Zvládnutie hĺbky vo WebXR: Hĺbkový pohľad na rozlíšenie hĺbkového buffera a kontrolu kvality

Rozšírená realita (AR) prekročila prah od vedeckej fantastiky k hmatateľnému a výkonnému nástroju, ktorý pretvára našu interakciu s digitálnymi informáciami. Kúzlo AR spočíva v jej schopnosti plynule spájať virtuálne s reálnym. Virtuálna postava, ktorá sa pohybuje okolo nábytku vo vašej obývačke, digitálny merací nástroj, ktorý presne zmeria reálny objekt, alebo kus virtuálneho umenia správne ukrytý za skutočným stĺpom – tieto zážitky závisia od jednej kľúčovej technológie: porozumenia prostrediu v reálnom čase. Srdcom tohto porozumenia pre webovú AR je WebXR Depth API.

Depth API poskytuje vývojárom odhad geometrie reálneho sveta pre každý snímok tak, ako ju vidí kamera zariadenia. Tieto dáta, bežne známe ako hĺbková mapa, sú kľúčom k odomknutiu sofistikovaných funkcií ako oklúzia, realistická fyzika a tvorba sietí prostredia (environmental meshing). Prístup k týmto hĺbkovým dátam je však len prvým krokom. Surové hĺbkové informácie sú často zašumené, nekonzistentné a majú nižšie rozlíšenie ako hlavný kamerový prenos. Bez správneho spracovania to môže viesť k blikajúcej oklúzii, nestabilnej fyzike a celkovému narušeniu ilúzie ponorenia sa do prostredia.

Tento komplexný sprievodca je určený pre vývojárov WebXR, ktorí sa chcú posunúť od základnej AR do sféry skutočne robustných a uveriteľných zážitkov. Rozoberieme si koncept rozlíšenia hĺbkového buffera, preskúmame faktory, ktoré znižujú jeho kvalitu, a poskytneme súbor praktických techník na kontrolu kvality, filtrovanie a validáciu. Zvládnutím týchto konceptov môžete premeniť zašumené, surové dáta na stabilný a spoľahlivý základ pre AR aplikácie novej generácie.

Kapitola 1: Základy WebXR Depth API

Predtým, ako budeme môcť kontrolovať kvalitu hĺbkovej mapy, musíme najprv pochopiť, čo to je a ako k nej pristupujeme. WebXR Depth Sensing API je modul v rámci WebXR Device API, ktorý sprístupňuje hĺbkové informácie zachytené senzormi zariadenia.

Čo je hĺbková mapa?

Predstavte si, že fotíte, ale namiesto ukladania informácií o farbe pre každý pixel ukladáte vzdialenosť od kamery k objektu, ktorý daný pixel reprezentuje. Toto je v podstate hĺbková mapa. Je to 2D obraz, zvyčajne v odtieňoch šedej, kde intenzita pixelu zodpovedá vzdialenosti. Svetlejšie pixely môžu predstavovať objekty, ktoré sú bližšie, zatiaľ čo tmavšie pixely predstavujú objekty, ktoré sú ďalej (alebo naopak, v závislosti od vizualizácie).

Tieto dáta sú poskytované vášmu WebGL kontextu ako textúra, `XRDepthInformation.texture`. To vám umožňuje vykonávať vysoko efektívne, per-pixelové výpočty hĺbky priamo na GPU v rámci vašich shaderov – čo je kritický aspekt výkonu pre AR v reálnom čase.

Ako WebXR poskytuje hĺbkové informácie

Ak chcete použiť API, musíte najprv požiadať o funkciu `depth-sensing` pri inicializácii vašej WebXR session:

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

Môžete tiež špecifikovať preferencie pre formát dát a použitie, čo si preskúmame neskôr v sekcii o výkone. Akonáhle je session aktívna, vo vašej slučke `requestAnimationFrame` získate najnovšie informácie o hĺbke z WebGL vrstvy:

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

Ak je `depthInfo` dostupné, obsahuje niekoľko kľúčových informácií:

• texture: `WebGLTexture` obsahujúca surové hodnoty hĺbky.
• normDepthFromViewMatrix: Matica na transformáciu súradníc v priestore pohľadu (view-space) na normalizované súradnice hĺbkovej textúry.
• rawValueToMeters: Faktor škálovania na prevod surových hodnôt bez jednotiek z textúry na metre. Toto je nevyhnutné pre presné merania v reálnom svete.

