Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji
Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
Możesz korzystać z kanału kamery przechwytywanego przez ARCore w potoku uczącym się za pomocą ML Kit i interfejsu Google Cloud Vision API, aby identyfikować obiekty w świecie rzeczywistym i tworzyć inteligentne rozwiązanie w rzeczywistości rozszerzonej.
Obraz po lewej stronie pochodzi z przykładu z ARCore ML Kit, napisanego w Kotlin na Androida. Ta przykładowa aplikacja wykorzystuje model systemów uczących się do klasyfikowania obiektów w widoku kamery i dodaje etykietę do obiektu w środowisku wirtualnym.
Interfejs API ML Kit zapewnia środowisko programistyczne Androida i iOS, a interfejs Google Cloud Vision API zawiera zarówno interfejsy REST, jak i RPC, co pozwala uzyskać te same wyniki co próbka ARCore ML Kit we własnej aplikacji utworzonej na podstawie Androida NDK (C), z iOS lub Unity (AR Foundation).
[[["Łatwo zrozumieć","easyToUnderstand","thumb-up"],["Rozwiązało to mój problem","solvedMyProblem","thumb-up"],["Inne","otherUp","thumb-up"]],[["Brak potrzebnych mi informacji","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Zbyt skomplikowane / zbyt wiele czynności do wykonania","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Nieaktualne treści","outOfDate","thumb-down"],["Problem z tłumaczeniem","translationIssue","thumb-down"],["Problem z przykładami/kodem","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Inne","otherDown","thumb-down"]],["Ostatnia aktualizacja: 2025-07-26 UTC."],[],[]]
