版权声明：Davidwang原创文章，严禁用于任何商业途径，授权后方可转载。（二）、虚拟物体放置  相对使用视觉SLAM技术恢复场景，LiDAR检测物理环境非常快速和准确，包括平面检测，对弱纹理表面也同样高效，并且不需要使用者移动设备进行环境扫描，因此，AR虚拟物体放置会非常迅速，这对自动放置虚拟物体非常有用，如使用AR Quick Look进行webAR物体展示时，可以大大提高用户的使用体验。在

版权声明：Davidwang原创文章，严禁用于任何商业途径，授权后方可转载。  3D物体检测识别跟踪技术上比2D图像检测识别跟踪要复杂得多，但ARFoundation对这两种技术进行了统一，提供给开发人员完全一致的使用界面，大大方便了应用开发。（一）3D物体跟踪启用与禁用  在ARFoundation中，实例化出来的虚拟对象并不会随着被跟踪物体的消失而消失，而是会继续停留在原来的位置上，与2...

版权声明：Davidwang原创文章，严禁用于任何商业途径，授权后方可转载。  3D物体跟踪技术，是指通过图像处理技术对摄像头中拍摄到的3D物体识别定位并对其姿态进行跟踪的技术。3D物体跟踪技术的基础也是图像识别，但比前述图像识别跟踪要复杂得多，原因在于现实世界中的物体是三维的，从不同角度看到的物体形状、纹理都不一样，在进行图像对比时需要的数据比2D图像识别要多得多。  在ARFoundati..

版权声明：Davidwang原创文章，严禁用于任何商业途径，授权后方可转载。  在获取到参考物体的空间特征信息Elephant.arobject文件后就可以将其做为参考物体进行真实环境3D物体的检测识别跟踪了。虽然3D物体检测识别跟踪在技术上与2D图像检测识别跟踪有非常大的差异，但在ARFoundation中，3D物体识别跟踪与2D图像识别跟踪操作几乎完全一致，这大大的方便了开发者的使用。（一..

版权声明：Davidwang原创文章，严禁用于任何商业途径，授权后方可转载。  第4代iPad Pro和iPhone12高端机型中新增了LiDAR（Light Detection And Ranging，激光探测与测距）传感器，该传感器的加入让移动设备获得了对物理环境的实时重建能力，因此可以实现诸如环境遮挡、虚实物理交互等利用单目或者双目计算机视觉扫描很难实现的效果，还可以有效弥补计算机视觉对弱纹

版权声明：Davidwang原创文章，严禁用于任何商业途径，授权后方可转载。  在配备LiDAR传感器的设备上，ARKit不仅可以进行场景几何重建，还向开发者开放了场景深度信息，利用这些深度信息，可以实现更加自然、无缝的虚实体验。并且，ARKit提供的深度信息是逐像素的，因此，可以实现非常精细的效果，如精确的控制特效的范围，营造与现实融合度非常高的虚实效果。  从ARKit中获取到的深度信息是指从

Perlin noise（二）  通过前面两篇文章，我们现在对噪声已经有了初步的了解，对Perlin噪声生成原理也进行了阐述，现在是时候开始学习噪声生成了，即将进入程序纹理这个神秘而又让人觊觎的国度了。（一）、1D Perlin Noise  前面我们是以2D Perlin 噪声来讲解Perlin噪声的原理的，对于1D Perlin噪声，我们首先要明白，1D Perlin噪声就是点，通过插值我们可

版权声明：Davidwang原创文章，严禁用于任何商业途径，授权后方可转载。  平面检测是很多AR应用的基础，无论是ARKit、ARCore还是Huawei AREngine、SenseAR等SDK，都提供平面检测功能。在SDK底层中，计算机视觉算法根据摄像头图像输入检测特征点，并依据特征点三维信息构建空间环境，将符合特定规律的特征点划归为平面。  ARKit检测平面的原理：ARKit对从设备摄像

根据前文所述，Worley噪声代码实现比较简单，我们着重讲解一下2D噪声的算法，３D、4D实现基本一致，不作详细描述。一、Worley Noise 2D实现  还是与以前一样，我们分步来实现Worley噪声，根据前文步骤，Worley噪声实现共分六步：  第一步、确定输入点所在的晶胞这与Perlin噪声确定输入点所在晶格是一样的，代码如下：int evalCubeX

  HoloLens2设备从HoloLens1代发展而来，是一台可穿戴一体式全息计算设备，它具有目前业内最好的光波导显示组件，拥有独立的计算单元，可进行实时手势检测、语音命令、空间感知、运动跟踪、眼动跟踪等解算。HoloLens2设备发布后，在工业和军事领域取得了巨大成功，也成为AR眼镜中名副其实的佼佼者。在计算机视觉与人工智能技术的推动下，HoloLens2设备无论是跟踪精度、设备性能，还是人机