WebXR gylio įsisavinimas: išsami gylio buferio skiriamosios gebos ir kokybės kontrolės analizė

Papildytoji realybė (AR) peržengė mokslo fantastikos slenkstį ir tapo apčiuopiamu, galingu įrankiu, keičiančiu mūsų sąveiką su skaitmenine informacija. AR magija slypi jos gebėjime sklandžiai sujungti virtualų pasaulį su realiuoju. Virtualus personažas, judantis aplink jūsų svetainės baldus, skaitmeninis matavimo įrankis, tiksliai nustatantis realaus pasaulio objekto dydį, arba virtualus meno kūrinys, teisingai paslėptas už realaus pasaulio kolonos – visa ši patirtis priklauso nuo vienos kritinės technologijos: realaus laiko aplinkos supratimo. Šio supratimo pagrindas žiniatinklio AR sistemose yra WebXR Depth API.

Gylio API suteikia programuotojams kiekvieno kadro realaus pasaulio geometrijos įvertinimą, matomą per įrenginio kamerą. Šie duomenys, paprastai vadinami gylio žemėlapiu, yra raktas į sudėtingų funkcijų, tokių kaip okliuzija, realistinė fizika ir aplinkos tinklelio kūrimas, atrakinimą. Tačiau prieiga prie šių gylio duomenų yra tik pirmas žingsnis. Neapdorota gylio informacija dažnai yra triukšminga, nenuosekli ir mažesnės skiriamosios gebos nei pagrindinis kameros srautas. Be tinkamo apdorojimo tai gali lemti mirgančias okliuzijas, nestabilią fiziką ir bendrą įtraukiančios iliuzijos suirimą.

Šis išsamus vadovas skirtas WebXR programuotojams, norintiems pereiti nuo pagrindinės AR prie tikrai patikimų, įtikinančių patirčių kūrimo. Mes išanalizuosime gylio buferio skiriamosios gebos koncepciją, ištirsime veiksnius, kurie blogina jos kokybę, ir pateiksime praktinių metodų rinkinį kokybės kontrolei, filtravimui ir patvirtinimui. Įsisavinę šias sąvokas, galėsite paversti triukšmingus, neapdorotus duomenis stabiliu ir patikimu pagrindu naujos kartos AR programoms.

1 skyrius: WebXR gylio API pagrindai

Prieš pradedant valdyti gylio žemėlapio kokybę, pirmiausia turime suprasti, kas tai yra ir kaip prie jo prieiti. WebXR Depth Sensing API yra modulis WebXR Device API viduje, kuris atveria gylio informaciją, užfiksuotą įrenginio jutikliais.

Kas yra gylio žemėlapis?

Įsivaizduokite, kad darote nuotrauką, bet vietoj spalvų informacijos kiekvienam pikseliui saugote atstumą nuo kameros iki objekto, kurį tas pikselis vaizduoja. Iš esmės tai ir yra gylio žemėlapis. Tai 2D vaizdas, paprastai pilkumo tonų, kuriame pikselio intensyvumas atitinka atstumą. Šviesesni pikseliai gali reikšti arčiau esančius objektus, o tamsesni – toliau esančius objektus (arba atvirkščiai, priklausomai nuo vizualizacijos).

Šie duomenys pateikiami jūsų WebGL kontekstui kaip tekstūra, `XRDepthInformation.texture`. Tai leidžia jums atlikti labai efektyvius, kiekvieno pikselio gylio skaičiavimus tiesiogiai GPU jūsų šešėliavimo programose (shaders) – tai kritiškai svarbus našumo aspektas realaus laiko AR.

Kaip WebXR teikia gylio informaciją

Norėdami naudoti API, pirmiausia turite paprašyti `depth-sensing` funkcijos, kai inicijuojate WebXR sesiją:

const session = await navigator.xr.requestSession('immersive-ar', { requiredFeatures: ['depth-sensing'] });

Taip pat galite nurodyti duomenų formato ir naudojimo nuostatas, kurias aptarsime vėliau našumo skyriuje. Kai sesija aktyvi, savo `requestAnimationFrame` cikle gaunate naujausią gylio informaciją iš WebGL sluoksnio:

const depthInfo = xrWebView.getDepthInformation(xrFrame.getViewerPose(xrReferenceSpace));

Jei `depthInfo` yra prieinama, joje yra keletas svarbių informacijos dalių:

• texture: `WebGLTexture`, kurioje yra neapdorotos gylio vertės.
• normDepthFromViewMatrix: Matrica, skirta transformuoti vaizdo erdvės koordinates į normalizuotas gylio tekstūros koordinates.
• rawValueToMeters: Mastelio koeficientas, skirtas konvertuoti neapdorotas, bemačių vienetų vertes iš tekstūros į metrus. Tai būtina tiksliems realaus pasaulio matavimams.

