norangebit/open-ar
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Releases Wiki Activity

Impaginazione snippet

Browse Source
This commit is contained in:
Raffaele Mignone 2019-01-19 12:39:13 +01:00
parent f3ed17dba7
commit fc14dcdf8d
Signed by: norangebit
GPG Key ID: 4B9DF72AB9508845
3 changed files with 42 additions and 29 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

2
src/chapter3.0.md
View File

@ -19,7 +19,7 @@ android {
Sempre nel file per il build del progetto è necessario aggiungere la dipendenza di Sceneform. Sempre nel file per il build del progetto è necessario aggiungere la dipendenza di Sceneform.
```gradle ```gradle
implementation "com.google.ar.sceneform.ux:sceneform-ux:1.6.0" 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]. Inoltre nell'Android Manifest[^manifest] va dichiarato l'utilizzo del permesso della fotocamera[^camera] e l'utilizzo di ARCore[^arcore].

27
src/chapter3.1.md
View File

@ -14,13 +14,15 @@ L'importazione del modello all'interno del progetto di Android Studio è stato e
### Creazione del database ### 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. 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. Per la prima soluzione Google mette a disposizione *The arcoreimage 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. Nel caso specifico si vuole far riconoscere un'unica immagine, quindi si è optato per la generazione del database a tempo di esecuzione.
In particolare quest'operazione avviene mediante la funzione `setupAugmentedImageDb`. In particolare quest'operazione avviene mediante la funzione `setupAugmentedImageDb`.
```kotlin ```kotlin
private fun setupAugmentedImageDb (config: Config): Boolean { private fun setupAugmentedImageDb (
config: Config
): Boolean {
val image = loadImage(IMAGE_FILE_NAME) ?: return false val image = loadImage(IMAGE_FILE_NAME) ?: return false
val augmentedImageDb = AugmentedImageDatabase(session) val augmentedImageDb = AugmentedImageDatabase(session)
@ -35,14 +37,14 @@ private fun setupAugmentedImageDb (config: Config): Boolean {
Il riconoscimento dell'immagine non può avvenire mediate l'utilizzo di una callback in quanto ARCore non permette di registrare un listener all'evento. 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. 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. Per fare ciò si è usato il metodo `addOnUpdateListener` dell'oggetto `Scene`, che permette di eseguire uno *snippet* di codice ogni qual volta la scena viene aggiornata.
```kotlin ```kotlin
override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) { override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
// ... // ...
arSceneView.scene.addOnUpdateListener(
arSceneView.scene.addOnUpdateListener(this::detectAndPlaceAugmentedImage) this::detectAndPlaceAugmentedImage
)
// ... // ...
} }
``` ```
@ -50,7 +52,7 @@ override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
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. 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 ```kotlin
private fun detectAndPlaceAugmentedImage(frameTime: FrameTime) { fun detectAndPlaceAugmentedImage(frameTime: FrameTime) {
if (isModelAdded) if (isModelAdded)
return return
@ -60,7 +62,8 @@ private fun detectAndPlaceAugmentedImage(frameTime: FrameTime) {
.find { it.name.contains(IMAGE_NAME) } .find { it.name.contains(IMAGE_NAME) }
?: return ?: return
val augmentedImageAnchor = augmentedImage.createAnchor(augmentedImage.centerPose) val augmentedImageAnchor = augmentedImage
.createAnchor(augmentedImage.centerPose)
buildRenderable(this, Uri.parse(MODEL_NAME)) { buildRenderable(this, Uri.parse(MODEL_NAME)) {
addTransformableNodeToScene( addTransformableNodeToScene(
@ -78,7 +81,7 @@ Il settaggio del flag `isModelAdded` al valore booleano di vero, si rende necess
### Rendering del modello ### Rendering del modello
Il rendering del modello avviene attraverso la funzione `buildRenderable` che a sua volta chiama la funzione di libreria `ModelRenderable.builder()`. Il rendering del modello avviene attraverso il metodo `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. 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`. L'interazione con l'oggetto concreto avviene mediante una callback che è possibile specificare attraverso il metodo `thenAccept`.
@ -113,7 +116,9 @@ fun addTransformableNodeToScene(
renderable: Renderable renderable: Renderable
) { ) {
val anchorNode = AnchorNode(anchor) val anchorNode = AnchorNode(anchor)
val transformableNode = TransformableNode(arFragment.transformationSystem) val transformableNode = TransformableNode(
arFragment.transformationSystem
)
transformableNode.renderable = renderable transformableNode.renderable = renderable
transformableNode.setParent(anchorNode) transformableNode.setParent(anchorNode)
arFragment.arSceneView.scene.addChild(anchorNode) arFragment.arSceneView.scene.addChild(anchorNode)

16
src/chapter3.2.md
View File

@ -22,7 +22,9 @@ Sceneform ci permette di personalizzare il comportamento al verificarsi di quest
```kotlin ```kotlin
override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) { override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
// ... // ...
arFragment.setOnTapArPlaneListener(this::fetchAndPlaceModel) arFragment.setOnTapArPlaneListener(
this::fetchAndPlaceModel
)
// ... // ...
} }
``` ```
@ -49,7 +51,7 @@ private fun fetchAndPlaceModel(
### Fetching del model ### Fetching del model
Il recupero del modello avviene attraverso la funzione `fetchModel`, che a sua volta chiama la funzione di libreria `RenderableSource.builder()`. Il recupero del modello avviene attraverso la funzione `fetchModel`, che a sua volta chiama la funzione di libreria `RenderableSource.builder`.
```kotlin ```kotlin
fun fetchModel( fun fetchModel(
@ -57,8 +59,14 @@ fun fetchModel(
source: Uri source: Uri
) : RenderableSource { ) : RenderableSource {
return RenderableSource.builder() return RenderableSource.builder()
.setSource(context, source, RenderableSource.SourceType.GLTF2) .setSource(
.setRecenterMode(RenderableSource.RecenterMode.ROOT) context,
source,
RenderableSource.SourceType.GLTF2
)
.setRecenterMode(
RenderableSource.RecenterMode.ROOT
)
.build() .build()
} }
``` ```