Dunyolarni Birlashtirish: Kompyuter Ko'rishi yordamida WebXR Obyektlarini Tanib Olishga Chuqur Kirish

Tasavvur qiling, siz smartfoningizni xorijiy mamlakatdagi o‘simlikka yo‘naltirasiz va bir zumda uning nomi va tafsilotlarini o‘z ona tilingizda, uning yonida havoda suzib yurgan holda ko‘rasiz. Murakkab mexanizmga qarayotgan texnikni va uning ichki qismlarining interaktiv 3D diagrammalarini to‘g‘ridan-to‘g‘ri uning ko‘rinishiga qoplanganini tasavvur qiling. Bu futuristik filmdan olingan sahna emas; bu ikki ilg‘or texnologiya: WebXR va Kompyuter Ko‘rishining birikishi natijasida tez rivojlanayotgan haqiqatdir.

Raqamli va jismoniy dunyolar endi alohida sohalar emas. Kengaytirilgan Reallik (AR) va Virtual Reallik (VR), umumiy nom bilan Kengaytirilgan Reallik (XR) deb ataluvchi texnologiyalar ular o‘rtasida uzluksiz uyg‘unlik yaratmoqda. Yillar davomida bu immersiv tajribalar mahalliy ilovalar ichida qulflangan bo‘lib, ilovalar do‘konlaridan yuklab olishni talab qilgan va foydalanuvchilar uchun to‘siq yaratgan. WebXR bu to‘siqni yo‘q qilib, AR va VRni to‘g‘ridan-to‘g‘ri veb-brauzerga olib keladi. Ammo oddiy vizual qoplama yetarli emas. Haqiqatan ham aqlli va interaktiv tajribalarni yaratish uchun ilovalarimiz o‘zlari kengaytirayotgan dunyoni tushunishi kerak. Aynan shu yerda kompyuter ko‘rishi, xususan, obyektlarni aniqlash sahnaga chiqadi va veb-ilovalarimizga ko‘rish qudratini beradi.

Ushbu keng qamrovli qo‘llanma sizni WebXR obyektlarini tanib olishning markaziga sayohatga olib boradi. Biz asosiy texnologiyalarni o‘rganamiz, texnik ish jarayonini tahlil qilamiz, global sanoatdagi o‘zgartiruvchi real dunyo ilovalarini namoyish etamiz va ushbu sohaning qiyinchiliklari va hayajonli kelajagiga nazar tashlaymiz. Dasturchi, biznes rahbari yoki texnologiya ishqibozi bo‘lishingizdan qat’i nazar, vebning qanday qilib ko‘rishni o‘rganayotganini kashf etishga tayyorlaning.

Asosiy Texnologiyalarni Tushunish

Bu ikki dunyoni birlashtirishdan oldin, ushbu yangi reallik qurilayotgan asosiy ustunlarni tushunish muhimdir. Keling, asosiy komponentlarni tahlil qilaylik: WebXR va Kompyuter Ko‘rishi.

WebXR nima? Immersiv Veb Inqilobi

WebXR bitta mahsulot emas, balki immersiv AR va VR tajribalarini to‘g‘ridan-to‘g‘ri veb-brauzerda ishlashiga imkon beruvchi ochiq standartlar guruhidir. Bu WebVR kabi avvalgi urinishlarning evolyutsiyasi bo‘lib, oddiy smartfonga asoslangan AR dan tortib Meta Quest yoki HTC Vive kabi yuqori darajadagi VR garnituralarigacha bo‘lgan kengroq qurilmalar spektrini qo‘llab-quvvatlash uchun birlashtirilgan.