Pagrindinė technologija, generuojanti šiuos duomenis, skiriasi priklausomai nuo įrenginio. Vieni naudoja aktyvius jutiklius, tokius kaip „Time-of-Flight“ (ToF) ar struktūrinę šviesą, kurie projektuoja infraraudonąją šviesą ir matuoja jos grįžimą. Kiti naudoja pasyvius metodus, pavyzdžiui, stereoskopines kameras, kurios ieško atitikmenų tarp dviejų vaizdų, kad apskaičiuotų gylį. Kaip programuotojas, jūs nekontroliuojate aparatinės įrangos, tačiau jos apribojimų supratimas yra raktas į jos generuojamų duomenų valdymą.

2 skyrius: Du gylio buferio skiriamosios gebos veidai

Kai programuotojai girdi „skiriamoji geba“, jie dažnai galvoja apie vaizdo plotį ir aukštį. Gylio žemėlapiams tai tik pusė istorijos. Gylio skiriamoji geba yra dviejų dalių koncepcija, ir abi dalys yra kritiškai svarbios kokybei.

Erdvinė skiriamoji geba: „Kas“ ir „Kur“

Erdvinė skiriamoji geba nurodo gylio tekstūros matmenis, pavyzdžiui, 320x240 arba 640x480 pikselių. Ji dažnai yra gerokai mažesnė nei įrenginio spalvotos kameros skiriamoji geba (kuri gali būti 1920x1080 ar didesnė). Šis neatitikimas yra pagrindinis AR artefaktų šaltinis.

• Poveikis detalumui: Maža erdvinė skiriamoji geba reiškia, kad kiekvienas gylio pikselis apima didesnį realaus pasaulio plotą. Tai neleidžia užfiksuoti smulkių detalių. Stalo kraštai gali atrodyti kampuoti, plonas žibinto stulpas gali visiškai išnykti, o skirtumas tarp arti vienas kito esančių objektų tampa neryškus.
• Poveikis okliuzijai: Čia problema matoma labiausiai. Kai virtualus objektas yra iš dalies už realaus pasaulio objekto, žemos skiriamosios gebos „laiptuoti“ artefaktai palei okliuzijos ribą tampa akivaizdūs ir griauna įsitraukimo jausmą.

Pagalvokite apie tai kaip apie žemos skiriamosios gebos nuotrauką. Galite įžiūrėti bendras formas, tačiau visos smulkios detalės ir aštrūs kraštai prarandami. Programuotojų iššūkis dažnai yra protingai „padidinti skiriamąją gebą“ (upsample) arba dirbti su šiais žemos skiriamosios gebos duomenimis, kad sukurtų aukštos skiriamosios gebos rezultatą.

Bitų gylis (tikslumas): „Kaip toli“

Bitų gylis, arba tikslumas, lemia, kiek skirtingų atstumo žingsnių galima pavaizduoti. Tai yra kiekvieno pikselio vertės gylio žemėlapyje skaitinis tikslumas. WebXR API gali teikti duomenis įvairiais formatais, pavyzdžiui, 16 bitų beženkliais sveikaisiais skaičiais (`ushort`) arba 32 bitų slankiojo kablelio skaičiais (`float`).

