我有一个谷歌探戈应用程序，其中学习区域描述的位置重复准确性至关重要。https://www.youtube.com/watch?v=jMbNykdPDRo
当区域描述跟踪被激活时，重复精度通常较高。然而，如果在学习区域描述中找到学习特征点在一定时间后失败(例如，在照明条件改变或设备进入尚未学习的区域之后)，则重复精度降低(由于开始丢失区域描述)。
我们如何从区域跟踪成功中获得一些反馈，以检测例如病例？示例：根据某些ADF成功跟踪了多少特征点/帧，或者某个区域描述的姿势位置实际有多自信/准确？
我在API中找不到任何有用的东西。
我知道Tango Core中存在这样一个字段，你可以在Tango调试覆盖应用程序中清楚地看到("跟踪成功")。http://grauonline.de/alexwww/tmp/tango_debug_overlay_app.jpg
跟踪数据无法通过API获得，您从图片中看到的工具是Tango团队开发的，可以在这里下载。
除了API，识别姿势质量的最佳方法是检查回调返回的姿势状态，并检查TangoEvent数据。