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• 云识别图片，即使用云端图像识别的识别图

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使用环境：

• AR场景：云识别/陀螺仪场景、平面AR/漫游AR（使用云识别功能时才需要）
• 合辑：云识别/陀螺仪类型、图像AR类型

类别	描述与示意
正确的图像格式	+ jpg + jpeg
正确的颜色模式	设置为RGB颜色，这样也能及时的发现是否存在色差问题
导出图片文件时一定需要勾选“色彩空间” - “转换为sRGB”，导出文件后检查图片是否存在色差
适宜的图像分辨率	+ 图像尺寸在480x480~1280x1280之间 + 建议图像尺寸为800左右
适宜的图像宽高比	+ 横版识别图宽高比控制在1:1~16:9，即将识别图宽度尺寸与高度尺寸比值保持在1.78~1之间 + 竖版识别图宽高比控制在9:16~1:1，即将识别图宽度尺寸与高度尺寸比值保持在0.56~1之间
具有丰富的细节	+ 如下是一些不好的图像
+ 针对这些情况，可以使用我们的AI识别来代替云识别
避免大面积的空白	+ 避免图像出现大面积的空白
云识别的基础原理	+ 图像需要具有锐利的细节，具体来说：一个正方形包含4个特征点，一个圆形不包含任何特征点，用户在制作识别图时尽量避免大面积使用圆形的设计
+ 尽量避免使用平滑和柔软的边缘以及具有大量渐变的图像
高对比度	+ 提高图像的对比度
+ 下面还有一些对比度的示例：
避免重复图案	+ 如下重复图像，实际过程中，尽管也可以识别，但是误识别的风险有升高（究其根本，还是单个重复对象也比较丰富，具有很多细节，基本还是能识别）
+ 如下重复与对称且简单的图像，不能识别（究其根本，对称也会影响识别，另一方面，单个重复对象是简单的规则的线条，本身难以识别）
避免图像模糊设计	+ 尽量避免大面积的各类模糊的设计
均匀的特征分布	+ 图像需要具有均匀的特征分布
+ 如上图，只有图像中的右下部分具有丰富的细节，需要尽量避免这样 + 如下图，有一个更加形象的例子，我们发现特征点主要集中在左下角，尽量避免这样的情况