• 8 bitų gylis (256 lygiai): 8 bitų formatas gali pavaizduoti tik 256 diskrečius atstumus. 5 metrų diapazone tai reiškia, kad kiekvienas žingsnis yra beveik 2 centimetrų atstumu vienas nuo kito. Objektams, esantiems 1,00 m ir 1,01 m atstumu, gali būti priskirta ta pati gylio vertė, o tai sukelia reiškinį, žinomą kaip „gylio kvantavimas“ arba juostavimas (banding).
• 16 bitų gylis (65 536 lygiai): Tai yra reikšmingas patobulinimas ir įprastas formatas. Jis suteikia daug sklandesnį ir tikslesnį atstumo vaizdavimą, sumažina kvantavimo artefaktus ir leidžia užfiksuoti subtilesnius gylio pokyčius.
• 32 bitų slankusis kablelis: Tai suteikia didžiausią tikslumą ir idealiai tinka mokslinėms ar matavimo programoms. Jis išvengia fiksuoto žingsnio problemos, būdingos sveikųjų skaičių formatams, tačiau reikalauja didesnių našumo ir atminties sąnaudų.

Mažas bitų gylis gali sukelti „Z-kovą“ (Z-fighting), kai du paviršiai, esantys šiek tiek skirtinguose gyliuose, konkuruoja, kuris bus atvaizduotas priekyje, sukeldami mirgėjimo efektą. Tai taip pat lemia, kad lygūs paviršiai atrodo terasiniai ar juostuoti, o tai ypač pastebima fizikos simuliacijose, kai virtualus kamuolys atrodo riedantis laiptelių serija, o ne lygiu paviršiumi.

3 skyrius: Realus pasaulis prieš idealų gylio žemėlapį: kokybę įtakojantys veiksniai

Idealiame pasaulyje kiekvienas gylio žemėlapis būtų krištolo skaidrumo, aukštos skiriamosios gebos ir visiškai tikslus realybės atspindys. Praktiškai gylio duomenys yra netvarkingi ir jautrūs įvairioms aplinkos bei aparatinės įrangos problemoms.

Priklausomybė nuo aparatinės įrangos

Jūsų neapdorotų duomenų kokybę iš esmės riboja įrenginio aparatinė įranga. Nors negalite pakeisti jutiklių, žinodami jų tipiškas silpnąsias vietas, galite kurti patikimesnes programas.

• Jutiklio tipas: „Time-of-Flight“ (ToF) jutikliai, paplitę daugelyje aukštos klasės mobiliųjų įrenginių, paprastai yra geri, tačiau juos gali paveikti aplinkos infraraudonoji šviesa (pvz., ryški saulės šviesa). Stereoskopinės sistemos gali susidurti su sunkumais ant paviršių be tekstūros, pavyzdžiui, lygios baltos sienos, nes nėra aiškių bruožų, kuriuos būtų galima suderinti tarp dviejų kamerų vaizdų.
• Įrenginio energijos profilis: Siekdamas taupyti bateriją, įrenginys gali sąmoningai teikti žemesnės skiriamosios gebos ar triukšmingesnį gylio žemėlapį. Kai kurie įrenginiai netgi gali kaitalioti skirtingus jutimo režimus, sukeldami pastebimus kokybės pokyčius.

Aplinkos sabotuotojai

Aplinka, kurioje yra jūsų vartotojas, daro didžiulę įtaką gylio duomenų kokybei. Jūsų AR programa turi būti atspari šiems dažniems iššūkiams.

• Sudėtingos paviršiaus savybės:
  • Atspindintys paviršiai: Veidrodžiai ir poliruotas metalas veikia kaip portalai, rodantys atspindėtos scenos gylį, o ne paties paviršiaus. Tai gali sukurti keistą ir neteisingą geometriją jūsų gylio žemėlapyje.
  • Skaidrūs paviršiai: Stiklas ir skaidrus plastikas dažnai yra nematomi gylio jutikliams, todėl atsiranda didelių skylių arba neteisingų gylio rodmenų to, kas yra už jų.
  • Tamsūs arba šviesą sugeriantys paviršiai: Labai tamsūs, matiniai paviršiai (pavyzdžiui, juodas aksomas) gali sugerti infraraudonąją šviesą iš aktyvių jutiklių, todėl trūksta duomenų (atsiranda skylės).
• Apšvietimo sąlygos: Stipri saulės šviesa gali perkrauti ToF jutiklius, sukeldama didelį triukšmą. Priešingai, labai prasto apšvietimo sąlygos gali būti iššūkis pasyvioms stereo sistemoms, kurios remiasi matomais bruožais.
• Atstumas ir diapazonas: Kiekvienas gylio jutiklis turi optimalų veikimo diapazoną. Per arti esantys objektai gali būti nesufokusuoti, o toli esančių objektų tikslumas smarkiai sumažėja. Daugumos vartotojiškos klasės jutiklių patikimumas siekia tik apie 5-8 metrus.
• Judėjimo suliejimas (Motion Blur): Greitas įrenginio ar scenoje esančių objektų judėjimas gali sukelti judesio suliejimą gylio žemėlapyje, dėl ko kraštai tampa ištepti, o rodmenys – netikslūs.

