二、开始Tango API（C语言版）

在本教程中，我们将通过设置构建环境并使用C API编译和运行您的第一个“Hello Tango”项目，C API将运行示例代码并显示设备中的姿势数据。

前期配置

要成功遵循本指南，您将需要：

• 新版的的Android Studio
• 新版的Android NDK和相关工具。
• 体验开发Android应用程序。 如果您以前从未创建过Android应用程序，则可以开始构建您的第一个应用程序教程。
• 一个Tango设备。 你可以在没有设备的时候老构建代码，但无法运行。

Note：Android虚拟机不能模拟使用Tango API，你必须拥有Tango设备。

下载样例项目

样例项目部署在GitHub主机上，你可以下载zip文件或使用git clone仓库：

git clone https://github.com/googlesamples/tango-examples-c.git

你现在应该在你的机器上有一个叫做tango-examples-c的目录。 在这个目录下，你应该看到一个名为cpp_basic_examples的子目录，它包含了这个指南的代码。

将项目导入Android Studio

1. 打开Android Studio（如果已经载入一个项目，关闭项目）。这样你就可以进入 Welcome to Android Studio 界面。
2. 选择Import Project (Eclipse ADT, Gradle, etc.)。
3. 在Select Eclipse or Gradle Project to Import对话框中，导航到克隆的仓库位置。选择cpp_basic_examples目录，并点击OK

环境配置

使用SDK管理器安装NDK一般会自动设置你的NDK路径。 如果您手动下载了NDK，则需要自行设置路径。 转到File > Project Structure，并根据需要填写Android NDK位置。

旧版Android Studio可能需要直接在Gradle脚本中设置路径。 在Gradle脚本目录中，打开local.properties文件，然后在已经存在的sdk.dir属性下添加ndk.dir属性：

ndk.dir=path-to-ndk-folder

如果您使用Windows系统，则可能需要编辑您的build.gradle文件以修复ndkbuild路径。 打开gradle.build文件，将ndk-build的ndkbuild路径改为ndk-build.cmd。

// ...task ndkBuild(type: Exec) {    Properties properties = new Properties()    properties.load(project.rootProject.file('local.properties').newDataInputStream())    def ndkbuild = properties.getProperty('ndk.dir', null)+"/ndk-build.cmd"    commandLine ndkbuild, '-C', file('src/main/jni').absolutePath}

连接设备

如果你没有连接，请链接你的Tango设备。

构建并运行你的app

在您加载的basic examples项目中，您可以选择几个不同的“hello”风格的应用程序来构建和运行。 在本教程中，我们将选择“Hello Motion Tracking”。

1. 在工具栏上，查看“Run/Debug Configuration”字段，并确保hello_motion_tracking是活动配置。 如果不是，请单击该字段并将其选中。
2. 在Run菜单中，点击Run
3. 在Device Chooser对话框中选择Choose a running device，选择你的Tangle设备，并点击OK

在logcat中查看原始姿态数据

logcat输出自动出现在Android Studio底部。

为了在你的终端查看logcat输出，使用 adb logcat命令：

sdk-path/platform-tools/adb logcat

以下是终端显示的pose数据：

I/cpp-hello-tango(13862): Position: -0.007565, -0.000628,-0.016770. Orientation: 0.642147, -0.026346, 0.765854, 0.765854

下一步

现在您已经学会了如何使用Tango C API设置开发环境，请继续阅读以下链接，了解如何在您的应用程序中使用Tango的特定功能：

• 配置并连接
• 运动跟踪
• 区域学习
• 深度感知
• 使用者权限

另外你也可以看看GitHub上的示例代码