Základná technológia, ktorá generuje tieto dáta, sa líši v závislosti od zariadenia. Niektoré používajú aktívne senzory ako Time-of-Flight (ToF) alebo štruktúrované svetlo, ktoré premietajú infračervené svetlo a merajú jeho návrat. Iné používajú pasívne metódy ako stereoskopické kamery, ktoré hľadajú zhodu medzi dvoma obrazmi na výpočet hĺbky. Ako vývojár nemáte kontrolu nad hardvérom, ale pochopenie jeho obmedzení je kľúčové pre správu dát, ktoré produkuje.

Kapitola 2: Dve tváre rozlíšenia hĺbkového buffera

Keď vývojári počujú „rozlíšenie“, často si predstavia šírku a výšku obrázka. Pri hĺbkových mapách je to len polovica príbehu. Rozlíšenie hĺbky je dvojzložkový koncept a obe zložky sú kľúčové pre kvalitu.

Priestorové rozlíšenie: „Čo“ a „Kde“

Priestorové rozlíšenie sa vzťahuje na rozmery hĺbkovej textúry, napríklad 320x240 alebo 640x480 pixelov. Toto je často výrazne nižšie ako rozlíšenie farebnej kamery zariadenia (ktoré môže byť 1920x1080 alebo vyššie). Tento nesúlad je primárnym zdrojom artefaktov v AR.

• Vplyv na detail: Nízke priestorové rozlíšenie znamená, že každý hĺbkový pixel pokrýva väčšiu plochu reálneho sveta. To znemožňuje zachytiť jemné detaily. Hrany stola sa môžu javiť ako blokové, tenký stĺp lampy môže úplne zmiznúť a rozdiel medzi objektmi blízko seba sa stáva rozmazaným.
• Vplyv na oklúziu: Tu je problém najviditeľnejší. Keď je virtuálny objekt čiastočne za reálnym objektom, nízkorozlíšené „schodiskové“ artefakty pozdĺž hranice oklúzie sa stanú zjavnými a narúšajú ponorenie do zážitku.

Predstavte si to ako fotografiu s nízkym rozlíšením. Môžete rozoznať všeobecné tvary, ale všetky jemné detaily a ostré hrany sú stratené. Výzvou pre vývojárov je často inteligentne „zvýšiť rozlíšenie“ (upsample) alebo pracovať s týmito nízkorozlíšenými dátami na vytvorenie výsledku s vysokým rozlíšením.

Bitová hĺbka (Presnosť): „Ako ďaleko“

Bitová hĺbka, alebo presnosť, určuje, koľko odlišných krokov vzdialenosti môže byť reprezentovaných. Je to numerická presnosť hodnoty každého pixelu v hĺbkovej mape. WebXR API môže poskytovať dáta v rôznych formátoch, ako sú 16-bitové celé čísla bez znamienka (`ushort`) alebo 32-bitové čísla s pohyblivou desatinnou čiarkou (`float`).

• 8-bitová hĺbka (256 úrovní): 8-bitový formát môže reprezentovať iba 256 diskrétnych vzdialeností. V rozsahu 5 metrov to znamená, že každý krok je vzdialený takmer 2 centimetre. Objektom vo vzdialenosti 1,00 m a 1,01 m môže byť priradená rovnaká hodnota hĺbky, čo vedie k javu známemu ako „kvantizácia hĺbky“ alebo páskovanie (banding).
• 16-bitová hĺbka (65 536 úrovní): Toto je významné zlepšenie a bežný formát. Poskytuje oveľa plynulejšiu a presnejšiu reprezentáciu vzdialenosti, znižuje artefakty kvantizácie a umožňuje zachytiť jemnejšie variácie hĺbky.
• 32-bitový Float: Ponúka najvyššiu presnosť a je ideálny pre vedecké alebo meracie aplikácie. Vyhýba sa problému fixných krokov celočíselných formátov, ale za cenu vyššieho výkonu a pamäťových nárokov.

