1.【编程工具篇06】编译OpenCV+opencv_contrib
2.ARToolkitARToolkit介绍
3.ARCore系列教程（1）---创建第一个原生AR应用
4.DAPP 阿尔比特 ARBT 挖矿模式系统开发源码搭建
5.XR VR AR monado oculus quest pico性能分析工具综述
6.零基础学习WebVR/WebAR(05)-详细解读HelloWorld
【编程工具篇06】编译OpenCV+opencv_contrib
在进行Unity：从零开始搞AR教程时，系统我们需要集成ArUco功能，源码这就需要将opencv_contrib模块与opencv进行编译。系统以下是源码详细的编译步骤： 首先，访问CMake官网下载最新版本（如cmake-3..0-rc1-windows-x_.msi）并安装。系统 然后，源码钟控序列源码去GitHub下载OpenCV（选择4.5.3版本）和opencv_contrib的系统源码，链接分别为：opencv-4.5.3-vc_vc.exe
Source code (zip)
下载后解压OpenCV和opencv_contrib的源码源码包。 接下来，系统使用CMake进行编译。源码在CMake的系统配置过程中，选择Visual Studio （根据你的源码系统调整），配置路径为opencv源代码目录和你想要生成二进制文件的系统位置。确保勾选"BUILD_opencv_world"，源码并输入"OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH"（如果有需要）。系统点击Configure，然后Generate，生成过程完成后进入build目录。 在build目录中，打开OpenCV.sln文件，选择“批生成”，勾选"ALL_BUILD"和"INSTALL"，java爱心树源码最后点击生成。编译完成后，头文件和动态库会在Install文件夹中找到。 最后一步，如果你已经在Windows系统上配置过OpenCV环境（参阅编程工具篇），则无需重复，直接使用生成的环境变量即可。如果之前未配置，建议参考相关教程进行设置或更新。ARToolkitARToolkit介绍
ARToolKit是一个C/C++语言编写的库，用于简化增强现实应用程序的开发。增强现实技术将虚拟图像叠加在现实世界画面之上，具有广泛的应用潜力，尤其是在工业和理论研究领域。 开发AR程序的难点在于实时地将虚拟图像与用户视野对齐，并与真实世界中的物体精确匹配。ARToolKit通过使用计算机图像技术计算摄像机与标记卡之间的相对位置，使得开发者能够将虚拟对象精确覆盖到标记卡上。该库提供了快速准确的标记跟踪功能，大大加速了AR程序的开发速度。 ARToolKit不仅提供跟踪库和完整源代码，源码智能照明招聘还允许开发者根据不同的平台调整接口，甚至可以使用自己的跟踪算法。这意味着开发者可以根据需求灵活调整库的功能。 ARToolKit目前支持以下操作系统：SGI IRIX
PC Linux
Mac OS X
PC Windows（包括//NT//XP）
尽管当前版本的ARToolKit在不同操作系统上实现了不同的函数集，但所有版本都遵循相同的开发包框架，利用了相关平台上的硬件特性以实现高效运行。对于Video see-through AR（实时视频覆盖虚拟图像）和标准的see-through AR（需要配备头部现实设备的视图）两种模式，ARToolKit提供了全面的支持，满足不同应用场景的需求。ARCore系列教程（1）---创建第一个原生AR应用
AIRX的全新教程系列专注于ARCore，帮助开发者掌握在Android平台上创建AR应用的技巧。ARCore是Google提供的增强现实开发平台，它利用API让手机感知环境并实现与现实世界的交互。
ARCore的核心功能包括设备兼容性（支持Android 7.0及以上版本），以及三项关键技术：运动跟踪、环境理解和光估测。运动跟踪通过摄像头识别特征点并结合惯性传感器，确定设备位置和方向；环境理解则通过检测平面和估计光照，增强虚拟内容与现实环境的融合；光估测则提供了现实光照信息，提升虚拟物体的真实感。
开发者可以利用这些功能在Android Studio中开发应用，逐行剖析vue源码如安装并配置Android Studio和SDK工具，包括ARCore SDK。步骤包括安装Android Studio，设置SDK，安装ARCore服务，以及构建和部署示例应用程序。在源代码中，例如HelloArActivity，开发者可以深入理解代码逻辑，如加载ARCore表面的处理和UI更新的优化。
继续学习，下一章节将带领你使用Unity构建ARCore应用，进一步探索AR开发的无限可能。
