在增强现实（ar）应用开发中，我们经常需要识别多个图像目标并在每个目标上显示不同的三维模型。mindar是一个轻量级的web ar库，它提供了一种高效的方式来处理这种情况。本文将深入讲解如何利用mindar的特性，通过一个统一的.mind文件来管理多个图像目标，并为每个目标加载特定的gltf模型。
1. 理解MindAR的多目标编译机制
MindAR的核心优势之一是其图像目标编译工具。该工具允许开发者上传多张图像，然后将其编译成一个单一的.mind文件。这个.mind文件包含了所有上传图像的特征点数据，供MindAR运行时进行识别和跟踪。
关键点：
- 单一文件，多重目标： 尽管上传了多张图片，但最终生成的是一个.mind文件，它内部包含了所有目标的定义。
- 目标索引： 在编译过程中，每张上传的图片都会被赋予一个内部索引。编译工具通常会显示这些目标（例如，1-indexed），但在MindAR运行时，我们通常使用0-based索引来引用它们。
2. 关联GLTF模型与特定图像目标
一旦拥有了包含多个图像目标的.mind文件，下一步就是将不同的GLTF三维模型与这些特定的图像目标关联起来。这主要通过MindAR的mindar-image-target组件及其targetIndex属性实现。
- mindar-image-target 组件： 这是一个关键组件，用于定义一个与图像目标关联的AR实体。当MindAR识别到对应的图像目标时，这个实体及其子元素就会被激活并显示在目标上方。
- targetIndex 属性： 这个属性是mindar-image-target组件的核心，它指定了当前实体应该与.mind文件中哪个图像目标关联。需要注意的是，targetIndex是0-based的，这意味着如果编译工具显示的目标索引是1、2、3，那么在代码中它们将分别对应targetIndex: 0、targetIndex: 1、targetIndex: 2。
3. 实践指南与代码示例
下面我们将通过一个具体的A-Frame代码示例，演示如何实现多GLTF模型与单个.mind文件的关联。
3.1 准备AR场景和资源
首先，我们需要设置A-Frame场景，并预加载所有将要使用的GLTF模型。
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代码解析：
：MindAR的主场景容器。 - mindar-image：MindAR的核心组件。
- imageTargetSrc：指向编译好的.mind文件路径。
- maxTrack：这是一个非常重要的属性，它定义了MindAR能够同时跟踪的最大目标数量。如果你的.mind文件包含多个目标，并且你希望它们能够同时被识别和显示，务必将maxTrack设置为大于1的值（例如，这里设置为2，表示可以同时跟踪两个目标）。
：用于预加载资源，确保模型在场景加载时可用，提升用户体验。 ：定义一个可重用的资源，通过id引用。
3.2 定义图像目标实体并关联模型
现在，我们为每个图像目标创建a-entity，并使用mindar-image-target组件及其targetIndex属性来指定它们与哪个目标关联，然后在其内部放置对应的GLTF模型。
代码解析：
：这个实体与.mind文件中第一个图像目标（0-based索引）关联。当MindAR识别到这个目标时，其内部的GLTF模型就会显示。 ：在第一个目标实体内部，我们引用了之前预加载的浣熊模型。 ：同理，这个实体与第二个图像目标关联，并显示熊模型。
4. 注意事项与最佳实践
- .mind文件生成： 确保你的.mind文件是通过MindAR的编译工具上传了所有你希望跟踪的图像后生成的。如果只上传了一张图片，那么它将只包含一个目标。
- targetIndex的准确性： 仔细核对targetIndex的值。它必须是0-based，并且与你在编译工具中看到的1-based目标索引相对应（例如，编译工具的第1个目标对应targetIndex: 0）。
- maxTrack属性： 不要忘记在mindar-image组件中设置maxTrack属性。如果你的应用需要同时跟踪多个目标，maxTrack的值应至少等于你希望同时跟踪的目标数量。
- 资源路径： 确保GLTF模型和.mind文件的路径是正确的，并且可以通过网络访问。
- 模型优化： 对于Web AR应用，模型的性能至关重要。使用经过优化的GLTF模型，以减少加载时间和渲染负担。
总结
通过MindAR的图像编译工具和mindar-image-target组件的targetIndex属性，我们可以非常灵活地在一个Web AR应用中管理和显示多个图像目标及其对应的三维模型。这种方法简化了资源管理，并为创建复杂的、多目标交互的增强现实体验提供了强大的基础。遵循上述指南和最佳实践，开发者可以高效地构建出功能丰富且性能优异的MindAR应用。