4 skyrius: Programuotojo įrankių dėžė: praktiniai kokybės kontrolės metodai

Dabar, kai suprantame problemas, sutelkime dėmesį į sprendimus. Tikslas nėra pasiekti tobulą gylio žemėlapį – tai dažnai neįmanoma. Tikslas yra apdoroti neapdorotus, triukšmingus duomenis taip, kad jie būtų nuoseklūs, stabilūs ir pakankamai geri jūsų programos poreikiams. Visi toliau nurodyti metodai turėtų būti įgyvendinti jūsų WebGL šešėliavimo programose (shaders), siekiant realaus laiko našumo.

1 metodas: Laikinis filtravimas (išlyginimas per laiką)

Gylio duomenys iš vieno kadro į kitą gali būti labai „virpantys“, kai atskiri pikseliai greitai keičia savo vertes. Laikinis filtravimas tai išlygina, maišydamas dabartinio kadro gylio duomenis su ankstesnių kadrų duomenimis.

Paprastas ir efektyvus metodas yra eksponentinis slenkamasis vidurkis (EMA). Savo šešėliavimo programoje turėtumėte palaikyti „istorijos“ tekstūrą, kurioje saugomas išlygintas gylis iš ankstesnio kadro.

Konceptuali šešėliavimo programos logika:

float smoothing_factor = 0.6; // Vertė tarp 0 ir 1. Kuo didesnė, tuo didesnis išlyginimas. vec2 tex_coord = ...; // Dabartinio pikselio tekstūros koordinatė float current_depth = texture2D(new_depth_map, tex_coord).r; float previous_depth = texture2D(history_depth_map, tex_coord).r; // Atnaujinti tik tada, jei dabartinis gylis yra galiojantis (ne 0) if (current_depth > 0.0) { float smoothed_depth = mix(current_depth, previous_depth, smoothing_factor); // Įrašyti išlygintą gylį į naują istorijos tekstūrą kitam kadrui } else { // Jei dabartiniai duomenys negaliojantys, tiesiog perkelti senus duomenis // Įrašyti ankstesnį gylį į naują istorijos tekstūrą }

Privalumai: Puikiai sumažina aukšto dažnio triukšmą ir mirgėjimą. Daro okliuzijas ir fizikos sąveikas daug stabilesnes.

Trūkumai: Sukelia nedidelį vėlavimą arba „vaiduoklio“ efektą, ypač su greitai judančiais objektais. `smoothing_factor` reikia suderinti, kad būtų išlaikyta pusiausvyra tarp stabilumo ir reakcijos greičio.

2 metodas: Erdvinis filtravimas (išlyginimas su kaimynais)

Erdvinis filtravimas apima pikselio vertės keitimą remiantis jo kaimyninių pikselių vertėmis. Tai puikiai tinka pavieniams klaidingiems pikseliams taisyti ir mažiems nelygumams išlyginti.

• Gauso suliejimas (Gaussian Blur): Paprastas suliejimas gali sumažinti triukšmą, tačiau jis taip pat sušvelnins svarbius aštrius kraštus, todėl stalų kampai taps apvalūs, o okliuzijos ribos – neryškios. Paprastai šiam naudojimo atvejui jis yra per agresyvus.
• Dvišalis filtras (Bilateral Filter): Tai yra kraštus išsaugantis išlyginimo filtras. Jis veikia apskaičiuodamas kaimyninių pikselių vidurkį, tačiau suteikia daugiau svorio tiems kaimynams, kurių gylio vertė yra panaši į centrinio pikselio. Tai reiškia, kad jis išlygins plokščią sieną, bet neskaičiuos vidurkio pikseliams per gylio pertrūkį (pavyzdžiui, stalo kraštą). Tai daug labiau tinka gylio žemėlapiams, tačiau yra skaičiavimo požiūriu brangesnis nei paprastas suliejimas.