DAPP 阿尔比特 ARBT 挖矿模式系统开发源码搭建
DApp，基于区块链技术的去中心化应用，通过智能合约实现自动执行和数据存储。以ARBT挖矿模式为例，初始价格和数量为0。当首个共识者投入U铸造，国库资金为U，每枚ARBT价格为1.U。迷宫易语言源码随着更多共识者的加入，价格和总量会相应上升。DApp的优势显著，主要表现在以下几个方面：去中心化与透明性：无中心机构，数据和交易在区块链上公开且不可篡改，确保公正透明。
高度安全性：利用区块链技术的加密和共识机制，保护用户数据和资产，降低黑客攻击风险。
低交易成本：去除了中介机构，减少了跨境交易费用和时间，节省成本。
性能提升：DApp运行在分布式网络，可扩展性高，应对高并发和大规模用户需求。
去信任化：智能合约自动执行，用户无需信任第三方，直接基于预设代码进行交易和合作。
通过这些特性，DApp在提供高效服务的同时，保证了用户利益和系统的可靠性。XR VR AR monado oculus quest pico性能分析工具综述
本文综述XR、VR、AR领域的性能分析方法，重点介绍Monado、Oculus Quest、Pico等工具的性能分析技术。Monado性能分析工具包括Metrics源码库，其指标定义与写入功能通过环境变量`XRT_METRICS_FILE`实现运行。
Metrics源码库位于gitlab.freedesktop.org，提供指标数据读取和可视化功能。使用cmd.py脚本读取指标pb文件，可视化指标信息。
渲染分析工具RenderDoc通常通过hook现现函数捕获帧数据，以识别应用程序帧渲染过程。对于OpenXR应用程序，RenderDoc API允许捕获xrBeginFrame和xrEndFrame之间的应用程序帧，无需修改应用程序代码。
Monado提供了PerCetto和Tracy两种性能追踪后端。PerCetto是Monado性能追踪的基础，通过一个轻量级的C语言封装实现与Perfetto SDK的集成，用于应用特定的追踪。
Tracy工具则针对Linux和Windows系统，支持实时数据流查看，仅能同时跟踪一个应用。而Perfetto则支持Linux和安卓系统，同时执行多个进程和系统级跟踪。
Monado还提供了其他性能分析工具，如Compositor的FPS指标、Frame Times、Readback等功能，帮助优化OXR_DEBUG_GUI工作流程。此外，Monado支持使用Android GPU Inspector进行GPU性能分析。
此外，Oculus提供了OVR Metrics Tool，结合RenderDoc和Logcat VrApi日志，实现Oculus应用程序的性能监控。Snapdragon Profiler和ovrgpuprofiler提供GPU性能数据。OVR Metrics Tool提供报告模式和性能HUD模式，支持高级性能指标显示。
Pico Metrics Tool是Pico设备上的性能监控工具，提供实时监控和指标更新功能。不同版本更新了性能监控和实时分析工具的特性与性能指标。
总结，这些工具通过跟踪、指标、日志分析等手段，为XR、VR、AR应用提供性能优化与分析支持。通过Perfetto、Tracy、RenderDoc等工具，开发者能够深入了解系统性能瓶颈，优化应用表现。Pico Metrics Tool等实时监控工具则帮助用户直观了解设备运行状况，提升用户体验。
零基础学习WebVR/WebAR()-详细解读HelloWorld
从HelloWorld的源码开始，我们深入了解A-Frame的代码规则，以此构建一个虚拟世界的场景。
打开examples\.HelloWorld\index.html，首先映入眼帘的是HTML元素语法，其中a-scene标签定义了一个场景。在A-Frame框架中，场景仅能在某一时刻显示于屏幕，所有子元素属于该场景，并拥有独立的世界坐标系。
A-Frame的原型是通过Custom Elements功能对HTML标签的扩展，包括a-box，a-sphere等。这些原型构成了A-Frame的构建基础，后续篇章将详细介绍。
每个原型具有属性，这些属性定义了物体的形状、位置、旋转角度、颜色等信息。第行定义了一个长方体，第行定义了一个球形，第行定义了一个圆柱体，第行定义了一个平面，第行定义了一个天空。默认值为所有原型提供了基础设置，如长宽深等。
未在代码中显式定义摄像机参数，A-Frame框架会使用默认设置，如位置(0, 1.6, 0)，视向Z轴负方向。这些默认设置模拟了人眼的平均高度为1.6米的视觉，从而在屏幕中形成虚拟三维世界的X、Y、Z轴。
通过修改属性值，可以观察物体在三维世界中的变化，加深对A-Frame原型及其属性的理解。
