有没有一种方法可以在使用ARCore时进行真正的手部检测？

在使用ARCore时进行真正的手部检测，可以通过结合ARCore和机器学习技术来实现。一种常见的方法是使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），对摄像头捕捉到的图像进行处理和分析，以实现手部检测和跟踪。

手部检测的目标是识别和定位图像中的手部区域。一种常见的方法是使用基于深度学习的目标检测算法，如YOLO（You Only Look Once）或SSD（Single Shot MultiBox Detector）。这些算法可以在图像中准确地定位手部，并生成边界框来标识手部的位置。

一旦手部被检测到，可以使用ARCore的跟踪功能来跟踪手部的位置和姿态。ARCore提供了手部跟踪的API，可以实时获取手部的位置和姿态信息。通过结合手部检测和ARCore的跟踪功能，可以实现在AR应用中对手部进行真正的检测和交互。

在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云的机器学习平台AI Lab和AI开放平台来进行手部检测的开发和部署。AI Lab提供了丰富的机器学习算法和模型，可以用于手部检测的训练和推理。AI开放平台提供了API接口，可以方便地将手部检测功能集成到AR应用中。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

• 腾讯云AI Lab：https://cloud.tencent.com/product/ai-lab
• 腾讯云AI开放平台：https://cloud.tencent.com/product/ai-open-platform