• WebXR Qurilma API: Bu WebXR ning yadrosidir. Bu dasturchilarga AR/VR uskunalarining sensorlari va imkoniyatlariga standartlashtirilgan kirishni ta'minlaydigan JavaScript API. Bunga qurilmaning 3D fazodagi o'rni va yo'nalishini kuzatish, atrof-muhitni tushunish va kontentni to'g'ridan-to'g'ri qurilma displeyiga mos kadr tezligida renderlash kiradi.
• Nima uchun bu muhim: Qulaylik va Qamrov: WebXR ning eng chuqur ta'siri uning qulayligidir. Foydalanuvchini ilova do'koniga kirishga, yuklab olishni kutishga va yangi ilovani o'rnatishga ishontirishning hojati yo'q. Foydalanuvchi shunchaki URL manziliga o'tib, bir zumda immersiv tajribaga kirishishi mumkin. Bu kirish to'sig'ini keskin pasaytiradi va global qamrov uchun, ayniqsa mobil ma'lumotlar hisobga olinadigan mintaqalarda katta ahamiyatga ega. Nazariy jihatdan, bitta WebXR ilovasi dunyoning istalgan joyidagi har qanday qurilmadagi har qanday mos keluvchi brauzerda ishlay oladi.

Kompyuter Ko‘rishi va Obyektlarni Aniqlashni Tahlil Qilish

Agar WebXR aralash reallik dunyosiga oyna taqdim etsa, kompyuter ko‘rishi o‘sha oyna orqali ko‘rilgan narsalarni tushunish uchun aql-idrokni taqdim etadi.

• Kompyuter Ko‘rishi: Bu sun'iy intellektning (AI) keng sohasi bo‘lib, u kompyuterlarni vizual dunyoni talqin qilish va tushunishga o‘rgatadi. Kameralar va videolardagi raqamli tasvirlardan foydalanib, mashinalar obyektlarni inson ko‘rishiga o‘xshash tarzda aniqlashi va qayta ishlashi mumkin.
• Obyektlarni Aniqlash: Kompyuter ko‘rishidagi o‘ziga xos va amaliy vazifa bo‘lgan obyektlarni aniqlash oddiy tasvir tasnifidan (masalan, “bu tasvirda mashina bor”) tashqariga chiqadi. U tasvir ichida qanday obyektlar borligini va ular qayerda joylashganligini aniqlashni maqsad qiladi, odatda ularning atrofiga chegaralovchi quti chizish orqali. Bitta tasvirda bir nechta aniqlangan obyektlar bo‘lishi mumkin, ularning har biri sinf yorlig‘i (masalan, “odam,” “velosiped,” “svetofor”) va ishonch darajasiga ega.
• Mashinaviy Ta'limning Roli: Zamonaviy obyektlarni aniqlash chuqur o‘rganish (deep learning), ya'ni mashinaviy ta'limning bir qismi tomonidan quvvatlanadi. Modellar millionlab yorliqlangan tasvirlarni o‘z ichiga olgan ulkan ma'lumotlar to‘plamlarida o‘qitiladi. Ushbu o‘qitish orqali neyron tarmoq turli obyektlarni belgilaydigan naqshlar, xususiyatlar, teksturalar va shakllarni tanib olishni o‘rganadi. YOLO (You Only Look Once) va SSD (Single Shot MultiBox Detector) kabi arxitekturalar bu aniqlashlarni real vaqtda bajarish uchun mo‘ljallangan, bu esa WebXR kabi jonli video ilovalar uchun juda muhimdir.

Kesishma: WebXR Obyektlarni Aniqlashdan Qanday Foydalanadi

Haqiqiy sehr WebXR ning fazoviy xabardorligini kompyuter ko‘rishining kontekstual tushunchasi bilan birlashtirganda sodir bo‘ladi. Bu sinergiya passiv AR qoplamasini real dunyoga javob bera oladigan faol, aqlli interfeysga aylantiradi. Keling, buni amalga oshirishga imkon beradigan texnik ish jarayonini o‘rganib chiqaylik.

Texnik Ish Jarayoni: Kamera Oqimidan 3D Qoplamagacha

Tasavvur qiling, siz stoldagi oddiy mevalarni aniqlaydigan WebXR ilovasini yaratmoqdasiz. Quyida brauzer ichida sahna ortida nima sodir bo‘lishining bosqichma-bosqich tahlili keltirilgan:

