全景AI运动解决方案的uni APP版与小程序版插件迎来了新一轮迭代。uni APP版在识别检测性能上实现了显著提升，修复了错误，并新增了多项功能，以满足用户在不同运动场景下的需求。此次更新还包括了convertFrameToBase64接口，方便开发者处理帧图像，简化了开发流程。小程序版也提供了相应的帧图像保存方案。

📸uni APP版在识别检测性能方面实现了大幅提升，为用户带来更精准、高效的运动识别体验。

🛠️针对此前存在的一些错误进行了全面修复，确保了系统的稳定性和可靠性。

🆕新增了一系列场景急需的功能，满足了用户在不同运动场景下的多样化需求。

🖼️v0.7.0版中发布的convertFrameToBase64接口，简化了开发者在体测、赛事等场景中处理帧图像的工作量，方便进行展示、传后台处理等操作。

💡小程序版也提供了保存帧图像的方案，开发者可以参考相关博文。

基于近期用户的应用情况的反馈，在上周的时间节点上，我们精心打造的全景AI运动解决方案中的uni APP版与小程序版插件，均发布了新一版的迭代更新。其中，uni APP版本的更新成效尤为显著，不仅在识别检测性能方面实现了大幅提升，让用户能够享受到更为精准、高效的运动识别体验；还针对此前存在的一些错误进行了全面修复，确保系统运行的稳定性与可靠性；与此同时，更是新增了一系列场景急需的功能，充分满足了用户在不同运动场景下的多样化需求。

v0.7.0版中发布的convertFrameToBase64接口应用

在体测、赛事等场景可能需要留存过程、人脸对比、报告生成等需求，针对此情况为了简化开发者的帧解析工作量，本次的迭代的APP版本中更新了一个convertFrameToBase64()接口；调用此接口（当然也可以saveFrameToAlbum(...)根据实际需要选择)将帧图像转换Base64，再进行展示、传后台处理等操作。使用示例如下：

<template><yz-ai-camera id="camera" class="camera" :device="cameraDevice" resolution="medium" @on-camera-ready="onCameraReady" /></template><script>export default {data(){cameraDevice: 'back',isSave: true},methods:{onCameraReady() {const context = getCameraContext();context.startExtractFrame({onFrame(frame){console.log(frame.width,frame.height,frame);if(!isSave)return;context.convertFrameToBase64({frame:frame,success(res){console.log(res);//上传、人脸识别等}});}});//5s后停止抽帧setTimeout(()=>{context.stopExtractFrame();},5000);}}}</script>

注：小程序版保存帧图像方案请参考系列中的相应博文。

好了，此新特性就为您介绍到这，请保持关注，AI运动识别插件将保持迭代，助力开发者更简单的实现AI运动小程序、APP。