Công nghệ máy học với ARCore

Bạn có thể sử dụng nguồn cấp dữ liệu máy ảnh mà ARCore ghi lại trong quy trình máy học bằng ML Kit và Google Cloud Vision API để xác định các đối tượng trong thế giới thực, đồng thời tạo ra trải nghiệm thực tế tăng cường thông minh.

Hình ảnh ở bên trái được lấy từ mẫu Bộ công cụ máy học ARCore, được viết bằng Kotlin cho Android. Ứng dụng mẫu này sử dụng mô hình máy học để phân loại các đối tượng trong chế độ xem của máy ảnh và đính kèm nhãn vào đối tượng trong cảnh ảo.

API ML Kit cung cấp cả tính năng phát triển Android và iOS, còn Google Cloud Vision API có cả giao diện REST và RPC, nhờ đó, bạn có thể đạt được kết quả giống như mẫu mẫu ARCore ML trong ứng dụng của mình được tích hợp với Android NDK (C) với iOS hoặc với Unity (AR Foundation).

Hãy xem bài viết Sử dụng ARCore làm dữ liệu đầu vào cho các mô hình Máy học để biết thông tin tổng quan về các mẫu mà bạn cần triển khai. Sau đó, hãy áp dụng những điểm này cho ứng dụng tích hợp sẵn Android NDK (C), với iOS hoặc với Unity (AR Foundation).