现如今， AR技术不断发展，人们不再满足于运用键盘、鼠标等简单器械来实现传统的人机交互模式。随着用户接触机器的多样化，繁琐的操作不但对一些用户有门槛，而且还增加其学习成本；如果能用自然且符合日常生活习惯的人机交互模式，不仅更好上手，也能让开发者们在应用内开发更多玩法。比如在视频直播或者拍照过程中，一个手势就能增加相应的贴纸或特效，丰富交互体验；面对智能家电等硬件设备时，通过不同的手势可以控制对应的功能。
那么，应用如何才能实现更自然的人机和交互呢？
华为HMS Core AR Engine提供多种特定手势的识别，输出识别到的手势类别结果并给出手掌检测框屏幕坐标，左手和右手均可支持。当图像中出现多只手时，只反馈单手（最清晰且置信度最高）识别结果和坐标信息。支持前后置相机切换。
通过手势识别能力，可将虚拟物体叠加到人的手部位置，并根据不同的手势变化来激活某些状态的切换，给开发者的AR应用提供基础的交互功能。
不仅如此，AR Engine的手部跟踪功能能识别和跟踪21个手部关节点的位置和姿态，形成手部骨骼模型，并可分辨左右手，同时提供单手关节点和骨骼识别能力，输出手指端点、手部骨骼等手部高级特征。
通过手部骨骼识别能力，开发者们可将虚拟物体叠加到更为精确的手部位置，例如手指尖、手掌心等；利用手部骨骼，能驱动虚拟手做出更为丰富和精细的动作，给开发者们的AR应用提供增强的交互功能和难以置信的新奇玩法。
JDK 1.8.211及以上。
安装Android Studio 3.0及以上：
minSdkVersion 26及以上
targetSdkVersion 29（推荐）
compileSdkVersion 29（推荐）
Gradle 6.1.1及以上（推荐）
在华为终端设备上的应用市场下载AR Engine服务端APK（需在华为应用市场，搜索“华为AR Engine”）并安装到终端设备。
测试应用的设备：参见AREngine特性软硬件依赖表。如果同时使用多个HMS Core的服务，则需要使用各个Kit对应的最大值。
华为提供了Maven仓集成方式的AR Engine SDK包，在开始开发前，需要将AR Engine SDK集成到您的开发环境中。
Android Studio的代码库配置在Gradle插件7.0以下版本、7.0版本和7.1及以上版本有所不同。请根据您当前的Gradle插件版本，选择对应的配置过程。
以7.0为例：
打开Android Studio项目级“build.gradle”文件，添加Maven代码库。
在“buildscript > repositories”中配置HMS Core SDK的Maven仓地址。
buildscript {
repositories {
google()
jcenter()
maven {url "https://developer.huawei.com/repo/" }
}
}
打开项目级“settings.gradle”文件，配置HMS Core SDK的Maven仓地址。
dependencyResolutionManagement {
repositoriesMode.set(RepositoriesMode.FAIL_ON_PROJECT_REPOS)
repositories {
repositories {
google()
jcenter()
maven {url "https://developer.huawei.com/repo/" }
}
}
}
dependencies {
implementation 'com.huawei.hms:arenginesdk:{version}
}
1.运行前验证：检查当前设备是否安装了AR Engine，若已经安装则正常运行，若没有安装，App应采用合适的方式提醒用户安装AR Engine，如主动跳转应用市场，请求安装AR Engine。具体实现代码如下：
boolean isInstallArEngineApk =AREnginesApk.isAREngineApkReady(this);
if (!isInstallArEngineApk) {
// ConnectAppMarketActivity.class为跳转应用市场的Activity。
startActivity(new Intent(this, com.huawei.arengine.demos.common.ConnectAppMarketActivity.class));
isRemindInstall = true;
}
2.初始化AR场景：AREngine提供5种场景，包括运动跟踪（ARWorldTrackingConfig）、人脸跟踪（ARFaceTrackingConfig）、手部识别（ARHandTrackingConfig）、人体跟踪（ARBodyTrackingConfig）和图像识别（ARImageTrackingConfig）。
调用ARHandTrackingConfig接口，初始化手部识别。
mArSession = new ARSession(context);
ARHandTrackingConfig config = new ARHandTrackingconfig(mArSession);
Config.setCameraLensFacing(ARConfigBase.CameraLensFacing.FRONT);
mArSession.configure(config);
mArSession.resume();
Class HandSkeletonLineDisplay implements HandRelatedDisplay{
//此类需要几个方法
//初始化方法
public void init(){
}
//绘制手骨架点的方法,这里需要传入ARHand对象，用来获取数据
public void onDrawFrame(Collection<ARHand> hands,){
//调用getHandskeletonArray()方法用来获取手部关节点坐标数据
Float[] handSkeletons = hand.getHandskeletonArray();
//把handSkeletons传入到实时更新数据方法中
updateHandSkeletonsData(handSkeletons);
}
//更新骨架点的连接数据，在更新任何帧的时候调用此方法
public void updateHandSkeletonLinesData(){
//用来创建并初始化缓冲区对象的数据存储
GLES20.glBufferData(…,mVboSize,…);
//用来更新缓冲区对象中的数据
GLES20.glBufferSubData(…,mPointsNum,…);
}
}
Public class HandRenderManager implements GLSurfaceView.Renderer{
//设置ARSession对象，用于获取onDrawFrame方法中的最新数据。
Public void setArSession(){
}
}
Public void onDrawFrame(){
//在这个方法中调用了setCameraTextureName(),update()等方法用来更新ArEngine的计算结果
//应用在获取到最新数据时来调用此接口。
mSession.setCameraTextureName();
ARFrame arFrame = mSession.update();
ARCamera arCamera = arFrame.getCamera();
//获取人体手部跟踪时返回的跟踪结果
Collection<ARHand> hands = mSession.getAllTrackables(ARHand.class);
//把获取到的hands对象循环传入更新手势识别信息方法中,进行处理
For(ARHand hand : hands){
updateMessageData(hand);
}
}
8.最后在展示效果的HandActivity页面,给SurfaceView 设置渲染器。
mSurfaceView.setRenderer(mHandRenderManager);
设置渲染模式
mSurfaceView.setRenderMode(GLEurfaceView.RENDERMODE_CONTINUOUSLY);
具体实现可参考示例代码。
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华为移动服务开源仓库地址：GitHub、Gitee
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