WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

ARKit - Расширьте охват hitTest

Я хочу выполнить проверку попаданий из точки на экране в куб в трехмерном мире. Я использовал hitTest из ARKit. Он работает, когда я стою рядом с кубом, но когда я начинаю двигаться назад, он перестает работать. Я предполагаю, что это потому, что он привязан к zRange камеры.

Я попытался установить для параметра clipToZRange значение false, например:

let hits = self.sceneView.hitTest(loc, options: [SCNHitTestOption.clipToZRange: false])`

но, похоже, это не имеет никакого эффекта.

Я не правильно устанавливаю параметр или это баг?

Я использую последние бета-версии Xcode и iOS.

ios scenekit swift3 arkit hittest
27.07.2017

Ответы:


1

Оказывается, опция отладки showFeaturePoints из ARKit мешает работе hitTest...

27.07.2017
  • После некоторого дальнейшего тестирования кажется, что showFeaturePoints ломает множество вещей. Отслеживание объектов очень дергается, когда включены характерные точки, но когда они выключены, объекты становятся стабильными. 27.07.2017
  • это особенно верно, если вы выполняете hitTesting для .featurePoint, например, let hitResults = sceneView.hitTest(touch, types: .featurePoint)... но при фильтрации, например, для .existingPlaneUsingExtent, я действительно столкнулся с дрожащим отслеживанием, но заметил несколько проблем с hitTesting, если они не мешали... 04.04.2018
    • Новые материалы
    Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
    Просто начните и учитесь самостоятельно Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
    Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
    В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
    Объяснение документов 02: BERT
    BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
    Как проанализировать работу вашего классификатора?
    Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
    Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
    Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
    Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
    Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
    Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
    Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
    Для любых предложений по сайту: [email protected]