我正在尝试开发一个应用程序来在我的手腕上呈现手表的 3D 模型。但 Sceneform SDK 只检测平面。
我尝试通过增强手腕的图片来增强图像，但由于特征点太少，未检测到我的手腕。
关于如何完成的任何建议？我是一名 Android 开发人员，将 Sceneform SDK 与 ARCore 一起使用。我没有使用 Unity 的经验。
请帮忙！！
【问题讨论】：
标签： android machine-learning augmented-reality arcore sceneform
您需要使用 Google ML Kit 模型以及 ARCore 和 Sceneform。这个机器学习框架允许你在你的应用中添加人脸/地标检测、OCR、图像标签、二维码/条形码扫描等功能。
AI 可以使用自定义模型推理检测您的手腕（然后 ARCore 可以在其上放置一个锚点）。但是你必须实现一个TensorFlow Lite 预训练模型。
ML Kit 适用于 Android 和 iOS。
希望这会有所帮助。
【讨论】：
虽然我喜欢使用 ML Kit 构建您自己的计算机视觉模型的想法，但这可能比您希望制作的东西要复杂一些。
我是否可以建议一个快速简便的解决方案是在手腕上贴一个标签，该标签已注册为 ARCore 的图像目标？您甚至可以成功地在手腕上画一个标记。
然后，您可以对平均手腕的大小做出一些假设，以设置一些基本的遮挡效果，以便将手表的表带隐藏在手腕的另一侧。
【讨论】：