1. WebXR Sessiyasini Boshlash: Foydalanuvchi sizning veb-sahifangizga kiradi va AR tajribasi uchun kamerasiga kirishga ruxsat beradi. Brauzer WebXR Qurilma API yordamida immersiv AR sessiyasini boshlaydi.
2. Haqiqiy Vaqtdagi Kamera Oqimiga Kirish: WebXR qurilma kamerasi tomonidan ko‘rilgan real dunyoning uzluksiz, yuqori kadr tezligidagi video oqimini taqdim etadi. Bu oqim kompyuter ko‘rishi modelimiz uchun kirish ma'lumoti bo‘ladi.
3. TensorFlow.js yordamida Qurilmaning O'zida Xulosa Chiqarish: Videoning har bir kadri to‘g‘ridan-to‘g‘ri brauzerda ishlayotgan mashinaviy ta'lim modeliga uzatiladi. Buning uchun yetakchi kutubxona TensorFlow.js bo‘lib, u dasturchilarga ML modellarini to‘liq JavaScriptda aniqlash, o‘qitish va ishga tushirish imkonini beruvchi ochiq manbali freymvorkdir. Modelni “chekkada” (ya'ni, foydalanuvchi qurilmasida) ishga tushirish juda muhim. Bu kechikishni minimallashtiradi — chunki serverga borib-kelish yo‘q — va maxfiylikni oshiradi, chunki foydalanuvchining kamera tasmasi uning qurilmasini tark etishi shart emas.
4. Model Chiqishini Talqin Qilish: TensorFlow.js modeli kadrlarni qayta ishlaydi va o‘z topilmalarini chiqaradi. Bu chiqish odatda aniqlangan obyektlar ro‘yxatini o‘z ichiga olgan JSON obyekti bo‘ladi. Har bir obyekt uchun u quyidagilarni taqdim etadi:
   • class yorlig‘i (masalan, 'olma', 'banan').
   • confidenceScore (model qanchalik amin ekanligini ko‘rsatuvchi 0 dan 1 gacha qiymat).
   • bbox (2D video kadr ichidagi [x, y, kenglik, balandlik] koordinatalari bilan belgilangan chegaralovchi quti).
5. Kontentni Real Dunyoga Bog‘lash: Bu WebXR ga xos eng muhim qadamdir. Biz shunchaki video ustiga 2D yorliq chiza olmaymiz. Haqiqiy AR tajribasi uchun virtual kontent 3D fazoda mavjud bo‘lgandek ko‘rinishi kerak. Biz WebXR imkoniyatlaridan, masalan, qurilmadan real dunyoga nur yuborib, jismoniy sirtlarni topadigan Hit Test API dan foydalanamiz. 2D chegaralovchi qutining joylashuvini hit-test natijalari bilan birlashtirib, biz real dunyo obyektining ustida yoki yaqinida 3D koordinatani aniqlashimiz mumkin.
6. 3D Kengaytmalarni Renderlash: Three.js kabi 3D grafik kutubxonasi yoki A-Frame kabi freymvork yordamida biz endi hisoblangan 3D koordinataga virtual obyektni (3D matn yorlig‘i, animatsiya, batafsil model) joylashtirishimiz mumkin. WebXR qurilmaning o‘rnini doimiy ravishda kuzatib borganligi sababli, foydalanuvchi harakatlanganda bu virtual yorliq real dunyodagi mevaga “yopishib” qoladi va barqaror hamda ishonchli illyuziya yaratadi.

Brauzer Uchun Modellarni Tanlash va Optimallashtirish

Mobil veb-brauzer kabi resurslari cheklangan muhitda murakkab chuqur o‘rganish modellarini ishga tushirish jiddiy qiyinchilik tug‘diradi. Dasturchilar ishlash unumdorligi, aniqlik va model hajmi o‘rtasidagi muhim muvozanatni topishlari kerak.

