Unity EasyAR图像跟踪

本文详细介绍了如何在Unity中利用EasyAR插件进行增强现实(AR)应用开发,包括插件安装、许可证配置、识别图片及3D模型的设置等步骤。

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插件安装使用

         Unity 版本 2019.4 或更高,如果打包为安卓应用要有安卓模块

        1. 下载插件:下载-EasyAR官网  

                

                         把.tgz结尾的文件 解压出来。

         2.在Unity 中安装

                新建一个3D 项目 , 进入项目后 点击window -> Package Manager

 

                点击 + 后选择 Add package from tarball

                 然后选择刚才解压出来的文件 打开

 

 

                        等一会

                现在菜单栏上多出来一个 EasyAR 

        3. 注册后登录并创建许可证

                先登录,进入开发中心,   点击 我需要一个新的 Sense许可证密钥

 

             

这里的包名(Package Name)要和  Unity 打包时设置的一致!,包名的命名规范是  一级包名为com,二级包名为公司名称(这里是easycomp),三级包名为应用名 (easyt)

确认之后 ,点击查看 ,复制里面的Sense License Key

之后打开 Unity ,选择EasyAR ->Sense ->Configuration   点击后会出现一个窗口

 

在里面 粘贴刚才复制的 Sense License Key

创建识别图片

        在Assets中创建StreamingAssets文件夹

        把需要识别的图片放进去

        

 

在层级窗口中右键点击 选择 EasyAR Sense -> Image Tracking 

-> AR Session (Image Tracking Preset)   之后会多出一个 AR Session

 

再次从层级窗口中右键点击 选择 EasyAR Sense -> Image Tracking 

-> Target:Image Target   之后会多出一个  image Target

 这个就是目标图片 , 当然现在还没设置。

把刚才的图片路径、名称填进去  ,

这时会出现那个图片,如果图片太小 或 看不见  可以把里面的Scale 调成 1

添加3D模型

         选择一个模型 , 作为image Target 的子物体, 这里要注意 模型和image Target物(图 片)要放一起 如果和识别图片离太远就看不到了

 

 

设置相机

         把Main Camera 中的 属性 Clear Flags 设置为Solid Color   不然相机无法启用。

        设置完就可以运行了。

打包为安卓端

        打包为安卓应用要有安卓模块

 

        ctrl + shift + b  打开 Build Setting , 切换为安卓平台

        点击Player Settings , 填入Company Name 、Product Name  ,

        注意  这里 要和com.easyconp.easyt_ 包名 一致

 

 

打包后安装到手机就可以了。 

 

 

<think>好的,我需要帮助用户解决在启动 track_targets 解决方案时出现的错误。首先,用户提供的错误信息有限,所以我需要先引导他们收集更多的详细信息。比如,具体的错误消息、日志文件的位置以及他们使用的环境配置,比如操作系统、Python版本和相关依赖库的版本。 接下来,我应该考虑常见的导致此类错误的原因。根据经验,可能的问题包括依赖项缺失或版本不兼容、配置文件错误、权限问题,或者环境变量设置不正确。例如,在引用[1]中提到Android Q对屏幕内容访问的限制,这可能类似于权限问题导致的功能异常,虽然这里不是Android环境,但权限问题在软件开发中普遍存在。 然后,我需要建议用户检查他们的安装步骤是否正确,确保所有必要的库都已正确安装,并且版本符合要求。如果用户使用的是Python,可能需要检查virtualenv或conda环境是否配置正确。另外,查看日志文件可以帮助定位错误发生的具体位置,比如某个模块导入失败或某个函数调用出错。 如果用户没有提供足够的细节,我需要提示他们提供具体的错误信息,例如是否出现ImportError、ModuleNotFoundError,或者是运行时错误如KeyError、TypeError等。例如,引用[2]中提到的诊断主线程拥堵的方法,可能类比到检查是否有资源竞争或死锁问题,尤其是在多线程或异步处理的情况下。 此外,建议用户检查配置文件中的路径设置是否正确,是否有缺失的文件或目录权限不足。例如,引用[3]中关于S3存储桶事件通知的配置问题,可能类似地,用户在配置track_targets时可能错误地设置了某些参数,导致服务无法启动。 最后,如果用户的问题仍未解决,建议他们提供更详细的错误日志,或者在相关的开发者社区或论坛上寻求帮助,比如GitHub Issues、Stack Overflow等。同时,可以推荐他们查阅官方文档或用户手册,确认所有步骤都按照指导进行。 总结来说,解决此类问题的步骤包括:收集错误信息、检查依赖和环境配置、验证配置文件和权限、查阅日志文件,以及参考社区资源。通过这些步骤,用户可以逐步排查并解决启动track_targets时遇到的错误。</think>在解决“error when launching track_targets solution”时,请按照以下步骤排查: ### 第一步:确认错误类型 1. **查看完整错误日志** 运行命令时添加`--verbose`或检查日志文件(通常位于`/var/log/`或项目目录的`logs/`子目录) *示例报错类型*: - 依赖缺失:`ModuleNotFoundError: No module named 'cv2'` - 权限问题:`Permission denied: /dev/video0` - 配置错误:`KeyError: 'model_path'` [^1] ### 第二步:检查依赖环境 2. **验证Python环境** ```bash python --version # 要求Python 3.6+ pip list | grep "opencv\|numpy\|torch" # 检查关键库版本 ``` *常见依赖冲突*: - OpenCV版本不匹配(需>=4.5.1) - PyTorch未安装GPU版本(若使用CUDA加速) 3. **硬件兼容性测试** ```bash nvidia-smi # 确认GPU驱动状态 v4l2-ctl --list-devices # 检查摄像头权限(若涉及视觉输入) ``` ### 第三步:配置文件核查 4. **路径与参数验证** 检查`config.yaml`中: ```yaml model_path: "./weights/best.pt" # 确保文件存在 camera_id: 0 # 与实际设备一致 ``` ### 进阶排查 5. **最小化测试** ```python import cv2 print(cv2.__version__) # 基础功能测试 ``` 若此代码报错,说明OpenCV安装异常,需重装: ```bash pip uninstall opencv-python -y && pip install opencv-python-headless ``` ### 已知问题解决方案 - **CUDA内存不足**:添加`--half`参数使用半精度推理 - **多进程冲突**:在启动命令中添加`--no-multi-thread` - **API权限问题**:若涉及云服务调用,检查密钥有效性[^3]
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