返回

让设备与人亲近:iOS上的可变人眼距离测量指南

IOS

人机交互的未来是自然且无缝的。随着虚拟现实和增强现实技术的飞速发展,人们与设备交互的方式正在发生转变。为了实现更自然、更沉浸式的用户体验,实时测量人眼与屏幕之间的距离至关重要。

对于 iOS 来说,开发人员可以使用 ARKit 和 VisionKit 轻松测量人眼距离。在这篇教程中,我们将引导您完成使用这两种框架测量人眼距离的详细步骤。我们还提供了明确的代码示例,以便您轻松地将这些方法整合到自己的 iOS 项目中。

ARKit:使用 ARFaceTracking 获取人眼距离

ARKit 提供了一系列强大的工具,可用于构建增强现实应用程序。其中一项重要的功能是 ARFaceTracking,它允许您追踪人脸的运动和表情。我们可以利用 ARFaceTracking 来估计人眼与屏幕之间的距离。

代码示例:

import ARKit

class ViewController: UIViewController, ARSCNViewDelegate {

    let sceneView = ARSCNView()
    var eyeDistance: Float?

    override func viewDidLoad() {
        super.viewDidLoad()
        
        // 配置场景视图
        sceneView.delegate = self
        view.addSubview(sceneView)

        // 开始面部追踪会话
        let configuration = ARFaceTrackingConfiguration()
        sceneView.session.run(configuration)
    }

    func renderer(_ renderer: SCNSceneRenderer, nodeFor anchor: ARAnchor) -> SCNNode? {
        // 检查锚点类型是否为人脸
        guard let faceAnchor = anchor as? ARFaceAnchor else { return nil }

        // 从面部锚点中提取人眼距离
        eyeDistance = faceAnchor.blendShapes[.eyeBlinkLeft]?.floatValue

        return nil
    }
}

VisionKit:使用 VNDetectFaceLandmarksRequest 获取人眼距离

VisionKit 是另一个用于构建计算机视觉应用程序的强大框架。它提供了一个名为 VNDetectFaceLandmarksRequest 的 API,可以检测人脸的关键点,包括眼睛的位置。我们可以利用这些关键点来计算人眼与屏幕之间的距离。

代码示例:

import VisionKit

class ViewController: UIViewController, VNDocumentCameraViewControllerDelegate {

    var eyeDistance: Float?

    override func viewDidLoad() {
        super.viewDidLoad()

        // 创建文档相机视图控制器
        let documentCameraViewController = VNDocumentCameraViewController()
        documentCameraViewController.delegate = self

        // 指定要检测的面部特征
        let faceLandmarkRequest = VNDetectFaceLandmarksRequest()

        // 启动文档相机会话
        documentCameraViewController.scan(faceLandmarkRequest, completionHandler: { request, error in
            if let error = error {
                print("Error: \(error)")
                return
            }

            // 从面部特征中提取人眼距离
            guard let faceLandmarkResults = request.results as? [VNFaceObservation],
                  let leftEyeLandmark = faceLandmarkResults[0].landmarks?.leftEye,
                  let rightEyeLandmark = faceLandmarkResults[0].landmarks?.rightEye else { return }

            let leftEyePosition = leftEyeLandmark.normalizedPoints[0]
            let rightEyePosition = rightEyeLandmark.normalizedPoints[0]

            // 计算人眼与屏幕之间的距离
            eyeDistance = calculateEyeDistance(leftEyePosition, rightEyePosition)
        })

        present(documentCameraViewController, animated: true)
    }

    func calculateEyeDistance(_ leftEyePosition: CGPoint, _ rightEyePosition: CGPoint) -> Float {
        // 计算眼睛中心点
        let eyeCenter = CGPoint(x: (leftEyePosition.x + rightEyePosition.x) / 2,
                               y: (leftEyePosition.y + rightEyePosition.y) / 2)

        // 计算眼睛中心点到屏幕中心的距离
        let screenCenter = CGPoint(x: 0.5, y: 0.5)
        let distance = sqrt(pow(eyeCenter.x - screenCenter.x, 2) + pow(eyeCenter.y - screenCenter.y, 2))

        return distance
    }
}

比较 ARKit 和 VisionKit

ARKit 和 VisionKit 都是测量人眼距离的强大工具。然而,每种框架都有其独特的优势和劣势。

ARKit 的主要优势在于其能够实时跟踪人脸。这使得它非常适合用于构建增强现实应用程序,其中需要实时更新人眼距离信息。例如,ARKit 可以用于构建一个应用程序,该应用程序可以根据用户的人眼距离来调整虚拟物体的视角。

VisionKit 的主要优势在于其能够检测更广泛的面部特征。这使得它非常适合用于构建计算机视觉应用程序,其中需要分析人脸的各个方面。例如,VisionKit 可以用于构建一个应用程序,该应用程序可以根据用户的面部表情来确定他们的情绪。

结论

ARKit 和 VisionKit 都是测量人眼距离的强大工具。通过使用这些框架,您可以构建出更加自然和沉浸式的增强现实和计算机视觉应用程序。我们希望这篇教程能够帮助您轻松地将人眼距离测量功能集成到您的 iOS 项目中。