• Yengil Modellar: Siz shunchaki kuchli serverlar uchun mo‘ljallangan ulkan, eng zamonaviy modelni olib, telefonda ishga tushira olmaysiz. Jamiyat chekka qurilmalar uchun maxsus yuqori samarali modellarni ishlab chiqdi. MobileNet mashhur arxitektura bo‘lib, COCO-SSD (katta Common Objects in Context ma'lumotlar to‘plamida o‘qitilgan) kabi oldindan o‘qitilgan modellar TensorFlow.js model omborida mavjud bo‘lib, ularni amalga oshirishni osonlashtiradi.
• Modelni Optimallashtirish Texnikalari: Ishlash unumdorligini yanada yaxshilash uchun dasturchilar kvantlash (modeldagi sonlarning aniqligini kamaytirish, bu uning hajmini kichraytiradi va hisob-kitoblarni tezlashtiradi) va qisqartirish (neyron tarmoqning ortiqcha qismlarini olib tashlash) kabi texnikalardan foydalanishlari mumkin. Bu qadamlar yuklanish vaqtini keskin qisqartirishi va AR tajribasining kadr tezligini yaxshilashi mumkin, bu esa sekin yoki uzilishli foydalanuvchi tajribasining oldini oladi.

Global Sanoat Bo'ylab Real Dunyo Ilovalari

Nazariy asoslar hayratlanarli, ammo WebXR obyektlarini tanib olishning haqiqiy kuchi uning amaliy qo‘llanilishida namoyon bo‘ladi. Bu texnologiya shunchaki yangilik emas; u real muammolarni hal qila oladigan va butun dunyo bo‘ylab ko‘plab sohalarda qiymat yarata oladigan vositadir.

Elektron Tijorat va Chakana Savdo

Chakana savdo landshafti katta raqamli transformatsiyadan o‘tmoqda. WebXR obyektlarini tanib olish onlayn va jismoniy xaridlar o‘rtasidagi bo‘shliqni to‘ldirish usulini taklif qiladi. Global mebel brendi WebXR tajribasini yaratishi mumkin, unda foydalanuvchi telefonini bo‘sh joyga yo‘naltiradi, ilova pol va devorlarni tanib oladi va unga yangi divanni o‘z xonasida masshtabda joylashtirish va vizualizatsiya qilish imkonini beradi. Bundan tashqari, foydalanuvchi kamerasini mavjud, eski mebel qismiga yo‘naltirishi mumkin. Ilova uni “kichik divan” deb aniqlashi, so‘ngra kompaniya katalogidan stilistik jihatdan o‘xshash kichik divanlarni chiqarib, foydalanuvchiga uning o‘rnida ko‘rib chiqish uchun taqdim etishi mumkin. Bu oddiy veb-havola orqali kirish mumkin bo‘lgan kuchli, interaktiv va shaxsiylashtirilgan xarid safarini yaratadi.

Ta'lim va Trening

Ta'lim interaktiv bo‘lganda ancha qiziqarliroq bo‘ladi. Dunyoning istalgan nuqtasidagi biologiya talabasi inson yuragining 3D modelini o‘rganish uchun WebXR ilovasidan foydalanishi mumkin. Qurilmasini modelning turli qismlariga yo‘naltirib, ilova “aorta”, “qorincha” yoki “bo‘lmacha”ni tanib oladi va animatsiyalangan qon oqimi hamda batafsil ma'lumotlarni ko‘rsatadi. Xuddi shunday, global avtomobil kompaniyasining stajyor mexanigi planshet yordamida jismoniy dvigatelga qarashi mumkin. WebXR ilovasi real vaqtda asosiy qismlarni — alternator, uchqun shamlarini, moy filtrini — aniqlaydi va bosqichma-bosqich ta'mirlash ko‘rsatmalari yoki diagnostika ma'lumotlarini to‘g‘ridan-to‘g‘ri uning ko‘rinishiga qoplaydi, bu esa turli mamlakatlar va tillarda treningni standartlashtiradi.

Turizm va Madaniyat

WebXR sayohat va madaniyatni boshdan kechirish usulimizni inqilob qilishi mumkin. Rimdagi Kolizeyga tashrif buyurgan sayyohni tasavvur qiling. Yo‘l ko‘rsatkich kitobini o‘qish o‘rniga, u telefonini ko‘tarishi mumkin. WebXR ilovasi diqqatga sazovor joyni tanib oladi va qadimgi inshootning o‘z davridagi 3D rekonstruksiyasini, gladiatorlar va shovqinli olomon bilan birga qoplaydi. Misrdagi muzeyda tashrifchi qurilmasini sarkofagdagi ma'lum bir iyeroglifga yo‘naltirishi mumkin; ilova belgini tanib oladi va darhol tarjima hamda madaniy kontekstni taqdim etadi. Bu til to‘siqlarini yengib o‘tadigan yanada boyroq, immersiv hikoya qilish shaklini yaratadi.