3 metodas: Skylių užpildymas ir atkūrimas (Inpainting)

Dažnai jūsų gylio žemėlapyje bus „skylių“ (pikselių, kurių vertė 0), kur jutiklis nesugebėjo gauti rodmens. Dėl šių skylių virtualūs objektai gali netikėtai atsirasti arba išnykti. Paprasti skylių užpildymo metodai gali tai sušvelninti.

Konceptuali šešėliavimo programos logika:

vec2 tex_coord = ...; float center_depth = texture2D(depth_map, tex_coord).r; if (center_depth == 0.0) { // Jei tai skylė, paimti kaimynų pavyzdžius ir apskaičiuoti galiojančių vidurkį float total_depth = 0.0; float valid_samples = 0.0; // ... ciklas per 3x3 arba 5x5 kaimynų tinklelį ... // if (neighbor_depth > 0.0) { total_depth += neighbor_depth; valid_samples++; } if (valid_samples > 0.0) { center_depth = total_depth / valid_samples; } } // Naudoti (potencialiai užpildytą) centrinio gylio vertę

Pažangesni metodai apima gylio verčių sklidimą iš skylės kraštų į vidų, tačiau net paprastas kaimynų vidurkis gali žymiai pagerinti stabilumą.

4 metodas: Skiriamosios gebos didinimas (Upsampling)

Kaip jau minėta, gylio žemėlapio skiriamoji geba paprastai yra daug mažesnė nei spalvoto vaizdo. Norėdami atlikti tikslią kiekvieno pikselio okliuziją, turime sugeneruoti aukštos skiriamosios gebos gylio žemėlapį.

• Bilinear Interpolation (Bilinear Interpoliacija): Tai paprasčiausias metodas. Kai savo šešėliavimo programoje imamas pavyzdys iš žemos skiriamosios gebos gylio tekstūros, GPU aparatinės įrangos pavyzdžių ėmiklis (sampler) gali automatiškai sumaišyti keturis artimiausius gylio pikselius. Tai greita, bet rezultatas – labai neryškūs kraštai.
• Kraštus atpažįstantis skiriamosios gebos didinimas (Edge-Aware Upsampling): Pažangesnis metodas naudoja aukštos skiriamosios gebos spalvotą vaizdą kaip gairę. Logika ta, kad jei spalvotame vaizde yra aštrus kraštas (pvz., tamsios kėdės kraštas prie šviesios sienos), tikėtina, kad ir gylio žemėlapyje turėtų būti aštrus kraštas. Tai apsaugo nuo suliejimo per objektų ribas. Nors sudėtinga įgyvendinti nuo nulio, pagrindinė idėja yra naudoti tokius metodus kaip jungtinis dvišalis skiriamosios gebos didintojas (Joint Bilateral Upsampler), kuris modifikuoja filtro svorius remdamasis tiek erdviniu atstumu, tiek spalvų panašumu aukštos skiriamosios gebos kameros tekstūroje.

5 metodas: Derinimas ir vizualizacija

Negalite ištaisyti to, ko nematote. Vienas galingiausių įrankių jūsų kokybės kontrolės įrankių dėžėje yra galimybė tiesiogiai vizualizuoti gylio žemėlapį. Galite atvaizduoti gylio tekstūrą ant keturkampio ekrane. Kadangi neapdorotos gylio vertės nėra matomame diapazone, jas reikės normalizuoti savo fragmentų šešėliavimo programoje.

Konceptuali normalizavimo šešėliavimo programos logika:

float raw_depth = texture2D(depth_map, tex_coord).r; float depth_in_meters = raw_depth * rawValueToMeters; // Normalizuoti į 0-1 diapazoną vizualizacijai, pvz., 5 metrų maksimaliam diapazonui float max_viz_range = 5.0; float normalized_color = clamp(depth_in_meters / max_viz_range, 0.0, 1.0); gl_FragColor = vec4(normalized_color, normalized_color, normalized_color, 1.0);

Žiūrėdami neapdorotus, filtruotus ir padidintos skiriamosios gebos gylio žemėlapius vieną šalia kito, galite intuityviai derinti savo filtravimo parametrus ir iš karto matyti savo kokybės kontrolės algoritmų poveikį.

