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魔术师 要查看我们周末发现的文档，请访问 Devpost文章 灵感 AR技术直到最近才得到快速发展，因此还没有像VR那样在医学领域得到广泛应用。 但是，AR似乎特别适用于家庭康复，因为与VR不同，AR在模拟过程中会将虚拟图像叠加到现实环境中，从而可能限制患者的不适感。 像Hololens和Magic Leap One这样的AR的最新发展，通过追踪它们所处的环境结构，可以将虚拟对象按字面意义放置在特定的3D位置，从而为新颖的迭代式康复形式提供了有趣的视角。 我们寻找了基于AR的康复最能发挥作用的领域，并发现中风后的治疗显然可以从引人入胜的互动技术中受益，该技术可以激发并增强患者的完全康复能力。

unity中的OpenCV插件，可以通过这个识别人脸，或者自己训练等

HoloLens光学架构师分享AR/VR/MR光学架构方方面面

实现iOS设备观察HoloLens1视角的OpenCV dll文件

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HoloLens-2-机器学习 使用在ImageNet 1000类数据集中训练的EfficientNetB0模型进行图像分类。 使用其板载CPU在HoloLens 2上直接运行模型推断。 关于 已在Unity 2019.4 LTS，Visual Studio 2019和HoloLens 2中进行测试 Rene Schulte的示例构建 输入大小为(224, 224)视频帧以进行在线推断 EfficientNetB0框架的预先训练过的TensorFlow-Keras实现被直接转换为ONNX格式以供本示例使用 运行样本 在Unity中打开示例 将构建平台切换到Universal Windows Platform ，选择HoloLens作为目标设备，并选择ARM64作为目标平台 生成Visual Studio项目并打开.sln文件 将onnx-models\model.onnx文件复制到Buil