Sanoat va Korxona

Ishlab chiqarish va logistikada samaradorlik va aniqlik eng muhim omillardir. WebXR ilovasi ishlaydigan AR ko‘zoynaklari bilan jihozlangan ombor ishchisi paketlar javoniga qarashi mumkin. Tizim shtrix-kodlar yoki paket yorliqlarini skanerlab, tanib olishi va buyurtma uchun olinishi kerak bo‘lgan aniq qutini ajratib ko‘rsatishi mumkin. Murakkab yig‘ish liniyasida sifatni ta'minlash inspektori qurilma yordamida tayyor mahsulotni vizual skanerlashi mumkin. Kompyuter ko‘rishi modeli jonli ko‘rinishni raqamli chizma bilan solishtirib, har qanday yetishmayotgan qismlar yoki nuqsonlarni aniqlashi mumkin, bu esa ko‘pincha qo‘lda bajariladigan va inson xatosiga moyil bo‘lgan jarayonni optimallashtiradi.

Qulaylik

Ehtimol, ushbu texnologiyaning eng ta'sirli qo‘llanilishlaridan biri bu qulaylik uchun vositalar yaratishdir. WebXR ilovasi ko‘rish qobiliyati zaif odam uchun ko‘z vazifasini o‘tashi mumkin. Telefonini oldinga yo‘naltirib, ilova uning yo‘lidagi obyektlarni — “stul,” “eshik,” “zina” — aniqlashi va real vaqtda audio fikr-mulohazalarni taqdim etishi mumkin, bu esa unga atrof-muhitda xavfsizroq va mustaqilroq harakatlanishiga yordam beradi. Vebga asoslangan tabiati shuni anglatadiki, bunday muhim vosita butun dunyo bo‘ylab foydalanuvchilarga darhol yangilanishi va tarqatilishi mumkin.

Qiyinchiliklar va Kelajak Yo'nalishlari

Potensial ulkan bo‘lsa-da, keng tarqalgan qabul qilish yo‘li to‘siqlarsiz emas. Brauzer texnologiyasi chegaralarini kengaytirish dasturchilar va platformalar faol ravishda hal qilishga harakat qilayotgan o‘ziga xos qiyinchiliklarni keltirib chiqaradi.

Yengish Kerak Bo'lgan Joriy To'siqlar

• Ishlash Unumdorligi va Batareya Muddati: Qurilmaning kamerasini, 3D renderlash uchun GPU'ni va mashinaviy ta'lim modeli uchun CPU'ni doimiy ravishda ishlatish nihoyatda resurs talab qiladi. Bu qurilmalarning qizib ketishiga va batareyalarning tez tugashiga olib kelishi mumkin, bu esa mumkin bo‘lgan sessiya davomiyligini cheklaydi.
• Real Dunyoda Model Aniqligi: Mukammal laboratoriya sharoitida o‘qitilgan modellar real dunyoda qiynalishi mumkin. Yomon yoritish, g‘alati kamera burchaklari, harakat xiralashishi va qisman yopilgan obyektlar aniqlash aniqligini pasaytirishi mumkin.
• Brauzer va Uskuna Fragmentatsiyasi: WebXR standart bo‘lsa-da, uning amalga oshirilishi va ishlashi brauzerlar (Chrome, Safari, Firefox) va keng Android va iOS qurilmalari ekotizimida farq qilishi mumkin. Barcha foydalanuvchilar uchun izchil, yuqori sifatli tajribani ta'minlash asosiy rivojlanish muammosidir.
• Ma'lumotlar Maxfiyligi: Bu ilovalar foydalanuvchining shaxsiy muhitini qayta ishlaydigan kamerasiga kirishni talab qiladi. Dasturchilar qanday ma'lumotlar qayta ishlanayotgani haqida shaffof bo‘lishlari juda muhim. TensorFlow.js ning qurilmada ishlash tabiati bu yerda katta afzallikdir, ammo tajribalar murakkablashgani sari, aniq maxfiylik siyosatlari va foydalanuvchi roziligi, ayniqsa GDPR kabi global qoidalar ostida, muhokama qilinmaydigan bo‘ladi.
• 2D dan 3D Tushunchasiga O'tish: Hozirgi obyektlarni aniqlashning aksariyati 2D chegaralovchi qutini taqdim etadi. Haqiqiy fazoviy hisoblash 3D obyektni aniqlashni talab qiladi — nafaqat qutining “stul” ekanligini, balki uning aniq 3D o‘lchamlari, yo‘nalishi va fazodagi o‘rnini ham tushunish. Bu ancha murakkab muammo va keyingi asosiy chegarani ifodalaydi.