5 skyrius: Atvejo analizė – patikimos okliuzijos įgyvendinimas

Sujunkime šias sąvokas su dažniausiai pasitaikančiu gylio API naudojimo atveju: okliuzija. Tikslas yra padaryti, kad virtualus objektas atrodytų teisingai už realaus pasaulio objektų.

Pagrindinė logika (fragmentų šešėliavimo programoje)

Procesas vyksta kiekvienam jūsų virtualaus objekto pikseliui:

1. Gauti virtualaus fragmento gylį: Viršūnių šešėliavimo programoje apskaičiuojate viršūnės padėtį iškarpų erdvėje (clip-space). Šios padėties Z komponentas po perspektyvos padalijimo atspindi jūsų virtualaus objekto gylį. Perduokite šią vertę fragmentų šešėliavimo programai.
2. Gauti realaus pasaulio gylį: Fragmentų šešėliavimo programoje turite išsiaiškinti, kuris pikselis gylio žemėlapyje atitinka dabartinį virtualų fragmentą. Galite naudoti API pateiktą `normDepthFromViewMatrix` matricą, kad transformuotumėte savo fragmento padėtį vaizdo erdvėje į gylio žemėlapio tekstūros koordinates.
3. Paimti pavyzdį ir apdoroti realų gylį: Naudokite šias tekstūros koordinates, kad paimtumėte pavyzdį iš savo (idealiu atveju, iš anksto filtruoto ir padidintos skiriamosios gebos) gylio žemėlapio. Nepamirškite konvertuoti neapdorotos vertės į metrus naudojant `rawValueToMeters`.
4. Palyginti ir atmesti: Palyginkite savo virtualaus fragmento gylį su realaus pasaulio gyliu. Jei virtualus objektas yra toliau (turi didesnę gylio vertę) nei realaus pasaulio objektas tame pikselyje, jis yra uždengtas (occluded). GLSL kalboje naudokite raktinį žodį `discard`, kad visiškai nutrauktumėte to pikselio atvaizdavimą.

Be kokybės kontrolės: Okliuzijos kraštai bus kampuoti (dėl žemos erdvinės skiriamosios gebos) ir mirgės arba virpės (dėl laikinojo triukšmo). Atrodys, lyg ant jūsų virtualaus objekto būtų grubiai uždėta triukšminga kaukė.

Su kokybės kontrole: Taikant 4 skyriaus metodus – paleidžiant laikinį filtrą duomenims stabilizuoti ir naudojant kraštus atpažįstantį skiriamosios gebos didinimo metodą – okliuzijos riba tampa lygi ir stabili. Virtualus objektas atrodys tvirtai ir įtikinamai kaip realios scenos dalis.

6 skyrius: Našumas, našumas, našumas

Gylio duomenų apdorojimas kiekviename kadre gali būti skaičiavimo požiūriu brangus. Prastas įgyvendinimas gali lengvai sumažinti jūsų programos kadrų dažnį žemiau patogios AR ribos, sukeldamas pykinimą.

Likite GPU

Niekada neskaitykite gylio tekstūros duomenų atgal į CPU pagrindiniame atvaizdavimo cikle (pvz., naudojant `readPixels`). Ši operacija yra neįtikėtinai lėta ir sustabdys atvaizdavimo konvejerį, sunaikindama jūsų kadrų dažnį. Visa filtravimo, skiriamosios gebos didinimo ir palyginimo logika turi būti vykdoma šešėliavimo programose GPU.

Optimizuokite savo šešėliavimo programas

• Naudokite tinkamą tikslumą: Kur įmanoma, slankiojo kablelio skaičiams ir vektoriams naudokite `mediump` vietoj `highp`. Tai gali žymiai padidinti našumą mobiliuosiuose GPU.
• Minimizuokite tekstūros paėmimus: Kiekvienas tekstūros pavyzdžio paėmimas kainuoja. Įgyvendindami filtrus, stenkitės pakartotinai naudoti pavyzdžius, kur įmanoma. Pavyzdžiui, 3x3 dėžutės suliejimas (box blur) gali būti padalintas į du etapus (vieną horizontalų, kitą vertikalų), kurie reikalauja mažiau tekstūros skaitymų.
• Šakojimasis yra brangus: Sudėtingos `if/else` sąlygos šešėliavimo programoje gali sukelti našumo problemų. Kartais greičiau yra apskaičiuoti abu rezultatus ir naudoti matematinę funkciją, tokią kaip `mix()` ar `step()`, kad pasirinktumėte rezultatą.

