Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Скрыть пол за окружением в ARKit

Я делаю приложение (с ARKit), в котором хочу изменить цвет пола. В этом приложении я просто накладываю свой пол цветом на плоскость. Теперь я уже умею прятать плоскость на полу, если стол определился как плоскость. Но он не исчезает после ножек стола.

Есть ли возможность скрыть пол за ножками стола, дивана, стульев...?

ios swift scenekit arkit
02.11.2017

Ответы:


1

Нет, то, что вы описываете, представляет собой смешанную реальность, противоположную дополненной реальности. В дополненной реальности все виртуальные объекты накладываются на реальность, независимо от того, являются ли эти объекты трехмерными или двухмерными. В смешанной реальности виртуальные объекты могут находиться за/под физическими объектами в реальности.

03.11.2017
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..