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Raffaele Mignone 2019-01-09 19:16:31 +01:00
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@ -0,0 +1,31 @@
# Progetti d'esempio
Per poter realizzare delle applicazioni mediante ARCore e Sceneform sono necessarie una serie di configurazioni iniziali.
Requisito necessario al funzionamento di ARCore è una versione di Android uguale o superiore ad Android 7.0 Nougat(API level 24).
Inoltre se si sta lavorando su un progetto con API level minore di 26 è necessario esplicitare il supporto a Java 8 andando a modificare file `app/build.gradle`.
```gradle
android {
...
compileOptions {
sourceCompatibility JavaVersion.VERSION_1_8
targetCompatibility JavaVersion.VERSION_1_8
}
...
}
```
Sempre nel file per il build del progetto è necessario aggiungere la dipendenza di Sceneform.
```gradle
implementation "com.google.ar.sceneform.ux:sceneform-ux:1.6.0"
```
Inoltre nell'Android Manifest[^manifest] va dichiarato l'utilizzo del permesso della fotocamera[^camera] e l'utilizzo di ARCore[^arcore].
[^manifest]: File in cui vengono dichiarate tutte caratteristiche di un'applicazione Android, tra cui anche i permessi.
[^camera]: Lo sviluppatore deve solo dichiarare l'utilizzo del permesso, la richiesta di concessione è gestita in automatico da Sceneform.
[^arcore]: L'utilizzo di ARCore deve essere dichiarata in quanto non tutti i dispositivi lo supportano.

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@ -0,0 +1,128 @@
## Augmented images
Nel primo progetto d'esempio si è affrontato un classico problema di AR marker based, ovvero il riconoscimento di un'immagine preimpostata e il conseguente sovrapponimento di un oggetto virtuale.
Nel caso specifico si vuole riconoscere una foto del pianeta terra e sostituirvi un modello tridimensionale di essa.
### Aggiunta del modello
Il modello tridimensionale della terra è stato recuperato dal sito `poly.google.com`, che funge da repository per modelli 3D.
La scelta del modello è stata dettata sia del formato[^format] in cui era disponibile, sia dalla licenza con cui veniva distribuito.
Una volta ottenuto il modello è stato salvato nella cartella *"sampledata"*, il cui contenuto sarà usato solo in fase di progettazione.
L'importazione del modello all'interno del progetto di Android Studio è stato effettuato mediante l'utilizzo del plug-in *Google Sceneform Tools*, che si occupa sia di convertire il modello nel formato di Sceneform, sia di aggiornare il file `build.gradle` affinché sia incluso nell'APK[^apk] finale.
### Creazione del database
Il database contenente tutte le immagini che si desidera far riconosce all'applicazione, può essere creato sia a priori, sia a tempo di esecuzione.
Per la prima soluzione Google mette a disposizione *The arcoreimag tool*, un software a linea di comando, che oltre a creare il database, si occupa anche di valutare l'immagine.
Dato che nel caso specifico si vuole far riconoscere un'unica immagine, si è optato per la generazione del database a runtime.
In particolare quest'operazione avviene mediante la funzione `setupAugmentedImageDb`.
```kotlin
private fun setupAugmentedImageDb (config: Config): Boolean {
val image = loadImage(IMAGE_FILE_NAME) ?: return false
val augmentedImageDb = AugmentedImageDatabase(session)
augmentedImageDb.addImage(IMAGE_NAME, image)
config.augmentedImageDatabase = augmentedImageDb
return true
}
```
### Riconoscimento dell'immagine
Il riconoscimento dell'immagine non può avvenire mediate l'utilizzo di una callback in quanto ARCore non permette di registrare un listener all'evento.
Risulta dunque evidente che la verifica dell'avvenuto match sarà delegata allo sviluppatore.
Per fare ciò si è usato il metodo `addOnUpdateListener` dell'oggetto `Scene`, che permette di eseguire un pezzo di codice ogni qual volta la scena viene aggiornata.
```kotlin
override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
//...
arSceneView.scene.addOnUpdateListener(this::detectAndPlaceAugmentedImage)
//...
}
```
Dove la funzione `detectAndPlaceAugmentedImage` si occupa di verificare la presenza di un match e nel caso di un riscontro positivo, dell'aggiunta dell'oggetto virtuale alla scena.
```kotlin
private fun detectAndPlaceAugmentedImage(frameTime: FrameTime) {
if (isModelAdded)
return
val augmentedImage = arSceneView.arFrame
.getUpdatedTrackables(AugmentedImage::class.java)
.filter { isTrackig(it) }
.find { it.name.contains(IMAGE_NAME) }
?: return
val augmentedImageAnchor = augmentedImage.createAnchor(augmentedImage.centerPose)
buildRenderable(this, Uri.parse(MODEL_NAME)) {
addTransformableNodeToScene(
arFragment,
augmentedImageAnchor,
it
)
}
isModelAdded = true
}
```
Il settaggio del flag `isModelAdded` al valore booleano di vero, si rende necessario al fine di evitare l'aggiunta incontrollata di nuovi modelli alla medesima immagine.
### Rendering del modello
Il rendering del modello avviene attraverso la funzione `buildRenderable` che a sua volta chiama la funzione di libreria `ModelRenderable.builder()`.
