MindAR多目标识别与GLTF模型加载
在增强现实（AR）应用开发中，尤其是在基于图像识别的场景中，常常需要识别多个不同的图像目标，并为每个目标展示不同的三维内容。MindAR提供了一种高效的解决方案，允许开发者将多个图像目标编译成一个单一的.mind文件，然后在A-Frame框架中灵活地为每个识别到的目标加载对应的GLTF模型。
1. MindAR多目标图像编译
实现多目标识别的第一步是使用MindAR提供的图像编译工具。这个工具允许用户上传多个目标图像（例如，产品图片、海报等），然后将它们打包成一个.mind文件。这个.mind文件包含了所有目标图像的特征数据，MindAR运行时将使用这些数据进行图像识别。
关键点：
- 编译工具：访问MindAR官方文档提供的编译工具（例如：hiukim.github.io/mind-ar-js-doc/tools/compile/）。
- 上传多个图像：将所有需要识别的图像上传到工具中。
- 生成.mind文件：编译完成后，工具会生成一个包含所有目标特征的.mind文件。同时，它会显示每个目标图像对应的索引号（通常是1-based，即从1开始计数）。
2. A-Frame场景配置
在A-Frame中集成MindAR多目标识别功能，需要对a-scene、a-assets和a-entity进行适当的配置。
2.1 a-scene与mindar-image组件
a-scene是A-Frame的根元素，在这里我们需要挂载mindar-image组件来初始化MindAR的图像识别功能。
- mindar-image="imageTargetSrc: ...": 指定编译好的.mind文件的路径。这是包含所有图像目标特征的核心文件。
- maxTrack: 2: 这个属性定义了MindAR可以同时跟踪的最大图像目标数量。在此示例中，设置为2表示可以同时识别并跟踪两个图像目标。根据实际需求可以调整此值。
2.2 a-assets预加载GLTF模型
为了优化加载性能和用户体验，强烈建议在a-assets标签中预加载所有需要的GLTF模型。
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通过id属性为每个模型分配一个唯一的标识符，后续在场景中可以通过src="#id"的方式引用这些预加载的模型。
2.3 a-entity mindar-image-target关联GLTF模型
这是实现多目标识别与模型加载的关键部分。对于每个你希望识别的图像目标，都需要创建一个a-entity并挂载mindar-image-target组件。
- mindar-image-target="targetIndex: N": 这个属性是核心。targetIndex用于指定当前a-entity所关联的图像目标。需要特别注意的是，虽然MindAR编译工具可能显示1-based的索引（例如，第一个目标是1，第二个是2），但在A-Frame的mindar-image-target组件中，targetIndex是零基索引（0-based），即第一个目标对应targetIndex: 0，第二个目标对应targetIndex: 1，依此类推。
- a-gltf-model: 作为mindar-image-target的子元素，当对应的图像目标被识别并跟踪时，这个GLTF模型就会显示在图像目标上方。
- src="#raccoonModel"或src="#bearModel": 引用a-assets中预加载的GLTF模型。
- rotation, position, scale: 用于调整模型在AR空间中的姿态、位置和大小。
- animation-mixer: 如果GLTF模型包含动画，此组件可以使其播放。
3. 完整示例代码
结合上述所有配置，一个完整的MindAR多目标GLTF加载示例代码如下：
4. 注意事项与总结
- 索引一致性：务必记住MindAR编译工具显示的索引是1-based，而A-Frame中mindar-image-target的targetIndex是0-based。这是最常见的混淆点。
- .mind文件路径：确保imageTargetSrc指向的.mind文件是可访问的，最好是部署在CDN上以提高加载速度。
- GLTF模型路径：a-asset-item中的src也应是可访问的GLTF模型文件路径。
- maxTrack设置：根据需要同时跟踪的图像目标数量合理设置maxTrack。如果设置为1，即使.mind文件包含多个目标，也只会跟踪一个。
- 性能优化：对于复杂的GLTF模型，考虑进行优化，如模型简化、纹理压缩等，以保证AR体验的流畅性。
通过上述步骤，开发者可以轻松地在MindAR中实现多目标图像识别，并为每个识别到的目标展示独特的三维GLTF模型，极大地丰富了AR应用的交互性和表现力。
