【一步步开发AI运动APP】九、自定义姿态动作识别检测——之关键点追踪
本文介绍了【一步步开发AI运动APP】系列中的关键点追踪技术。此前分享的系列博文助力开发者打造了多种AI健身场景的小程序，而新系列将聚焦性能更优的AI运动APP开发。文章重点讲解了“关键点位变化追踪”能力，适用于动态运动（如跳跃）分析，弥补了静态姿态检测的不足。通过`pose-calc`插件，开发者可设置关键点（如鼻子）、追踪方向（X或Y轴）及变化幅度。示例代码展示了如何在`uni-app`框架中使用`createPointTracker`实现关键点追踪，并结合人体识别结果完成动态分析。具体实现可参考文档与Demo示例。
告别手动录入！AI自动识别发票
最近有朋友向我吐槽："每天对着几十张发票手动录入系统，眼睛都快看花了，还总担心数字打错。" 这种重复性高、容错率低的工作，确实让财务和行政人员苦不堪言。作为程序员，我深知这类场景完全可以通过技术手段优化
《抉择与权衡：Vue技术栈下uni-app与Taro的跨端较量》
在Vue技术栈为主的团队中，选择跨端开发框架时，uni-app与Taro各有优势。uni-app基于Vue.js，语法熟悉度高，开发效率快，HBuilderX工具支持强，跨端覆盖广（iOS、Android、Web及多小程序平台），性能优化特性丰富，生态插件完善。而Taro虽支持Vue语法，但核心仍带React风格，需适应新思维，其性能在React Native和H5上表现突出，适合对这些平台有高性能需求的项目。团队应根据开发效率、跨端需求及性能要求权衡选择。