Poiché quest'ultima è un operazione onerosa viene restituito un `Future`[^future] che racchiude il `Renderable` vero e proprio.
L'interazione con l'oggetto concreto avviene mediante una callback che è possibile specificare attraverso il metodo `thenAccept`.
```kotlin
fun buildRenderable(
context: Context,
model: Uri,
onSuccess: (renderable: Renderable) -> Unit
) {
ModelRenderable.builder()
.setSource(context, model)
.build()
.thenAccept(onSuccess)
.exceptionally {
Log.e("SCENEFORM", "unable to load model", it)
return@exceptionally null
}
}
```
### Aggiunta dell'oggetto virtuale nella scena
L'ultima operazione da compiere è l'aggiunta del modello renderizzato alla scena.
Questa operazione avviene attraverso la funzione `addTrasformableNodeToScene` che si occupa di creare un'ancora in corrispondenza del punto reale d'interesse.
A partire da quest'ancora viene creato un nodo che racchiude l'oggetto renderizzato.
Inoltre nel caso specifico si è usato un `TransformabelNode`, in modo da concedere all'utente la possibilità di ridimensionare o ruotare il modello.
```kotlin
fun addTransformableNodeToScene(
arFragment: ArFragment,
anchor: Anchor,
renderable: Renderable
) {
val anchorNode = AnchorNode(anchor)
val transformableNode = TransformableNode(arFragment.transformationSystem)
transformableNode.renderable = renderable
transformableNode.setParent(anchorNode)
arFragment.arSceneView.scene.addChild(anchorNode)
transformableNode.select()
}
```
[^format]: Attualmente sono supportati solo modelli OBJ, FBX e gLTF.
[^apk]: Formato delle applicazioni Android.
[^future]: In informatica con il termine *future*, o *promise*, *delay* e *deferred*, si indica un tecnica che permette di sincronizzare l'esecuzione di un programma concorrente.

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@ -0,0 +1,93 @@
## Runtime fetching models
Nella seconda applicazione d'esempio viene mostrato come sia possibile recuperare i modelli da renderizzare anche durante l'esecuzione dell'applicazione.
Questa funzione risulta particolarmente utile quando si deve rilasciare un'applicazione che sfrutta numerosi modelli e non si vuole appesantire eccessivamente il volume del file *APK*.
Inoltre concede maggiore libertà allo sviluppatore in quanto è possibile aggiungere nuovi modelli, o aggiornare quelli vecchi, senza dover operare sull'applicazione, ma lavorando esclusivamente lato server.
In questo caso specifico l'applicazione dovrà riconosce uno o più piani e in seguito ad un tocco dell'utente su di essi, mostrare un modello di *Andy*, la mascotte di Android.
Per quest'applicazione oltre alle configurazioni già viste in precedenza è necessario aggiungere una nuova dipendenza che include le funzioni necessarie per il fetching del modello.
```gradle
implementation 'com.google.ar.sceneform:assets:1.6.0'
```
Inoltre nell'Android Manifest bisogna aggiungere il permesso per accedere alla rete.
### Interazione con l'utente
L'interazione con l'utente avviene mediante un tocco sul display in corrispondenza di un piano.
Sceneform ci permette di personalizzare il comportamento al verificarsi di questo evento tramite il metodo `setOnTapArPlaneListener`.
```kotlin
override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
//...
arFragment.setOnTapArPlaneListener(this::fetchAndPlaceModel)
//...
}
```
Dove la funzione `fetchAndPlaceModel` si occupa di recuperare il modello e renderizzarlo.
```kotlin
private fun fetchAndPlaceModel(
hitResult: HitResult,
plane: Plane,
motionEvent: MotionEvent
) {
val modelUri = Uri.parse(MODEL_SOURCE)
val fetchedModel = fetchModel(this, modelUri)
buildRenderable(this, fetchedModel, modelUri) {
addTransformableNodeToScene(
arFragment,
hitResult.createAnchor(),
it
)
}
}
```
### Fetching del model
Il recupero del modello avviene attraverso la funzione `fetchModel`, che a sua volta chiama la funzione di libreria `RenderableSource.builder()`.
```kotlin
fun fetchModel(
context: Context,
source: Uri
) : RenderableSource {
return RenderableSource.builder()
.setSource(context, source, RenderableSource.SourceType.GLTF2)
.setRecenterMode(RenderableSource.RecenterMode.ROOT)
.build()
}
```
Attualmente[^sceneform-1.6] Sceneform supporta unicamente il fetching di modelli gLTF.
### Rendering e aggiunta del modello
Il rendering del modello avviene tramite la funzione `buildRenderable`, che riprende in buona parte quella vista precedentemente, con la differenza che in questo caso deve essere passato anche il modello recuperato.
```kotlin
fun buildRenderable(
context: Context,
model: RenderableSource,
modelUri: Uri,
onSuccess: (renderable: Renderable) -> Unit
) {
ModelRenderable.builder()
.setRegistryId(modelUri)
.setSource(context, model)
.build()
.thenAccept(onSuccess)
.exceptionally {
Log.e("SCENEFORM", "unable to load model", it)
return@exceptionally null
}
}
```
Infine l'aggiunta del modello renderizzato alla scena avviene mediante la medesima funzione `addTransformableNodeToScene` vista in precedenza.
[^sceneform-1.6]: Sceneform 1.6.0.