Nízka bitová hĺbka môže spôsobiť „Z-fighting“, kde dva povrchy v mierne odlišných hĺbkach súperia o to, ktorý bude vykreslený vpredu, čo spôsobuje blikanie. Taktiež spôsobuje, že hladké povrchy vyzerajú ako stupňovité alebo páskované, čo je obzvlášť viditeľné vo fyzikálnych simuláciách, kde sa môže zdať, že virtuálna loptička sa kotúľa po sérii schodov namiesto hladkej rampy.

Kapitola 3: Reálny svet vs. ideálna hĺbková mapa: Faktory ovplyvňujúce kvalitu

V dokonalom svete by každá hĺbková mapa bola krištáľovo čistá, s vysokým rozlíšením a dokonale presnou reprezentáciou reality. V praxi sú hĺbkové dáta neusporiadané a náchylné na širokú škálu environmentálnych a hardvérových problémov.

Závislosti na hardvéri

Kvalita vašich surových dát je zásadne obmedzená hardvérom zariadenia. Aj keď nemôžete zmeniť senzory, byť si vedomý ich typických slabých miest je kľúčové pre budovanie robustných aplikácií.

• Typ senzora: Senzory Time-of-Flight (ToF), bežné v mnohých špičkových mobilných zariadeniach, sú vo všeobecnosti dobré, ale môžu byť ovplyvnené okolitým infračerveným svetlom (napr. jasným slnečným svetlom). Stereoskopické systémy môžu mať problémy s povrchmi bez textúry, ako je obyčajná biela stena, pretože medzi dvoma pohľadmi kamery nie sú žiadne výrazné prvky na porovnanie.
• Energetický profil zariadenia: Na šetrenie batérie môže zariadenie úmyselne poskytovať hĺbkovú mapu s nižším rozlíšením alebo väčším šumom. Niektoré zariadenia môžu dokonca striedať rôzne režimy snímania, čo spôsobuje viditeľné zmeny v kvalite.

Sabotéri z prostredia

Prostredie, v ktorom sa váš používateľ nachádza, má obrovský vplyv na kvalitu hĺbkových dát. Vaša AR aplikácia musí byť odolná voči týmto bežným výzvam.

• Problémové vlastnosti povrchov:
  • Reflexné povrchy: Zrkadlá a leštený kov sa správajú ako portály, ukazujúc hĺbku odrazenej scény, nie samotného povrchu. To môže vo vašej hĺbkovej mape vytvoriť bizarnú a nesprávnu geometriu.
  • Priehľadné povrchy: Sklo a číry plast sú pre hĺbkové senzory často neviditeľné, čo vedie k veľkým dieram alebo nesprávnym údajom o hĺbke toho, čo je za nimi.
  • Tmavé alebo svetlo pohlcujúce povrchy: Veľmi tmavé, matné povrchy (ako čierny zamat) môžu absorbovať infračervené svetlo z aktívnych senzorov, čo vedie k chýbajúcim dátam (dieram).
• Svetelné podmienky: Silné slnečné svetlo môže preťažiť ToF senzory, čo vytvára značný šum. Naopak, veľmi zlé svetelné podmienky môžu byť náročné pre pasívne stereo systémy, ktoré sa spoliehajú na viditeľné prvky.
• Vzdialenosť a dosah: Každý hĺbkový senzor má optimálny prevádzkový dosah. Objekty, ktoré sú príliš blízko, môžu byť mimo zaostrenia, zatiaľ čo presnosť sa výrazne znižuje pre objekty ďaleko. Väčšina senzorov pre spotrebiteľov je spoľahlivá len do vzdialenosti približne 5-8 metrov.
• Pohybové rozostrenie: Rýchly pohyb zariadenia alebo objektov v scéne môže spôsobiť pohybové rozostrenie v hĺbkovej mape, čo vedie k rozmazaným hranám a nepresným údajom.