Oldindagi Yo'l: WebXR Ko'rishi Uchun Keyingi Qadamlar Nima?

Kelajak yorqin, bugungi qiyinchiliklarni hal qilish va yangi imkoniyatlarni ochishga tayyor bo‘lgan bir nechta hayajonli tendentsiyalar mavjud.

• Bulut Yordamida XR: 5G tarmoqlarining joriy etilishi bilan kechikish to‘sig‘i qisqarmoqda. Bu gibrid yondashuvga eshik ochadi, bunda yengil, real vaqtda aniqlash qurilmada sodir bo‘ladi, lekin yuqori aniqlikdagi kadr ancha katta va kuchliroq model tomonidan qayta ishlash uchun bulutga yuborilishi mumkin. Bu mahalliy qurilmada saqlanishi mumkin bo‘lganidan ancha ko‘p, millionlab turli obyektlarni tanib olish imkonini berishi mumkin.
• Semantik Tushuncha: Keyingi evolyutsiya oddiy yorliqlashdan semantik tushunchaga o‘tishdir. Tizim nafaqat “chashka” va “stol”ni tanib oladi; u ular orasidagi munosabatni tushunadi — chashka stolning ustida va uni to‘ldirish mumkin. Bu kontekstual xabardorlik ancha murakkab va foydali AR o‘zaro ta'sirlarini ta'minlaydi.
• Generativ AI bilan Integratsiya: Tasavvur qiling, kamerangizni stolingizga yo‘naltirasiz va tizim klaviaturangiz va monitoringizni tanib oladi. Keyin siz generativ AI dan so‘rashingiz mumkin: “Menga ergonomikroq sozlama bering” va yangi virtual obyektlar yaratilib, sizga ideal joylashuvni ko‘rsatish uchun fazongizda tartiblanishini tomosha qiling. Tanib olish va yaratishning bu uyg‘unligi interaktiv kontentning yangi paradigmasini ochib beradi.
• Yaxshilangan Vositalar va Standartlashtirish: Ekotizim yetuklashgani sari rivojlanish osonlashadi. Kuchliroq va foydalanuvchiga qulayroq freymvorklar, veb uchun optimallashtirilgan kengroq turdagi oldindan o‘qitilgan modellar va mustahkamroq brauzer qo‘llab-quvvatlashi yangi avlod ijodkorlariga immersiv, aqlli veb-tajribalar yaratish imkonini beradi.

Boshlash: Sizning Birinchi WebXR Obyektlarni Aniqlash Loyihangiz

Bo‘lajak dasturchilar uchun kirish to‘sig‘i siz o‘ylagandan ancha past. Bir nechta asosiy JavaScript kutubxonalari yordamida siz ushbu texnologiyaning qurilish bloklari bilan tajriba o‘tkazishni boshlashingiz mumkin.

Asosiy Vositalar va Kutubxonalar

• 3D Freymvork: Three.js vebdagi 3D grafika uchun de-fakto standart bo‘lib, ulkan kuch va moslashuvchanlikni taklif etadi. Deklarativroq, HTML-ga o‘xshash yondashuvni afzal ko‘rganlar uchun A-Frame Three.js ustiga qurilgan ajoyib freymvork bo‘lib, WebXR sahnalarini yaratishni nihoyatda osonlashtiradi.
• Mashinaviy Ta'lim Kutubxonasi: TensorFlow.js brauzer ichidagi mashinaviy ta'lim uchun asosiy tanlovdir. U oldindan o‘qitilgan modellarga va ularni samarali ishga tushirish vositalariga kirishni ta'minlaydi.
• Zamonaviy Brauzer va Qurilma: Sizga WebXR ni qo‘llab-quvvatlaydigan smartfon yoki garnitura kerak bo‘ladi. Ko‘pchilik zamonaviy Chrome brauzerli Android telefonlari va Safari brauzerli iOS qurilmalari mos keladi.

