Unity调用PC摄像头

转载于Unity3d圣典里面,具体哪位大侠写的我忘咯。

using UnityEngine;
using System.Collections;

public class CameraTest : MonoBehaviour {

	public string deviceName;
    WebCamTexture tex;
    // Use this for initialization
    IEnumerator Start()
    {
        //获取授权
        yield return Application.RequestUserAuthorization(UserAuthorization.WebCam);
        if (Application.HasUserAuthorization(UserAuthorization.WebCam))
        {
            WebCamDevice[] devices = WebCamTexture.devices;
            deviceName = devices[0].name;
            tex = new WebCamTexture(deviceName, 400, 300, 12);
            renderer.material.mainTexture = tex;
            tex.Play();
        }
        else
        {
        }
    } 
}


绑定在一个带有Render组件的物体上就行了。

### 在 Unity 中使用摄像头获取手部姿势数据并实现手势识别 为了在 Unity 中利用摄像头捕捉和识别手部姿态,可以采用 AR Foundation 和预训练的手势识别模型。AR Foundation 提供了一套跨平台的增强现实开发工具,支持多种设备上的摄像头访问。 #### 准备工作 安装必要的软件包: - 安装 **AR Foundation** 插件以及目标平台的支持库(如 ARCore 或 ARKit),以便于访问移动设备的摄像头功能[^1]。 配置项目设置以启用所需的权限和服务,确保应用能够在运行时请求相机访问权。 #### 捕捉图像序列 通过 `WebCamTexture` 类启动默认摄像机或指定外部输入源,例如连接至 PC 的 USB 摄像头或其他 IP Camera 流地址。下面是一个简单的脚本来初始化 WebCamTexture 并将其渲染到 UI 上: ```csharp using UnityEngine; public class WebcamFeed : MonoBehaviour { private WebCamTexture webcamTexture; void Start(){ // 初始化WebcamTexture实例 WebCamDevice[] devices = WebCamTexture.devices; if(devices.Length == 0){ Debug.LogError("No camera found."); return; } string backCameraName = ""; foreach(var device in devices){ if(!device.isFrontFacing){ backCameraName = device.name; break; } } webcamTexture = new WebCamTexture(backCameraName, Screen.width, Screen.height); GetComponent<Renderer>().material.mainTexture = webcamTexture; webcamTexture.Play(); } } ``` 此代码片段会尝试打开后置摄像头并将捕获的画面显示在一个材质上[^4]。 #### 集成手势识别模块 对于手势分类任务来说,最常用的方法之一就是借助 TensorFlow Lite、MediaPipe 等框架提供的预先训练好的机器学习模型来进行实时预测。Unity 支持导入 TFLite 文件并通过 C# API 调用推理接口完成这一过程。 假设已经拥有了一个可以在移动端高效工作的手势检测模型,则可以通过以下方式加载它并与上述视频流集成在一起: ```csharp using System.Collections.Generic; using UnityEngine; using Google.MLKit.Vision.Common; using Google.MLKit.Vision.Hands; // ... void Update() { if(webcamTexture.isPlaying && Time.frameCount % skipFrames == 0) { var frame = new InputImage.BitmapBuilder().SetBitmap(TextureToBitmap(webcamTexture)).Build(); handDetector.Process(frame).ContinueWith(task => { List<HandLandmark> landmarksList = task.Result.DetectedHands[0].GetAllLandmarks(); // 对landmarksList 进行进一步处理... }); } } private AndroidBitmap TextureToBitmap(WebCamTexture texture) {/*...*/} // 将纹理转换为位图格式适配 ML Kit 输入要求 ``` 这里展示了如何每隔几帧就从当前播放着的 `webcamTexture` 中抽取一帧用于传递给 MediaPipe Hands 组件做特征提取[^3]。 一旦获得了手的关键点坐标集合 (`landmarksList`) ,就可以定义一些逻辑去解析这些位置信息进而推断出手势类别,并据此触发相应
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值