Kapitola 4: Nástroje pre vývojárov: Praktické techniky na kontrolu kvality

Teraz, keď rozumieme problémom, zamerajme sa na riešenia. Cieľom nie je dosiahnuť dokonalú hĺbkovú mapu – to je často nemožné. Cieľom je spracovať surové, zašumené dáta na niečo, čo je konzistentné, stabilné a dostatočne dobré pre potreby vašej aplikácie. Všetky nasledujúce techniky by sa mali implementovať vo vašich WebGL shaderoch pre výkon v reálnom čase.

Technika 1: Časové filtrovanie (Vyhladzovanie v čase)

Hĺbkové dáta sa môžu zo snímky na snímku veľmi „triasť“, pričom jednotlivé pixely rýchlo menia svoje hodnoty. Časové filtrovanie to vyhladzuje zmiešaním hĺbkových dát aktuálneho snímku s dátami z predchádzajúcich snímok.

Jednoduchou a efektívnou metódou je Exponenciálny kĺzavý priemer (EMA). Vo vašom shaderi by ste si udržiavali „historickú“ textúru, ktorá ukladá vyhladenú hĺbku z predchádzajúceho snímku.

Konceptuálna logika shadera:

float faktor_vyhladzovania = 0.6; // Hodnota medzi 0 a 1. Vyššia = viac vyhladzovania. vec2 tex_suradnica = ...; // Súradnica textúry aktuálneho pixelu float aktualna_hlbka = texture2D(nova_hlbkova_mapa, tex_suradnica).r; float predosla_hlbka = texture2D(historicka_hlbkova_mapa, tex_suradnica).r; // Aktualizovať iba ak je aktuálna hĺbka platná (nie 0) if (aktualna_hlbka > 0.0) { float vyhladena_hlbka = mix(aktualna_hlbka, predosla_hlbka, faktor_vyhladzovania); // Zapísať vyhladenu_hlbku do novej historickej textúry pre ďalší snímok } else { // Ak sú aktuálne dáta neplatné, len prenesieme staré dáta // Zapísať predoslu_hlbku do novej historickej textúry }

Výhody: Vynikajúce na redukciu vysokofrekvenčného šumu a blikania. Vďaka tomu sú oklúzie a fyzikálne interakcie oveľa stabilnejšie.

Nevýhody: Zapríčiňuje mierne oneskorenie alebo „duchársky“ efekt, najmä pri rýchlo sa pohybujúcich objektoch. `faktor_vyhladzovania` musí byť vyladený tak, aby sa vyvážila stabilita s odozvou.

Technika 2: Priestorové filtrovanie (Vyhladzovanie so susedmi)

Priestorové filtrovanie zahŕňa úpravu hodnoty pixelu na základe hodnôt jeho susedných pixelov. Je to skvelé na opravu izolovaných chybných pixelov a vyhladenie malých nerovností.

• Gaussovské rozostrenie: Jednoduché rozostrenie môže znížiť šum, ale zároveň zmäkčí dôležité ostré hrany, čo vedie k zaobleným rohom na stoloch a rozmazaným hraniciam oklúzie. Vo všeobecnosti je pre tento účel príliš agresívne.
• Bilaterálny filter: Toto je vyhladzovací filter, ktorý zachováva hrany. Funguje tak, že priemeruje susedné pixely, ale dáva väčšiu váhu susedom, ktorí majú podobnú hodnotu hĺbky ako centrálny pixel. To znamená, že vyhladí rovnú stenu, ale nebude priemerovať pixely cez nespojitosť v hĺbke (ako je hrana stola). Toto je oveľa vhodnejšie pre hĺbkové mapy, ale je výpočtovo náročnejšie ako jednoduché rozostrenie.

