico性能分析工具综述

       本文综述XR、VR、AR领域的性能分析方法，重点介绍Monado、Oculus Quest、Pico等工具的性能分析技术。Monado性能分析工具包括Metrics源码库，歌曲源码资源其指标定义与写入功能通过环境变量`XRT_METRICS_FILE`实现运行。

       Metrics源码库位于gitlab.freedesktop.org，提供指标数据读取和可视化功能。使用cmd.py脚本读取指标pb文件，可视化指标信息。

       渲染分析工具RenderDoc通常通过hook现现函数捕获帧数据，以识别应用程序帧渲染过程。对于OpenXR应用程序，RenderDoc API允许捕获xrBeginFrame和xrEndFrame之间的应用程序帧，无需修改应用程序代码。

       Monado提供了PerCetto和Tracy两种性能追踪后端。PerCetto是Monado性能追踪的基础，通过一个轻量级的C语言封装实现与Perfetto SDK的集成，用于应用特定的追踪。

       Tracy工具则针对Linux和Windows系统，支持实时数据流查看，仅能同时跟踪一个应用。而Perfetto则支持Linux和安卓系统，同时执行多个进程和系统级跟踪。

       Monado还提供了其他性能分析工具，如Compositor的FPS指标、Frame Times、Readback等功能，帮助优化OXR_DEBUG_GUI工作流程。此外，Monado支持使用Android GPU Inspector进行GPU性能分析。

       此外，Oculus提供了OVR Metrics Tool，结合RenderDoc和Logcat VrApi日志，实现Oculus应用程序的性能监控。Snapdragon Profiler和ovrgpuprofiler提供GPU性能数据。OVR Metrics Tool提供报告模式和性能HUD模式，支持高级性能指标显示。

       Pico Metrics Tool是Pico设备上的性能监控工具，提供实时监控和指标更新功能。不同版本更新了性能监控和实时分析工具的特性与性能指标。

       总结，这些工具通过跟踪、指标、日志分析等手段，为XR、VR、AR应用提供性能优化与分析支持。通过Perfetto、Tracy、RenderDoc等工具，开发者能够深入了解系统性能瓶颈，优化应用表现。Pico Metrics Tool等实时监控工具则帮助用户直观了解设备运行状况，提升用户体验。

零基础学习WebVR/WebAR()-详细解读HelloWorld

       从HelloWorld的源码开始，我们深入了解A-Frame的代码规则，以此构建一个虚拟世界的场景。

       打开examples\.HelloWorld\index.html，首先映入眼帘的是HTML元素语法，其中a-scene标签定义了一个场景。在A-Frame框架中，场景仅能在某一时刻显示于屏幕，所有子元素属于该场景，并拥有独立的世界坐标系。

       A-Frame的原型是通过Custom Elements功能对HTML标签的扩展，包括a-box，a-sphere等。这些原型构成了A-Frame的构建基础，后续篇章将详细介绍。

       每个原型具有属性，这些属性定义了物体的形状、位置、旋转角度、颜色等信息。第行定义了一个长方体，第行定义了一个球形，第行定义了一个圆柱体，第行定义了一个平面，第行定义了一个天空。默认值为所有原型提供了基础设置，如长宽深等。

       未在代码中显式定义摄像机参数，A-Frame框架会使用默认设置，如位置(0, 1.6, 0)，视向Z轴负方向。这些默认设置模拟了人眼的平均高度为1.6米的视觉，从而在屏幕中形成虚拟三维世界的X、Y、Z轴。

       通过修改属性值，可以观察物体在三维世界中的变化，加深对A-Frame原型及其属性的理解。

ARToolkitARToolkit介绍

       ARToolKit是一个C/C++语言编写的库，用于简化增强现实应用程序的开发。增强现实技术将虚拟图像叠加在现实世界画面之上，具有广泛的应用潜力，尤其是在工业和理论研究领域。

       开发AR程序的难点在于实时地将虚拟图像与用户视野对齐，并与真实世界中的物体精确匹配。ARToolKit通过使用计算机图像技术计算摄像机与标记卡之间的相对位置，使得开发者能够将虚拟对象精确覆盖到标记卡上。该库提供了快速准确的标记跟踪功能，大大加速了AR程序的开发速度。

       ARToolKit不仅提供跟踪库和完整源代码，还允许开发者根据不同的平台调整接口，甚至可以使用自己的跟踪算法。这意味着开发者可以根据需求灵活调整库的功能。

       ARToolKit目前支持以下操作系统：

       SGI IRIX

       PC Linux

       Mac OS X

       PC Windows（包括//NT//XP）

       尽管当前版本的ARToolKit在不同操作系统上实现了不同的函数集，但所有版本都遵循相同的开发包框架，利用了相关平台上的硬件特性以实现高效运行。对于Video see-through AR（实时视频覆盖虚拟图像）和标准的see-through AR（需要配备头部现实设备的视图）两种模式，ARToolKit提供了全面的支持，满足不同应用场景的需求。