AR技能简介
- 增强实际技能（Augmented Reality，简称 AR），是一种实时地计算相机印象的方位及视点并加上相应内容（图画、视频、3D模型）的技能，其本质便是在设备屏幕上把虚拟国际套在实际国际并进行互动。
- 当下移动互联网常见的AR的使用场景：
- AR内容导览 – 扫描目标物体，浏览内容（修建、规划、广告等）
- AR互动 – 教育教学、游戏
- AR试妆、试穿
- 作为一个iOS客户端的开发，咱们建立一个根底的AR场景需求具有一下这些技能才能，或许说了解和使用才能
- 相机/摄像头，原生开发才能
- 3D立体模型（当下直接运用现成的）
- 三维的矩阵坐标的了解，便于对物体的方位设定、移动等操作
- ARKit、SceneKit结构API的了解和运用
ARKit
结构
主流的使用场景根本都是根据3D完结AR技能，也有根据2D完结的：
- SceneKit：根据3D场景完结的增强实际
- SpriktKit：根据2D场景完结的增强实际 其中SceneKit的进场率是极高的。为什么有必要要依赖这两个结构呢？由于只要只要游戏引擎才能加载物体模型。
视图
ARKit供给两种虚拟增强实际的视图：
- ARSCNView：展现3D作用
- ARSKView：展现2D作用 这两个视图都会用相机视图作为布景视图，这个相机视图便是ARKit结构中的ARCamera捕捉而来的
ARSession
ARSession能够说是ARKit中非常重要的一个类，它是ARSCNView和ARCamera进行关联的桥梁，能够了解为会话，要运行一个ARSession会话，就有必要指定一个会话追寻装备目标：ARConfiguration，其主要目的便是负责追寻相机在3D国际中的方位以及特征捕捉。
节点
SCNNode，节点是个笼统的概念,节是个看不见,摸不到的东西，没有几何形状,可是它有方位，以及本身坐标系。在场景中创立一个增加节点后,你就能够在这个节点上放游戏元素了，比方模型，灯火，摄像机等等… 节点上能够增加节点的,每个节点都有本身坐标系.
ARKit架构图
场景实践：AR识图+AR模型展现
需求场景
咱们设想一种场景，公司的产品（App）需求扫描带有公司文化图片的图片，辨认成功后展现预设的3D模型动画，这可能是AR技能中最为简略的场景了。
完结第一步：识图
首要咱们需求创立一个AR视图
.....
/// AR、3D结构
import SceneKit
import ARKit
/// 创立AR视图
private lazy var arSCNView: ARSCNView = {
let scnview = ARSCNView(frame: self.view.bounds)
return scnview
}()
创立会话装备，此处仅是demo验证，所以咱们直接能够在ViewController生命周内创立它
override func viewWillAppear(_ animated: Bool) {
super.viewWillAppear(animated)
let arConfig = ARWorldTrackingConfiguration()
arConfig.detectionImages = ARReferenceImage.referenceImages(inGroupNamed: "AR Resources", bundle: nil)
arSCNView.session.run(arConfig, options: [.resetTracking, .removeExistingAnchors])
}
咱们能够即将辨认的图片内容先增加到工程内，咱们创立一个Assets并将需求辨认的图片增加进去，咱们在这儿增加了一个飞机的图片
override func viewWillAppear(_ animated: Bool) {
super.viewWillAppear(animated)
let arConfig = ARWorldTrackingConfiguration()
// 要在场景中检测的图画的设置
arConfig.detectionImages = ARReferenceImage.referenceImages(inGroupNamed: "AR Resources", bundle: nil)
arSCNView.session.run(arConfig, options: [.resetTracking, .removeExistingAnchors])
}
在设置完会话装备后，咱们需求给AR视图设置署理，并完结对应的署理办法
override func viewDidLoad() {
super.viewDidLoad()
view.addSubview(self.arSCNView)
arSCNView.delegate = self
}
extension ARSCNViewController: ARSCNViewDelegate {
/// 当新节点已映射到给定图画锚点时会调用。
func renderer(_ renderer: SCNSceneRenderer, didAdd node: SCNNode, for anchor: ARAnchor) {
let imageAnchor = ARImageAnchor.init(anchor: anchor)
let referenceImage = imageAnchor.referenceImage
if referenceImage.name == "plane" {
print("sacn 成功")
}
}
}
此刻，辨认图的代码咱们现已完结，咱们run一下看看
相机扫描咱们方才增加的那张飞机图片，执行了ARSCNViewDelegate的署理办法，并且成功打印了“sacn 成功”，这说明，咱们根本简略的识图逻辑现已完结，
完结第二步：增加模型
首要咱们要预备一个模型，SceneKit支撑的模型类型如下
这儿我预备的是一个飞机模型，没有模型的能够在模型网站上下载，咱们新增了一个scnassets，将飞机模型的.scn文件增加到目录下
SCNVector3是一个三分向量的表示，咱们能够简略了解为，咱们这个接收者的方位在3D国际中的坐标信息。经过下面图，咱们能够更好的了解
private func arViewShow() {
// 加载scn文件，.scn的文件途径
let scene = SCNScene.init(named: "thirdart.scnassets/plane.scn")
// 目录下能够有多个文件，所以这儿取咱们要用的这个节点
let planeNode = scene?.rootNode.childNodes.first
// 接下来咱们需求确定接收者的方位，
planeNode?.position = SCNVector3(x: 0, y: -1, z: -1)
// 将节点附加到接收者的 childNodes 数组。
self.arSCNView.scene.rootNode.addChildNode(planeNode!)