Technika 3: Vyplňovanie dier a inpainting

Často bude vaša hĺbková mapa obsahovať „diery“ (pixely s hodnotou 0), kde senzor nedokázal získať údaj. Tieto diery môžu spôsobiť, že sa virtuálne objekty nečakane objavia alebo zmiznú. Jednoduché techniky na vyplňovanie dier to môžu zmierniť.

Konceptuálna logika shadera:

vec2 tex_suradnica = ...; float stredova_hlbka = texture2D(hlbkova_mapa, tex_suradnica).r; if (stredova_hlbka == 0.0) { // Ak je toto diera, vzorkujeme susedov a spriemerujeme platné float celkova_hlbka = 0.0; float pocet_platnych_vzoriek = 0.0; // ... slučka cez mriežku susedov 3x3 alebo 5x5 ... // if (susedna_hlbka > 0.0) { celkova_hlbka += susedna_hlbka; pocet_platnych_vzoriek++; } if (pocet_platnych_vzoriek > 0.0) { stredova_hlbka = celkova_hlbka / pocet_platnych_vzoriek; } } // Použiť (potenciálne vyplnenú) hodnotu stredova_hlbka

Pokročilejšie techniky zahŕňajú propagáciu hodnôt hĺbky z okrajov diery dovnútra, ale aj jednoduchý priemer susedov môže výrazne zlepšiť stabilitu.

Technika 4: Zvyšovanie rozlíšenia (Upsampling)

Ako sme už diskutovali, hĺbková mapa má zvyčajne oveľa nižšie rozlíšenie ako farebný obrázok. Na vykonanie presnej per-pixelovej oklúzie potrebujeme vygenerovať hĺbkovú mapu s vysokým rozlíšením.

• Bilineárna interpolácia: Toto je najjednoduchšia metóda. Pri vzorkovaní nízkorozlíšenej hĺbkovej textúry vo vašom shaderi môže hardvérový sampler GPU automaticky zmiešať štyri najbližšie hĺbkové pixely. Je to rýchle, ale výsledkom sú veľmi rozmazané hrany.
• Upsampling s ohľadom na hrany: Pokročilejší prístup používa vysokorozlíšený farebný obrázok ako vodítko. Logika spočíva v tom, že ak existuje ostrá hrana vo farebnom obrázku (napr. hrana tmavej stoličky oproti svetlej stene), pravdepodobne by mala byť ostrá hrana aj v hĺbkovej mape. Tým sa zabráni rozmazaniu cez hranice objektov. Hoci je implementácia od nuly zložitá, základnou myšlienkou je použiť techniky ako Joint Bilateral Upsampler, ktorý upravuje váhy filtra na základe priestorovej vzdialenosti aj farebnej podobnosti vo vysokorozlíšenej textúre kamery.

Technika 5: Ladenie a vizualizácia

Nemôžete opraviť to, čo nevidíte. Jedným z najmocnejších nástrojov vo vašom arzenáli na kontrolu kvality je schopnosť priamo vizualizovať hĺbkovú mapu. Môžete vykresliť hĺbkovú textúru na štvoruholník na obrazovke. Keďže surové hodnoty hĺbky nie sú vo viditeľnom rozsahu, budete ich musieť normalizovať vo vašom fragment shaderi.

Konceptuálna logika normalizačného shadera:

float surova_hlbka = texture2D(hlbkova_mapa, tex_suradnica).r; float hlbka_v_metroch = surova_hlbka * rawValueToMeters; // Normalizovať na rozsah 0-1 pre vizualizáciu, napr. pre max. dosah 5 metrov float max_viz_dosah = 5.0; float normalizovana_farba = clamp(hlbka_v_metroch / max_viz_dosah, 0.0, 1.0); gl_FragColor = vec4(normalizovana_farba, normalizovana_farba, normalizovana_farba, 1.0);

Prezeraním surových, filtrovaných a zvýšených hĺbkových máp vedľa seba môžete intuitívne ladiť vaše parametre filtrovania a okamžite vidieť dopad vašich algoritmov na kontrolu kvality.

