Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
Bạn có thể sử dụng nguồn cấp dữ liệu máy ảnh mà ARCore ghi lại trong quy trình máy học
bằng ML Kit và Google Cloud Vision API để xác định các đối tượng trong thế giới thực, đồng thời tạo ra
trải nghiệm thực tế tăng cường thông minh.
Hình ảnh ở bên trái được lấy từ mẫu Bộ công cụ máy học ARCore,
được viết bằng Kotlin cho Android. Ứng dụng mẫu này sử dụng mô hình máy học
để phân loại các đối tượng trong chế độ xem của máy ảnh và đính kèm nhãn vào đối tượng
trong cảnh ảo.
API ML Kit cung cấp cả tính năng phát triển Android
và iOS, còn Google Cloud Vision API
có cả giao diện REST và RPC, nhờ đó, bạn có thể đạt được kết quả giống như mẫu mẫu ARCore ML trong ứng dụng của mình được tích hợp với Android NDK (C) với iOS hoặc
với Unity (AR Foundation).
Hãy xem bài viết Sử dụng ARCore làm dữ liệu đầu vào cho các mô hình Máy học để biết thông tin tổng quan về các mẫu mà bạn cần triển khai. Sau đó, hãy áp dụng những điểm này cho
ứng dụng tích hợp sẵn Android NDK (C), với iOS hoặc với Unity (AR Foundation).
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-26 UTC."],[[["\u003cp\u003eARCore's camera feed can be used with ML Kit and Google Cloud Vision API for identifying real-world objects and creating intelligent AR experiences.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe provided sample app demonstrates object classification by attaching virtual labels to identified objects.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eML Kit offers cross-platform support for Android and iOS, while Google Cloud Vision API provides REST and RPC interfaces for broader integration.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDevelopers can utilize ARCore's data as input for their own machine learning models for object recognition.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThese functionalities extend to apps built with Android NDK (C), iOS, and Unity (AR Foundation), offering flexibility in development environments.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Machine learning with ARCore\n\nYou can use the camera feed that ARCore captures in a machine learning pipeline\nwith the [ML Kit](https://developers.google.com/ml-kit) and the [Google Cloud Vision API](https://cloud.google.com/vision) to identify real-world objects, and create an\nintelligent augmented reality experience.\nYour browser does not support the video tag.\n\nThe image at left is taken from the [ARCore ML Kit sample](https://github.com/googlesamples/arcore-ml-sample),\nwritten in Kotlin for Android. This sample app uses a machine learning\nmodel to classify objects in the camera's view and attaches a label to the object\nin the virtual scene.\n\nThe [ML Kit](https://developers.google.com/ml-kit) API provides for both Android\nand iOS development, and the [Google Cloud Vision API](https://cloud.google.com/vision)\nhas both REST and RPC interfaces, so you can achieve the same results as the\nARCore ML Kit sample in your own app built with the Android NDK (C), with iOS, or\nwith Unity (AR Foundation).\n\nSee [Use ARCore as input for Machine Learning models](/ar/develop/java/machine-learning)\nfor an overview of the patterns you need to implement. Then apply these to your\napp built with the Android NDK (C), with iOS, or with Unity (AR Foundation)."]]