}
此刻，咱们能够run起来看看作用，扫描飞机图标，辨认成功，展现3D飞机模型
当然咱们还能够给3D模型增加一些动画，这个飞机模型，本身是没有动画的，咱们将运用Scene的另一个API：SCNAction，一个简略的、可重复运用的动画，能够更改咱们附加到的任何节点的特点，下面 咱们增加上，看看这些动画完结的作用
咱们先增加一个旋转动画，作用如下图左
// 为了更好的作用，咱们将原有的方位z值调整的更小，也便是，离咱们更远，便利飞机旋转是的全景展现
planeNode?.position = SCNVector3(x: 0, y: -1, z: -5)
// 增加一个沿Y轴旋转的动画
// 这是一个以弧度为单位的相对值旋转节点的动作，这儿咱们设置了duration为1，y轴值为-5
planeNode?.runAction(SCNAction.repeatForever(SCNAction.rotateBy(x: 0, y: -5, z: 0, duration: 1)))
咱们再换一个缩放的动画，作用如下图中
// 增加一个缩放动画
// 这个是经过相对值更改节点的 x、y 和 z 比例值，达到缩放作用，咱们设置该值为2，它应该在3s内变大两倍
planeNode?.runAction(SCNAction.scale(by: 2, duration: 3))
咱们再换一个平移的动画，作用如下图右
// 为了更好的作用，咱们将原有的方位z值调整的更小，也便是，离咱们更远
planeNode?.position = SCNVector3(x: 0, y: -1, z: -5)
// 增加一个平移动画
// 这是一个将节点移动到新方位的动作，咱们将新的方位z值调整为10，预测，这将是一个飞机由远及近，飞至咱们身后的动画
planeNode?.runAction(SCNAction.move(by: SCNVector3Make(0, 0, 10), duration: 3))
作用展现：
场景实践：AR辨认物体
ARKit的物体检测功用可用于3D检测。如果进行物体检测，这个其实能够参考上面识图的逻辑。
实际中有一个物体，咱们经过AR辨认出这个物体，那咱们需求本地有一个已知物体，经过AR实物检测来跟已知物体进行匹配，从而完结辨认的才能
咱们需求先完结一个物体检测的功用，苹果官方供给了检测辨认的demo – Scanning and detecting 3D objects ，咱们直接能够用，这儿咱们也直接用苹果的demo示例图来看下辨认检测的过程：
如果对作用满足，就能够经过demo导入到Xcode中，以供检测辨认。共享出的是一个 .arobject文件，咱们将这个文件存放到ar resource group目录下，此刻，咱们能够着手代码部分了，当然代码部分相比图片辨认，变化并不大，在场景中检测的目标需求设置为： ARReferenceObject
ARReferenceObject便是ARKit在物理环境中检测到的三维目标的描绘，需求运用ARObjectScanningConfiguration运行AR会话，以启用高保真度空间映射数据的收集，这便是咱们前面说的 苹果官方的物体检测demo 所做的事情。
// 相同，咱们需求设置在场景中检测的识物的设置
let arConfig = ARWorldTrackingConfiguration()
arConfig.detectionObjects = ARReferenceObject.referenceObjects(inGroupNamed: "AR Resources", bundle: nil)!
arSCNView.session.run(arConfig)
相同设置署理
arSCNView.delegate = self
接下来看署理完结部分
func renderer(_ renderer: SCNSceneRenderer, didAdd node: SCNNode, for anchor: ARAnchor) {
let bodyAnchor = ARObjectAnchor.init(anchor: anchor)
let referenceObject = bodyAnchor.referenceObject
if referenceObject.name == "scanbody" {
print("sacn 成功")
}
}
从上面的代码能够看到，抛开获取 .arobject 的部分，检测图片和检测实物的完结高度类似，这儿必要要说明的是，不是一切物体都能够经过ARKit进行检测的，关于实物有根本的一些要求：
- 太大或许太小的物品
- 刚性物体，不会被容易挤压变形
- 纹理细节丰富，不要单纯的平面
- 无外表反射、无透明作用
以这个为要求为根底，咱们测验进行AR的物体检测，看看能否进行物体扫描辨认，由于咱们并没有苹果demo示例中的那个狐狸玩偶，这儿我顺手拿了一瓶饮料来验证，看如下作用：
总结
本章内容覆盖了ARKit结构的一些介绍，也以demo的方法实践了AR视图、AR模型展现、模型动画。AR技能的使用场景在单个领域里是非常丰富的，作为App的开发者，关于ARKit结构的运用发掘也是非常重要的。后面咱们还将持续结合一些实际运用场景探究ARKit结构的内容以及相关的AR技能。
