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你想处理虚拟现实和磁共振版本的神奇宝贝

你一天到晚都在想的手控虚拟现实和神奇宝贝,我们已经做到了。

这是神奇宝贝打破空间墙的正确方法。

博卡·蒙戈将AR与手工旅行、街头甚至社交活动相结合。仅仅这几个关键词就足以吸引人们。此外,一个有着百年历史的知识产权——神奇宝贝——没有火似乎是不合理的。

但是,用长按长滑的触摸屏操作来模拟在手机上“扔”精灵球,包克蒙会不会包括在内……会不会有点僵硬和次要?虽然民族服装尚未开放,但中国玩家并没有多想和想象神奇宝贝。《神奇宝贝》(PokémonGO)确实给我们带来了很多惊喜,但玩家最期待看到的不是最基本的技术外观,而是与最合适的技术表达形式的结合。从绘图设计和操作模式来看,虚拟现实/磁共振+手动控制可以给我们带来更好的体验。

打开一个脑洞很容易,但是怎么样?我们尝试了虚拟现实和微软的神奇宝贝版本,把宝克蒙从手机屏幕上释放出来。你可以抓起你想要选择的精灵球,调整角度,瞄准它,然后扔向包克蒙。

如果你遇到一个强壮而狡猾的包克蒙,为了避免节奏,你也可以扔出最强壮的旋转精灵球,在圆圈里喂食物。也许没有包克蒙能从你手中逃脱。

演示视频是关于开发过程的。我相信老司机对虚拟现实有着非常透彻的理解。除了开启抓宝和做梦的新姿势,我们正在做的演示还想向每个人推广磁共振+手动控制的技术表达。

以下是一个开发教程。此外,SDK也可以在Vidoo官方网站上免费下载。我希望开发商吃完安利后会有更多的杰作。

手动操作:首先,我们通过双目深度传感器获得深度图像。

在深度图像中,我们通过修改每个像素的RGB值来校准像素和传感器之间的距离。

当我们观察深度图像时,我们会发现它的效果与我们熟悉的红外热成像图像相似,只是我们用距离代替了温度。

在下图中,左侧是深度图像,右侧是原始图像。

通过观察,我们可以看到距离越近,颜色越红。区域越远,颜色越蓝。

其次,对深度图像中符合人手特征的部分进行分割,以识别手的姿态和运动。

这里应该指出,手势识别算法基于深度图像而不是普通图像。

这样,我们可以很容易地获得手的每个点的深度信息,从而恢复整个手的骨骼结构。

如果我们想与虚拟物体进行接触互动,骨骼结构是不可或缺的技术前提。

最后,我们通过算法将传感器坐标系(包括手骨空之间的信息)、虚拟世界坐标系(包括所有虚拟对象的空之间的信息)和真实坐标系(包括环境信息和手信息)对齐。

这样,我们可以将检测到的手骨与真实的手对齐。将虚拟对象与真实环境对齐。

当一只真实的手触摸一个虚拟的物体时,一个类似于鼠标点击的事件将被产生来驱动程序的执行。具体来说,在博卡蒙戈,行动包括喂养精灵和投掷精灵球。

此时,手动控制的基本部分已经完成,事件的逻辑将在单元3D中进一步改进,以完成神奇宝贝(PokémonGO)向精灵投掷精灵球和食物的功能。

磁共振显示,我们接下来要做的是在空之间的博凯蒙戈显示游戏元素,并让皮卡丘和精灵球显示在空之间的合理范围内。

我们使用视频透视技术捕捉并数字化你通过双目摄像机实时看到的“真实”世界,然后通过计算机算法实时渲染图片。

这样,我们不仅可以完全叠加虚拟图像,还可以在计算机渲染后看到新的“真实图像”,满足了虚拟物体和真实环境同时存在的需要。

在解决了交互和显示的核心技术后,在单元3D中添加相应的软件开发工具包,并调整流程逻辑。

神奇宝贝诞生了。

关于本文中提到的“先生”,本文中提到的“先生”不是“混合现实”。

磁共振是一种介于现实和调解之间的技术。多伦多大学教授史蒂夫·曼(SteveMann)提出的“智能硬件之父”命名为中介现实。

虚拟现实(VR)是纯粹的虚拟数字图像,包含增强现实(AR)的混合现实(MixedReality)是虚拟数字图像+裸眼现实,磁共振是数字现实+虚拟数字图像。

图为简易瞳孔磁共振智能眼镜——VMG省磁共振近年来并不新鲜。在20世纪70年代和80年代,为了增强自身的视觉效果,使眼睛在任何情况下都能“看到”周围的环境,史蒂夫曼(SteveMann)设计了可穿戴智能硬件“数字眼镜”作为视觉辅助设备,这被认为是对磁共振的初步探索

创新人类的视觉感知能力不仅涉及现实的数字叠加,还涉及其他视觉修正方法,如添加、删除和修正。20世纪90年代以来,对中介现实的研究逐渐在多伦多大学高等教育实验室展开,一批顶尖学科人才从高等教育实验室涌现出来。

“手操纵”不是“手势识别”。我们认为手的操作不等于手势识别。手部操作包括手势识别。

在我们看来,手控必须满足以下三个基本点:1 .手控制器必须有深度信息,传感器必须知道手离用户有多远。

2.手部操作包括手势识别。

手势识别通过图像算法更新获得手的姿态和手的运动指令,并将手的深度信息和手势识别信息叠加,获得手离我有多远以及手在做什么的完整信息,这可以称为手操作。

3、在VR中,手感操控要给用户提供真实的手部图像。3.在虚拟现实中,手部操作应该为用户提供真实的手部图像。

通过该算法,手图像被绘制得更接近用户的真实前庭感觉,并且可以看到深度信息,给用户最真实的控制感。

如果用户看到机械手或模拟手,交互友好性将大大降低。

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