Введение

Английский | Китайский

XRPrimer — это основная библиотека для алгоритмов в области расширенной реальности (XR). XRPrimer предоставляет повторно используемые структуры данных, эффективные операторы и расширяемые интерфейсы как на C++, так и на Python.

Основные возможности

• Различные модели камер и средства преобразования (Pinhole, Fisheye, Omni и т.д.)
• Базовые Yö 3D операции (триангуляция, проекция и т.д.)
• Инструменты внешней калибровки многокамерных систем
• Инструменты рендеринга и визуализации

Операционные системы

На данный момент поддерживаются следующие системы.

• Linux
• iOS

Установка

Python

Если вы используете xrprimer в проекте на Python, его можно установить командой:

pip install xrprimer

Если вы хотите использовать последние обновления xrprimer, обратитесь к разделу Установка Python для получения подробной информации по установке.

Исправлено:

• "Yö 3D операции" заменено на "3D операции".
• Удалены лишние пробелы после некоторых пунктов списка.
• Корректно оформлены списки и абзацы.### C++

Если вы используете xrprimer в проекте на C++, обратитесь к разделу Установка C++ для компиляции и тестирования.

Начало работы

Использование XRPrimer в проектах на Python

Ниже приведён пример кода, который должен успешно выполниться после завершения установки.

python -c "import xrprimer; print(xrprimer.__version__)"

Использование XRPrimer в проектах на C++

Пример ниже показывает, как связывать xrprimer с проектами на C++. Дополнительные детали доступны здесь.

cmake_minimum_required(VERSION 3.16)

project(sample)

# Устанавливаем путь для поиска пакета XRPrimer (режим конфигурации)
set(XRPrimer_DIR "<ПУТЬ_ДО_ПАКЕТА>/lib/cmake")
find_package(XRPrimer REQUIRED)

add_executable(образец образец.cpp)

target_link_libraries(образец XRPrimer::xrprimer)

Часто задаваемые вопросы

Если вы столкнулись с проблемами установки, рекомендуется обратиться к этому списку Часто задаваемых вопросов.

Лицензия

Лицензия нашего кодового базиса — это Apache-2.0. Обратите внимание, что эта лицензия применяется только к коду в нашей библиотеке; зависимости от неё имеют отдельные лицензии. Мы хотели бы выразить благодарность за открытые реализации, на которых мы опираемся. Пожалуйста, будьте осведомлены, что использование содержимого зависимостей может повлиять на лицензию нашего кодового базиса. Для просмотра полной лицензии обратитесь к LICENSE.## Цитирование

Если вы считаете этот проект полезным для ваших исследований, пожалуйста, рассмотрите возможность цитирования:

@misc{xrprimer,
    title={Основная библиотека OpenXRLab для алгоритмов, связанных с XR},
    author={Contributors XRPrimer},
    howpublished = {\url{https://github.com/openxrlab/xrprimer}},
    year={2022}
}

Вклад

Мы ценим все вклады, направленные на улучшение XRPrimer. Пожалуйста, обратитесь к CONTRIBUTING.md для руководства по вкладу.

Благодарность

Проект XRPrimer является открытым проектом, созданным исследователями и инженерами как из академического сообщества, так и из промышленности. Мы выражаем благодарность всем вкладчикам, которые внедряют свои методы или добавляют новые возможности, а также пользователям, которые предоставляют ценную обратную связь. Нашей целью является то, чтобы инструментарий и тестовая площадка могли служить растущему исследовательскому сообществу, предлагая гибкий набор инструментов для переиспользования существующих методов и создания новых моделей.

Проекты в OpenXRLab- XRPrimer: Основная библиотека OpenXRLab для алгоритмов, связанных с XR.

• XRSLAM: Инструментарий и тестовая площадка OpenXRLab для визуально-инертного SLAM.
• XRSfM: Инструментарий и тестовая площадка OpenXRLab для структурного моделирования изображений.
• XRLocalization: Инструментарий и сервер для визуальной локализации.
• XRMoCap: Инструментарий и тестовая площадка OpenXRLab для многопросмотровой системы отслеживания движения.
• XRMoGen: Инструментарий и тестовая площадка OpenXRLab для генерации движений человека.
• XRNeRF: Инструментарий и тестовая площадка OpenXRLab для нейронного поля радиации (NeRF).