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コンピュータ・IT Swift AR

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実践ARKit

堤修一 (著)

発売日 : 2019年9月22日

想定ページ数 : 142ページ

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作りながら学ぶネイティブARKitアプリケーション開発の実践入門書です。はじめの一歩として3行（！）で書ける最小実装のARから始めて、平面を検出する方法、その平面に仮想オブジェクトを設置する方法、そしてその仮想オブジェクトとインタラクションできるようにする方法・・・と、**読み進めるにつれて「作りながら」引き出しが増えていき**、最終的にはARKitを用いたメジャーや、空間に絵や文字を描くといった、ARKitならではのアプリケーションの実装ができるよう構成しています。

目次

はじめに

本書のコンセプトと構成

動作環境

サンプルコード

第1章　入門編その１ - 最小実装で体験してみる

1.1　手順１: プロジェクトの準備

1.2　手順２: ViewControllerの実装

1.3　基本クラスの解説

ARSession

ARConfiguration, ARWorldTrackingConfiguration

ARSCNView

第2章　入門編その２ - 水平面を検出する

2.1　水平面を検出するためのコンフィギュレーション

2.2　平面検出に関するイベントをフックする - ARSessionDelegate

ARAnchor

ARPlaneAnchor

2.3　平面検出に関するイベントをフックする - ARSCNViewDelegate

2.4　検出した平面を可視化する

第3章　入門編その３ - 検出した水平面に仮想オブジェクトを置く

3.1　3Dモデルを読み込む

3.2　仮想オブジェクトとして検出した平面に置く

第4章　ARKit開発に必須の機能

4.1　トラッキング状態を監視する

ARSessionObserver

ARCamera.TrackingState

4.2　デバッグオプションを利用する

4.3　トラッキング状態をリセットする / 検出済みアンカーを削除する

resetTracking

removeExistingAnchor

第5章　平面検出の基礎

5.1　垂直平面の検出

5.2　検出した平面のアラインメントを判別する

5.3　平面ジオメトリの取得

ARPlaneGeometry

ARSCNPlaneGeometry

検出した平面の形状を可視化する

ARPlaneGeometryとARSCNPlaneGeometry

第6章　画像検出と画像トラッキング

6.1　画像検出

detectionImages

ARReferenceImage

ARImageAnchor

実装

画像検出のパフォーマンス

6.2　画像トラッキング

ARImageTrackingConfiguration

実装

6.3　画像検出と画像トラッキングの違い

ワールドトラッキングコンフィギュレーションで画像トラッキング

第7章　3D物体検出と3D物体スキャン

7.1　3D物体検出

ARReferenceObject

detectionObjects

ARObjectAnchor

実装

7.2　3D物体スキャン

3D物体スキャンの公式サンプルと独自実装について

第8章　AR空間におけるインタラクションを実現する

8.1　ヒットテスト（当たり判定）を行う

ARSCNViewによるヒットテスト

SCNSceneRendererによるヒットテスト

特徴点に対するヒットテスト

8.2　デバイスの移動に対するインタラクション

最新フレームにおけるカメラの情報を取得する

カメラのワールド変換行列から、カメラの位置・向きを取得する

仮想オブジェクトが常にカメラの方を向くようにする

第9章　AR体験の永続化と共有

9.1　ARWorldMap

ARWorldMapに保存されないアンカー

9.2　ワールドマップを取得する

ワールドマップ取得処理を実行するキュー

9.3　ワールドマップを永続化・共有する

9.4　ワールドマップからセッションを復元する

9.5　ワールドマップ取得タイミング

第10章　フェイストラッキング

10.1　フェイストラッキングを開始する - ARFaceTrackingConfiguration

10.2　検出した顔のアンカーを取得する - ARFaceAnchor

10.3　顔の動きを可視化する

ARFaceGeometry

ARSCNFaceGeometry

実装

ブレンドシェイプでアニ文字風3Dアバター

第11章　特徴点を利用する

11.1　特徴点を可視化する

11.2　フレームに含まれる特徴点群データ

11.3　ワールドマップに含まれる特徴点群データ

第12章　デプスを利用する

12.1　ARFrameからデプスデータを取得する

12.2　制約

フェイストラッキング時のみ利用可能

毎フレーム更新されるわけではない

第13章　オクルージョン

13.1　People Occlusionの実装方法

13.2　personSegmentationとpersonSegmentationWithDepthの違い

13.3　利用可能なコンフィギュレーション

13.4　segmentationBufferとestimatedDepthData

第14章　モーションキャプチャ

14.1　2D Body Detection

2D Body Detectionの実装方法

detectedBody, ARBody2D

ARSkeleton2D

ARSkeleton.JointName

ARSkeletonDefinition

利用可能なコンフィギュレーション

14.2　3D Body Tracking

ARBodyTrackingConfiguration

ARBodyAnchor

ARSkeleton3D

第15章　ビデオフォーマット

15.1　ARConfiguration.VideoFormat

15.2　ビデオフォーマットを指定する

15.3　使用可能なビデオフォーマット

現行デバイスで使用可能なビデオフォーマット一覧

ビデオフォーマットはどう使い分けるのか？

第16章　アプリケーション実装例１: 現実空間の長さを測る

16.1　ARKitにおける座標と現実のスケール

16.2　現実空間における二点間の距離

第17章　アプリケーション実装例２: 空中に絵や文字を描く

17.1　実装方針

17.2　スクリーンの中心座標をワールド座標に変換する

17.3　頂点座標の配列から、線としてのカスタムジオメトリを構成する

17.4　その他の実装のポイント

デバイス位置の取得タイミング

精度を安定させる

第18章　アプリケーション実装例３: Core ML + Vision + ARKit

18.1　実装方針

18.2　Core ML・Vision・ARKit連携のポイント

毎フレームのカメラからの入力画像データへのアクセス

Core MLの認識を実行する

Core MLの認識結果をテキストノードとして設置する

第19章　Metal + ARKit

19.1　マテリアルをMetalで描画する

SCNProgram

19.2　他のSceneKitとMetalの連携機能

shaderModifiers

SCNTechnique

19.3　Metalによるカスタムレンダリング

方法1: Metalだけでレンダリングする

方法2: SCNRendererを用いてレンダリングする

方法3: SceneKitレンダリング + Metalレンダリング

19.4　Metalカスタムレンダリング時のオクルージョン

ARMatteGenerator

オクルージョン処理のMetalシェーダ

参考文献

奥付

ユーザーレビュー

5.0

投稿者：TIGER

投稿日：2020年12月21日

期待通り！

ARKit学習用に購入しました。ボリュームが多くて、まだ読み切れてませんが、じっくり知識を深める事ができる1冊です。

5.0

投稿者：nickname

投稿日：2020年12月20日

ボリュームあります

すごいボリュームです。まだ全て読み切れていません。
ARKitのリファレンスとして活用していきます。

5.0

投稿者：デモアカウント

投稿日：2020年12月18日

簡単にAR体験できました

book techさんの縦スクロールが読みやすそうだったので購入。
アプリ開発初心者の自分にとっては第1章を進めるだけで時間かかりましたが、簡単にARを実装できて感動しました。

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