Пример веб-распознавания изображений в облаке
В этой статье мы проведем детальный анализ примера кода, который поможет вам понять его и разработать собственный проект на его основе.
Инструкции по загрузке и настройке образца можно найти в Быстром старте.
Настройка цели распознавания
В разделе управления облачным распознаванием загрузите изображение для распознавания.
- Название изображения: задайте имя цели распознавания, например, demo.
- Загрузка изображения: выберите и загрузите изображение. В данном примере используется:
https://www.easyar.cn/assets/images/webar/xiaoxiongmao.png. - Ширина: ширина изображения в сантиметрах. Высота будет рассчитана автоматически на основе загруженного изображения. Размер изображения соответствует размеру виртуального содержимого, что в данном примере не используется.
- Meta: дополнительная информация, обычно используется для хранения данных AR-контента. В этом примере используется:
{"modelUrl": "asset/model/trex_v3.fbx", "scale": 0.02}.

Получение цели распознавания
После вызова API облачного распознавания и успешного распознавания цели возвращается информация о ней в следующей структуре:
{
"statusCode" : 0,
"result" : {
"target" : {
"targetId" : "375a4c2e********915ebc93c400",
"meta" : "eyJtb2RlbFVybCI6ICJhc3NldC9tb2RlbC90cmV4X3YzLmZieCIsICJzY2FsZSI6IDAuMDJ9",
"name" : "demo",
"modified" : 1746609056804
}
},
"date" : "2026-01-05T05:50:36.484Z",
"timestamp" : 1767592236484
}
Совет
Полное описание полей см. в Справочнике API
Декодируйте meta из base64, чтобы получить исходную информацию.
// data содержит полученные данные
const meta = data.result.target.meta;
const modelInfo = JSON.parse(atob(meta));
Описание основного кода
src/webar.js
Инкапсулирует базовые операции: инициализацию камеры, захват изображения, вызов облачного распознавания.
src/app.js
Инкапсулирует базовые операции интерфейса: переключение камеры, взаимодействие с пользователем, инициализацию WebAR.
TokenVideoExample/asset/js/app.js и TokenThreeJsExample/asset/js/app.js
Настройка облачного распознавания и обработка результатов после успешного распознавания.
Ожидаемый результат
- Интерфейс после инициализации камеры

- Эффект воспроизведения видео

- Эффект рендеринга модели

Глубокое понимание кода
Если вы хотите глубже изучить разработку для облачного распознавания, настоятельно рекомендуем прочитать исходный код примера. На его основе вы можете попробовать изменить и расширить его функциональность.
Совет
Следующий материал предполагает, что у вас уже есть опыт разработки на HTML и JavaScript. Если эти базовые навыки отсутствуют, рекомендуем сначала изучить их.
В качестве примера возьмем TokenThreeJsExample (рендеринг 3D-модели) и рассмотрим основные фрагменты кода.
Обработка бизнес-задач
Описание основных методов в файле TokenThreeJsExample/asset/js/app.js.
- Инициализация объекта App
// Инициализация объекта App с использованием Client-end URL для облачного распознавания
const app = new App('https://af0c1ca3b........0601c74.cn1.crs.easyar.com:8443');
- Настройка информации для облачного распознавания
// Установка AppId и токена для облачной библиотеки распознавания. Можно использовать только один из вариантов: app.setToken() или app.useEasyAr()
app.setToken({
'crsAppId': 'f7ff4977......9984ef8068c', // CRS AppId облачной библиотеки распознавания
'token': 'pQWnZo1Qt4drnc........QXUQambomdPWEj9So' // Токен, сгенерированный из APIKey + APISecret
});
// Если используется интегрированная среда от EasyAR
// app.useEasyAr();
- Обработка бизнес-логики
app.callback = (msg) => {
// msg содержит информацию о распознанной цели
// Обработайте бизнес-логику, проанализировав поле meta
};
Ui и инициализация облачного распознавания
Файл html/src/app.js основные описания методов.
- Инициализация выбора камеры
constructor(url = '') {
}
- Использование пользовательского токена для настройки облачного распознавания
setToken(token) {
}
- Использование интегрированной среды easyar для настройки облачного распознавания
useEasyAr() {
}
Обработка облачного распознавания
Описание основных методов в файле html/src/webar.js.
- Снимок с камеры и конфигурация облачного распознавания
constructor(interval, recognizeUrl, token, container) {
}
- Открытие камеры, определение ориентации и настройка предпросмотра потока видео в горизонтальной/вертикальной ориентации
openCamera(constraints) {
}
- Запуск распознавания
startRecognize(callback) {
}
- Создание снимка
captureVideo() {
}
- Отправка снимка в сервис облачного распознавания
httpPost(data) {
}