Vuforia实际应用中的相关方法

使用Vuforia开发AR程序中，时常遇到相机对焦，启用、关闭识别功能，动态加载识别特征等情况，下面总结一下以往开发过程中遇到的具体情况及使用的方法。

一、相机对焦

使用Vuforia时，偶尔会有晃动手机导致的画面模糊并且无法自动恢复的情况，特别是使用比较老的设备或设备本身摄像头像素较低，对识别影响很大。那么通过代码对相机进行设置，使得这种情况下能让相机重新对焦是很有必要的。方法很简单，Vuforia的SDK中，有一个CameraDevice类，是对相机的设置，其中包含SetFocusMode接口，使用这个接口可以设置相机对焦。实际应用过程中，发现网上说的调用CameraDevice.Instance.SetFocusMode(CameraDevice.FocusMode.FOCUS_MODE_CONTINUOUSAUTO);并不能实现模糊后再次对焦。经过一番搜索与尝试，最终使用如下方法，可以实现模糊后再次对焦。

    public void TriggerAutoFocus()
    {
        StartCoroutine(TriggerAutoFocusAndEnableContinuousFocusIfSet());
    }

    private IEnumerator TriggerAutoFocusAndEnableContinuousFocusIfSet()
    {
        CameraDevice.Instance.SetFocusMode(CameraDevice.FocusMode.FOCUS_MODE_TRIGGERAUTO);
        yield return new WaitForSeconds(1.0f);
        CameraDevice.Instance.SetFocusMode(CameraDevice.FocusMode.FOCUS_MODE_CONTINUOUSAUTO);
    }

二、启用、关闭、重启识别

实际应用中，有时需要关闭识别功能，之后在需要的时候再启用识别，Vuforia同样有对应的方法。如下分享三个方法，分别时启用识别、关闭识别、重启识别，注意的是，网上有的帖子只说调用ObjectTracker的Start、Stop来实现，这样是不够的，应用中会发现，近操作识别的开启和停用，识别信息是保留的，因此不能实现关闭识别后没有识别数据或是开启后正常识别。需要对Data进行处理，开启前先要启用指定的识别数据，关闭后停用识别数据。

        public void StartRec()
        {
            var objTracker = TrackerManager.Instance.GetTracker();
            if (objTracker != null)
            {
                foreach (DataSet dataset in objTracker.GetDataSets())
                {
                   objTracker.ActivateDataSet(dataset);
                }

                objTracker.Start();
            }

        }
        public void StopRec()
        {
            var objTracker = TrackerManager.Instance.GetTracker();
            if (objTracker != null && objTracker.IsActive)
            {
                objTracker.Stop();

                foreach (DataSet dataset in objTracker.GetDataSets())
                {
                    objTracker.DeactivateDataSet(dataset);
                }

            }

        }
        public void RestartObjectTracker()
        {
            var objTracker = TrackerManager.Instance.GetTracker();
            if (objTracker != null && objTracker.IsActive)
            {
                objTracker.Stop();

                foreach (DataSet dataset in objTracker.GetDataSets())
                {
                    objTracker.DeactivateDataSet(dataset);                   
                }

            }
        }

三、动态加载识别数据（以ImageTarget为例）

实际应用中，会有识别数据并不在一个库中，为的是针对不同识别场景，启用对应识别数据，而不会出现两种场景需要呈现不同内容，但是识别图相似，导致两种场景混淆。虽然这种情况不常出现，而且这种情况根本原因是程序应用环境的设计不合理。另一种需要动态加载的场景是，识别数据保存在云端，程序中仅下载需要用到的数据，然后加载进来进行识别。可能觉得这种情况使用云识别就好了，但是考虑到云识别首先存在延迟，其次若是网络环境不好的情况下，云识别可能不能满足应用，这是通过从云端下载一次数据，之后使用本地识别，对用户来说体验感要优于云识别。

    void LoadDataSet(string dataSetName)
    {
        ObjectTracker objectTracker = TrackerManager.Instance.GetTracker();

        DataSet dataSet = objectTracker.CreateDataSet();

        if (dataSet.Load(dataSetName))
        {
            objectTracker.Stop();//这里必须要停止跟踪才能激活DataSet
            objectTracker.ActivateDataSet(dataSet);
            objectTracker.Start();

            int counter = 0;

            IEnumerable tbs = TrackerManager.Instance.GetStateManager().GetTrackableBehaviours();
            foreach (TrackableBehaviour tb in tbs)
            {
                if (tb.name == "New Game Object")
                {

                    tb.gameObject.name = ++counter + ":DynamicImageTarget-" + tb.TrackableName;

                    tb.gameObject.AddComponent();
                    tb.gameObject.AddComponent();

                }
            }
        }
        else
        {
            Debug.LogError("Failed to load dataset: '" + dataSetName + "'");
        }
    }

调用时可以直接调用此方法，或使用注册事件的形式，使用RegisterVuforiaStartedCallback（）。直接调用可以传参，比较灵活，使用回调则需要增加变量来指定启用的数据包名称。