Išmintingai naudokite WebXR funkcijų derinimą

Kai prašote `depth-sensing` funkcijos, galite pateikti aprašą su nuostatomis:

{ requiredFeatures: ['depth-sensing'], depthSensing: { usagePreference: ['cpu-optimized', 'gpu-optimized'], dataFormatPreference: ['luminance-alpha', 'float32'] } }

• usagePreference: `gpu-optimized` yra tai, ko norite realaus laiko atvaizdavimui, nes tai nurodo sistemai, kad daugiausia naudosite gylio duomenis GPU. `cpu-optimized` gali būti naudojamas tokioms užduotims kaip asinchroninė tinklelio rekonstrukcija.
• dataFormatPreference: Prašydami `float32` gausite didžiausią tikslumą, bet tai gali turėti našumo kainą. `luminance-alpha` saugo 16 bitų gylio vertę dviejuose 8 bitų kanaluose, o tai reikalauja šiek tiek bitų postūmio logikos jūsų šešėliavimo programoje, kad ją atkurtumėte, tačiau gali būti našesnė tam tikroje aparatinėje įrangoje. Visada patikrinkite, kokį formatą iš tikrųjų gavote, nes sistema teikia tai, ką turi.

Įgyvendinkite adaptyvią kokybę

Vieno dydžio visiems tinkantis požiūris į kokybę nėra optimalus. Aukštos klasės įrenginys gali susidoroti su sudėtingu kelių etapų dvišaliu filtru, o žemesnės klasės įrenginiui gali būti sunku. Įgyvendinkite adaptyvią kokybės sistemą:

• Paleidimo metu patikrinkite įrenginio našumą arba jo modelį.
• Remdamiesi našumu, pasirinkite kitą šešėliavimo programą arba kitą filtravimo metodų rinkinį.
• Aukšta kokybė: Laikinis EMA + dvišalis filtras + kraštus atpažįstantis skiriamosios gebos didinimas.
• Vidutinė kokybė: Laikinis EMA + paprastas 3x3 kaimynų vidurkis.
• Žema kokybė: Be filtravimo, tik paprasta bilinear interpoliacija.

Tai užtikrina, kad jūsų programa veiks sklandžiai kuo platesniame įrenginių diapazone, suteikdama geriausią įmanomą patirtį kiekvienam vartotojui.

Išvada: Nuo duomenų iki patirties

WebXR Depth API yra vartai į naują įsitraukimo lygį, tačiau tai nėra „įjunk ir veikia“ sprendimas tobulai AR. Jo teikiami neapdoroti duomenys yra tik atspirties taškas. Tikrasis meistriškumas slypi suprantant duomenų trūkumus – jų skiriamosios gebos ribas, triukšmą, aplinkos silpnybes – ir taikant apgalvotą, našumą tausojantį kokybės kontrolės procesą.

Įgyvendindami laikinį ir erdvinį filtravimą, protingai tvarkydami skyles ir skiriamosios gebos skirtumus bei nuolat vizualizuodami savo duomenis, galite paversti triukšmingą, virpantį signalą stabiliu pagrindu savo kūrybinei vizijai. Skirtumas tarp trikdančios AR demonstracijos ir tikrai įtikinančios, įtraukiančios patirties dažnai slypi šiame kruopščiame gylio informacijos valdyme.

Realaus laiko gylio jutimo sritis nuolat tobulėja. Ateities pasiekimai gali atnešti DI patobulintą gylio rekonstrukciją, semantinį supratimą (žinant, kad pikselis priklauso „grindims“, o ne „žmogui“) ir aukštesnės skiriamosios gebos jutiklius į daugiau įrenginių. Tačiau pagrindiniai kokybės kontrolės principai – duomenų išlyginimas, filtravimas ir patvirtinimas – išliks esminiais įgūdžiais bet kuriam programuotojui, rimtai siekiančiam peržengti papildytosios realybės galimybių ribas atvirajame žiniatinklyje.