Yuqori Darajadagi Konseptual Yo'riqnoma

To‘liq kodli qo‘llanma ushbu maqola doirasidan tashqarida bo‘lsa-da, JavaScript kodingizda amalga oshiradigan mantiqning soddalashtirilgan sxemasi quyidagicha:

1. Sahnani Sozlash: A-Frame yoki Three.js sahnangizni ishga tushiring va WebXR 'immersive-ar' sessiyasini so‘rang.
2. Modelni Yuklash: TensorFlow.js model omboridan `coco-ssd` kabi oldindan o‘qitilgan obyektlarni aniqlash modelini asinxron tarzda yuklang. Bu bir necha soniya vaqt olishi mumkin, shuning uchun foydalanuvchiga yuklanish indikatorini ko‘rsatishingiz kerak.
3. Render Siklini Yaratish: Bu sizning ilovangizning yuragi. Har bir kadrda (ideal holda sekundiga 60 marta) siz aniqlash va renderlash mantiqini bajarasiz.
4. Obyektlarni Aniqlash: Sikl ichida joriy video kadrini oling va uni yuklangan modelingizning `detect()` funksiyasiga uzating.
5. Aniqlanganlarni Qayta Ishlash: Bu funksiya aniqlangan obyektlar massivi bilan hal qilinadigan promise qaytaradi. Ushbu massiv bo‘ylab aylaning.
6. Kengaytmalarni Joylashtirish: Yetarlicha yuqori ishonch darajasiga ega bo‘lgan har bir aniqlangan obyekt uchun uning 2D chegaralovchi qutisini sahnangizdagi 3D pozitsiyaga moslashtirishingiz kerak bo‘ladi. Siz shunchaki qutining markaziga yorliq joylashtirishdan boshlashingiz va keyin uni Hit Test kabi ilg‘or texnikalar yordamida takomillashtirishingiz mumkin. Aniqlangan obyektning harakatiga mos kelishi uchun 3D yorliqlaringizning pozitsiyasini har bir kadrda yangilab turishni unutmang.

WebXR va TensorFlow.js jamoalari kabi hamjamiyatlardan onlaynda ko‘plab qo‘llanmalar va shablon loyihalar mavjud bo‘lib, ular sizga tezda ishlaydigan prototipni yaratishga yordam beradi.

Xulosa: Veb Uyg'onmoqda

WebXR va kompyuter ko‘rishining uyg‘unligi shunchaki texnologik qiziqishdan ko‘ra ko‘proq narsani anglatadi; bu bizning ma'lumotlar va atrofimizdagi dunyo bilan o‘zaro munosabatimizdagi fundamental o‘zgarishni ifodalaydi. Biz yassi sahifalar va hujjatlar vebidan fazoviy, kontekstga sezgir tajribalar vebiga o‘tmoqdamiz. Veb-ilovalarga ko‘rish va tushunish qobiliyatini berib, biz raqamli kontent endi ekranlarimiz bilan cheklanmaydigan, balki jismoniy realligimiz matosiga aqlli ravishda to‘qilgan kelajakni ochmoqdamiz.

Sayohat endigina boshlanmoqda. Ishlash unumdorligi, aniqlik va maxfiylik muammolari haqiqiydir, ammo global dasturchilar va tadqiqotchilar hamjamiyati ularni aql bovar qilmaydigan tezlikda yengib o‘tmoqda. Vositalar mavjud, standartlar ochiq va potentsial ilovalar faqat bizning tasavvurimiz bilan cheklangan. Vebning keyingi evolyutsiyasi shu yerda — u immersiv, u aqlli va u hoziroq, sizning brauzeringizda mavjud.