Kapitola 5: Prípadová štúdia - Implementácia robustnej oklúzie

Spojme tieto koncepty dohromady s najbežnejším použitím Depth API: oklúziou. Cieľom je, aby sa virtuálny objekt správne zobrazoval za reálnymi objektmi.

Základná logika (vo Fragment Shaderi)

Tento proces prebieha pre každý jeden pixel vášho virtuálneho objektu:

1. Získanie hĺbky virtuálneho fragmentu: Vo vertex shaderi vypočítate polohu vrcholu v clip-space. Z-zložka tejto polohy, po perspektívnom delení, predstavuje hĺbku vášho virtuálneho objektu. Túto hodnotu odovzdajte do fragment shadera.
2. Získanie hĺbky reálneho sveta: Vo fragment shaderi musíte zistiť, ktorý pixel v hĺbkovej mape zodpovedá aktuálnemu virtuálnemu fragmentu. Môžete použiť `normDepthFromViewMatrix` poskytnutú API na transformáciu polohy vášho fragmentu v priestore pohľadu (view-space) na súradnice textúry hĺbkovej mapy.
3. Vzorkovanie a spracovanie reálnej hĺbky: Použite tieto súradnice textúry na vzorkovanie vašej (ideálne vopred filtrovanej a upsamplovanej) hĺbkovej mapy. Nezabudnite previesť surovú hodnotu na metre pomocou `rawValueToMeters`.
4. Porovnanie a zahodenie: Porovnajte hĺbku vášho virtuálneho fragmentu s hĺbkou reálneho sveta. Ak je virtuálny objekt ďalej (má väčšiu hodnotu hĺbky) ako reálny objekt na danom pixeli, potom je zakrytý (okludovaný). V GLSL použijete kľúčové slovo `discard` na zastavenie vykresľovania daného pixelu.

Bez kontroly kvality: Hrany oklúzie budú blokové (kvôli nízkemu priestorovému rozlíšeniu) a budú sa trblietať alebo šumieť (kvôli časovému šumu). Bude to vyzerať, akoby bola na váš virtuálny objekt hrubo aplikovaná zašumená maska.

S kontrolou kvality: Aplikovaním techník z Kapitoly 4 – spustením časového filtra na stabilizáciu dát a použitím metódy upsamplingu s ohľadom na hrany – sa hranica oklúzie stane hladkou a stabilnou. Virtuálny objekt sa bude javiť ako pevná a uveriteľná súčasť reálnej scény.

Kapitola 6: Výkon, výkon, výkon

Spracovanie hĺbkových dát každý snímok môže byť výpočtovo náročné. Zlá implementácia môže ľahko stiahnuť snímkovú frekvenciu vašej aplikácie pod pohodlnú hranicu pre AR, čo vedie k nepríjemnému zážitku. Tu sú niektoré neodmysliteľné osvedčené postupy.

Zostaňte na GPU

Nikdy nečítajte dáta hĺbkovej textúry späť do CPU v rámci vašej hlavnej vykresľovacej slučky (napr. pomocou `readPixels`). Táto operácia je neuveriteľne pomalá a zastaví vykresľovací pipeline, čím zničí vašu snímkovú frekvenciu. Všetka logika filtrovania, upsamplingu a porovnávania musí byť vykonávaná v shaderoch na GPU.

