VisionKit 从基础库 3.2.1 版本 (安卓微信>=8.0.43，iOS微信>=8.0.43) 开始支持。
鞋子检测 能力作为与 其他 VisionKit 能力 平行的能力接口。
该能力一般用于用户进行 AR试鞋 或者 腿部遮挡 等功能的开发。
方法定义
鞋子检测，目前只支持通过 摄像头实时检测。
可以通过配置，决定是否每帧获取 用于对鞋子的腿部区域进行蒙版过滤的 腿部遮挡纹理。
摄像头实时检测
首先需要创建 VKSession 的配置，然后通过 VKSession.start 启动 VKSession 实例。
运行过程中，算法实时检测相机中的鞋子，通过 VKSession.on 实时输出鞋子矩阵信息（位置旋转缩放）、8个关键点坐标。
最后，实时获取 VKSession 的帧数据 VKFrame，获得 VKCamera。得到 VKCamera.viewMatrix 与 VKCamera.getProjectionMatrix 并结合，鞋子矩阵 与关键点信息 进行具体渲染。
开启VKSession示例代码：
// VKSession 配置
const session = wx.createVKSession({
track: {
shoe: {
mode: 1 // 1 使用摄像头
}
}
})
// 摄像头实时检测模式下，监测到鞋子时，updateAnchors 事件会连续触发 （每帧触发一次）
session.on('updateAnchors', anchors => {
// 目前版本能识别 1-2 双鞋子，anchors 长度为 0-2
anchors.forEach(anchor => {
// shoedirec 鞋子左右，0 为左，1 为右。
console.log('anchor.shoedirec', anchor.shoedirec)
// transform 鞋子的矩阵信息（位置旋转缩放），4*4 行主序矩阵，
console.log('anchor.transform', anchor.transform)
// points3d 位置，8个关键点坐标
console.log('anchor.points3d', anchor.points3d)
})
})
// 摄像头实时检测模式下，当鞋子从相机中丢失时，会不断触发
session.on('removeAnchors', () => {
console.log('removeAnchors')
})
// 需要调用一次 start 以启动
session.start(errno => {
if (errno) {
// 如果失败，将返回 errno
} else {
// 否则，返回null，表示成功
}
})
渲染试鞋示例代码：
// 可以理解每一帧都需要执行的行为
// 1. 通过 VKSession 实例的 `getVKFrame` 方法可以获取到帧对象
const frame = this.session.getVKFrame(canvas.width, canvas.height)
// 2. 获取 VKCamera
const VKCamera = frame.camera
// 3. 获取 VKCamera 的 视图矩阵与投影矩阵
const viewMat = VKCamera.viewMatrix;
const projMat = VKCamera.getProjectionMatrix(near, far);
// 4. 结合 updateAnchors 里面返回 anchor 的 transform、points3d 进行具体渲染。（具体可以参考官方示例）
开启腿部遮挡
摄像头实时模式下，想要开启腿部分割能力。
需要保证在 VKSession.start 接口 调用，开启 VKSession 后。
调用 VKSession 的 updateMaskMode 更新是否开启腿部分割纹理的返回。然后通过 VKFrame 的 getLegSegmentBuffer 获取具体的腿部遮挡纹理buffer，然后基于 buffer 创建纹理，进行对应的遮挡剔除。
示例代码：
// 1. 开启腿部遮挡纹理获取开关
// VKSession.start 后，可以通过 updateMaskMode 更新是否能够获取腿部遮挡纹理buffer
this.session.updateMaskMode({
useMask: true // 开启或关闭腿部遮挡纹理buffer (客户端 8.0.43 默认开启获取，可以手动关闭)
});
// 2. 通过 VKSession 实例的 `getVKFrame` 方法可以获取到帧对象
const frame = this.session.getVKFrame(canvas.width, canvas.height)
// 3. 通过帧对象，获取具体腿部分割纹理Buffer（160*160、单通道）
const legSegmentBuffer = frame.getLegSegmentBuffer();
// 4. 基于腿部分割纹理过滤内容（具体可以参考官方案例）
PS.除了算法分割外，可以手动添加Mesh进行遮挡，可以实现类似的遮挡分割效果。具体可以参考官方案例。
输出说明
anchor 信息
struct anchor
{
transform, // 鞋子矩阵信息，位置旋转缩放
points3d, // 鞋子关键点数组
shoedirec, // 鞋子左右脚，0 为左脚，1 为右脚
}
1. 鞋子矩阵 transform
长度为 16 的数组，表示 行主序 的 4*4 矩阵。
2. 鞋子关键点 points3d
长度为 8 的数组，表示 鞋子识别的 8个关键点:
Array<Point>(8) point3d
每个数组元素结构为:
struct Point { x, y, z }
表示在 鞋子矩阵 作用后，每个点的 三维偏移位置。
以下为关键点图示与点位解释：
点位0位于鞋的底部后部，脚后跟处，靠近地面的位置。点位1位于鞋子最前面，在竖直方向上大致处于鞋子上表面和鞋子下底面的中间。点位2位于鞋的后部，在点位0的上方，位于靠近脚踝的位置。点位3、4位于鞋子侧面，其中3点位于左鞋的左侧，右鞋的右侧。4点位于左鞋子的右侧，右鞋的左侧。上图中的3点处于被遮挡的位置。3，4点均紧靠鞋子下底面。点位5，6位于鞋子侧面，相对于3，4更靠后，在鞋子下底面偏上一点的位置。点位7大致位于鞋舌的中央。
3.腿部分割纹理Buffer
160*160 的 单通道浮点数颜色 ArrayBuffer，数值 0.0 对应非腿部区域，大于 0.0 代表是腿部区域，越靠近 1.0 越接近是腿部区域。
如何基于返回信息摆放模型
首先，可以将添加一个节点同步鞋子矩阵信息。再往该节点添加模型，基于鞋子关键点，设置对应的偏移，然后可以缩放模型适配比例，使模型贴合鞋子关键点，达到目标效果。
程序示例
摄像头实时检测示例
微信小程序示例 的 接口 – VisionKit视觉能力 – 实时鞋部检测 - 试鞋案例
开源地址：实时鞋部检测-试鞋案例
识别鞋子，并将鞋子模型放置到识别出的区域。默认并支持动态开启与关闭腿部遮挡，以及显示与隐藏对应的鞋子关键点。
案例效果：