Optimalizujte svoje shadery

• Používajte primeranú presnosť: Používajte `mediump` namiesto `highp` pre floaty a vektory, kde je to možné. To môže poskytnúť významné zvýšenie výkonu na mobilných GPU.
• Minimalizujte čítania textúr: Každé vzorkovanie textúry má svoju cenu. Pri implementácii filtrov sa snažte opätovne použiť vzorky, kde je to možné. Napríklad 3x3 box blur môže byť rozdelený na dva prechody (jeden horizontálny, jeden vertikálny), ktoré vyžadujú celkovo menej čítaní textúr.
• Vetva je drahá: Komplexné `if/else` príkazy v shaderi môžu spôsobiť problémy s výkonom. Niekedy je rýchlejšie vypočítať oba výsledky a použiť matematickú funkciu ako `mix()` alebo `step()` na výber výsledku.

Používajte vyjednávanie o funkciách WebXR rozumne

Keď žiadate o funkciu `depth-sensing`, môžete poskytnúť deskriptor s preferenciami:

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

• usagePreference: `gpu-optimized` je to, čo chcete pre vykresľovanie v reálnom čase, pretože to naznačuje systému, že budete primárne používať hĺbkové dáta na GPU. `cpu-optimized` by sa mohlo použiť pre úlohy ako asynchrónna rekonštrukcia sietí.
• dataFormatPreference: Požiadavka na `float32` vám poskytne najvyššiu presnosť, ale môže mať dopad na výkon. `luminance-alpha` ukladá 16-bitovú hodnotu hĺbky do dvoch 8-bitových kanálov, čo vyžaduje malú logiku bitového posunu vo vašom shaderi na rekonštrukciu, ale môže byť na niektorom hardvéri výkonnejšie. Vždy si skontrolujte, aký formát ste skutočne dostali, pretože systém poskytuje to, čo má k dispozícii.

Implementujte adaptívnu kvalitu

Prístup „jedna veľkosť pre všetkých“ nie je optimálny. Špičkové zariadenie zvládne komplexný viacprechodový bilaterálny filter, zatiaľ čo slabšie zariadenie môže mať problémy. Implementujte systém adaptívnej kvality:

• Pri spustení zmerajte výkon zariadenia alebo skontrolujte jeho model.
• Na základe výkonu vyberte iný shader alebo inú sadu techník filtrovania.
• Vysoká kvalita: Časový EMA + Bilaterálny filter + Upsampling s ohľadom na hrany.
• Stredná kvalita: Časový EMA + Jednoduchý priemer susedov 3x3.
• Nízka kvalita: Žiadne filtrovanie, len základná bilineárna interpolácia.

To zabezpečí, že vaša aplikácia bude bežať plynule na čo najširšom spektre zariadení a poskytne najlepší možný zážitok pre každého používateľa.

Záver: Od dát k zážitku

WebXR Depth API je bránou k novej úrovni ponorenia, ale nie je to riešenie typu „plug-and-play“ pre dokonalú AR. Surové dáta, ktoré poskytuje, sú len východiskovým bodom. Skutočné majstrovstvo spočíva v pochopení nedokonalostí dát – ich limitov rozlíšenia, ich šumu, ich environmentálnych slabostí – a v aplikácii premysleného, na výkon zameraného postupu kontroly kvality.

Implementáciou časového a priestorového filtrovania, inteligentným spracovaním dier a rozdielov v rozlíšení a neustálou vizualizáciou vašich dát môžete premeniť zašumený, trhavý signál na stabilný základ pre vašu kreatívnu víziu. Rozdiel medzi rušivým AR demom a skutočne uveriteľným, pohlcujúcim zážitkom často spočíva práve v tomto starostlivom manažmente informácií o hĺbke.

Oblasť snímania hĺbky v reálnom čase sa neustále vyvíja. Budúce pokroky môžu priniesť rekonštrukciu hĺbky vylepšenú umelou inteligenciou, sémantické porozumenie (vedieť, že pixel patrí „podlahe“ oproti „osobe“) a senzory s vyšším rozlíšením na viac zariadeniach. Ale základné princípy kontroly kvality – vyhladzovanie, filtrovanie a validácia dát – zostanú nevyhnutnými zručnosťami pre každého vývojára, ktorý to myslí vážne s posúvaním hraníc toho, čo je možné v rozšírenej realite na otvorenom webe.