当前位置: 首页 > news >正文

OSG编程指南<二十一>:OSG视图与相机视点更新设置及OSG宽屏变形

1、概述

  什么是视图?在《OpenGL 编程指南》中有下面的比喻,从笔者开始学习图形学就影响深刻,相信对读者学习场景管理也会非常有帮助。

  产生目标场景视图的变换过程类似于用相机进行拍照,主要有如下的步骤:
(1)把照相机固定在三脚架上,让它对准场景(视图变换)。
(2)对场景进行安排,使照片中各物体位于读者所希望的位置(模型变换)。
(3)选择照相机镜头,并调整放大倍数(投影变换)。
(4)确定最终照片的大小,如放大(视口变换)。

  当完成这些步骤以后,它就可以绘制场景了。视图可以简单理解为一个场景拍照。通过上面一个非常形象而生动的比喻,读者应该了解了三维图像的显示流程,如图 8-1 所示。
在这里插入图片描述
  将世界坐标系中的三维物体经过一系列几何变化(包括平移、旋转和伸缩等),为了使显示的物体能以合适的位置、大小和方向显示出来,必须要通过投影,然后定义一个三维视景体,对物体进行裁剪,只使投影在视景体内的部分显示出来,然后在屏幕窗口内定义一个矩形,称为视口(Viewport),视景体投影后的图形就在视口内显示,最后作一些适当变换,使图形在屏幕坐标系下显示。

2、OSG视图与相机

相关文章:

OSG编程指南<二十一>:OSG视图与相机视点更新设置及OSG宽屏变形

1、概述 什么是视图?在《OpenGL 编程指南》中有下面的比喻,从笔者开始学习图形学就影响深刻,相信对读者学习场景管理也会非常有帮助。 产生目标场景视图的变换过程类似于用相机进行拍照,主要有如下的步骤: (1)把照相机固定在三脚架上,让它对准场景(视图变换)。 (2)…...

Laplace变换-3

回忆#常见函数的Laplace变换: t z − 1 ↦ Γ ( z ) s z t^{z-1} \mapsto \frac{\Gamma(z)}{s^{z}} tz−1↦szΓ(z)​ (要求 R e ( z ) > 0 \mathrm{Re}(z)>0 Re(z)>0) e a t ↦ 1 s − a e^{at} \mapsto \frac{1}{s-a} eat↦s−a1​…...

LVS负载均衡-DR模式配置

LVS:Linux virtual server ,即Linux虚拟服务器 LVS自身是一个负载均衡器(Director),不直接处理请求,而是将请求转发至位于它后端的真实服务器real server上。 LVS是四层(传输层 tcp/udp)负载均衡…...

【unity】如何汉化unity Hub

相信大家下载安装unity后看着满操作栏的英文,英文不好的小伙伴们会一头雾水。但是没关系你要记住你要怎么高速运转的机器进入中国,请记住我给出的原理,不懂不代表不会用啊。现在我们就来把编译器给进行汉化。 第一步:我们打开Uni…...

【算法】KMP-快速文本匹配

文章目录 一、KMP算法说明二、详细实现1. next数组定义2. 使用next加速匹配3. next数组如何快速生成4. 时间复杂度O(mn)的证明a) next生成的时间复杂度b) 匹配过程时间复杂度 三、例题1. [leetcode#572](https://leetcode.cn/problems/subtree-of-another-tree/description/)2.…...

多维数组和交错数组笔记

1.) 关于数据的几个概念: Rank,即数组的维数,其值是数组类型的方括号之间逗号个数加上1。 Demo:利用一维数组显示斐波那契数列F(n) F(n-1) F(n-2) (n >2 ),每行显示5项,20项. static void Main(string[] args){int[] F n…...

Python(django)之单一接口展示功能前端开发

1、代码 建立apis_manage.html 代码如下&#xff1a; <!DOCTYPE html> <html lang"zh-CN"> <head><meta charset"UTF-8"><title>测试平台</title> </head> <body role"document"> <nav c…...

【大模型】非常好用的大语言模型推理框架 bigdl-llm,现改名为 ipex-llm

非常好用的大语言模型推理框架 bigdl-llm&#xff0c;现改名为 ipex-llm bigdl-llmgithub地址环境安装依赖下载测试模型加载和优化预训练模型使用优化后的模型构建一个聊天应用 bigdl-llm IPEX-LLM is a PyTorch library for running LLM on Intel CPU and GPU (e.g., local P…...

Kubernetes示例yaml:3. service-statefulset.yaml

service-statefulset.yaml 示例 apiVersion: apps/v1 kind: statefulset metadata:...... spec:......volumeMounts:- name: pvcmountPath: /var/lib/arangodb3VolumeClaimTemplates:- metadata:name: pvcspec:accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]storangeClassName: …...

Windows平台cmake编译QT源码库,使用VScode开发QT

不愿意安装庞大的QT开发IDE&#xff0c;可以编译QT源码库。 下载源码可以用国内镜像&#xff0c;如清华大学的&#xff1a;Index of /qt/archive/qt/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror 我用的是 6.5.3&#xff0c;进去之后&#xff0c;不要下载整个源…...

腾讯云轻量8核16G18M服务器多少钱一年?

腾讯云轻量8核16G18M服务器多少钱一年&#xff1f;优惠价格4224元15个月&#xff0c;买一年送3个月。配置为轻量应用服务器、16核32G28M、28M带宽、6000GB月流量、上海/广州/北京、380GB SSD云硬盘。 腾讯云服务器有两个活动&#xff0c;一个是官方的主会场入口&#xff0c;还…...

二分练习题——123

123 二分等差数列求和前缀和数组 题目分析 连续一段的和我们想到了前缀和&#xff0c;但是这里的l和r的范围为1e12&#xff0c;明显不能用O(n)的时间复杂度去求前缀和。那么我们开始观察序列的特点&#xff0c;可以按照等差数列对序列进行分块。如上图&#xff0c;在求前10个…...

淘宝详情数据采集(商品上货,数据分析,属性详情,价格监控),海量数据值得get

淘宝详情数据采集涉及多个环节&#xff0c;包括商品上货、数据分析、属性详情以及价格监控等。在采集这些数据时&#xff0c;尤其是面对海量数据时&#xff0c;需要采取有效的方法和技术来确保数据的准确性和完整性。以下是一些关于淘宝详情数据采集的建议&#xff1a; 请求示…...

Django之Web应用架构模式

一、Web应用架构模式 在开发Web应用中,有两种模式 1.1、前后端不分离 在前后端不分离的应用模式中,前端页面看到的效果都是由后端控制,由后端渲染页面或重定向,也就是后端需要控制前端的展示。前端与后端的耦合度很高 1.2、前后端分离 在前后端分离的应用模式中,后端仅返…...

GPT提示词分享 —— 口播脚本

可用于撰写视频、直播、播客、分镜头和其他口语内容的脚本。 提示词&#x1f447; 请以人的口吻&#xff0c;采用缩略语、成语、过渡短语、感叹词、悬垂修饰语和口语化语言&#xff0c;避免重复短语和不自然的句子结构&#xff0c;撰写一篇关于 [主题] 的文章。 GPT3.5&#…...

笔记本作为其他主机显示屏(HDMI采集器)

前言&#xff1a; 我打算打笔记本作为显示屏来用&#xff0c;连上工控机&#xff0c;这不是贼方便吗 操作&#xff1a; 一、必需品 HDMI采集器一个 可以去绿联买一个&#xff0c;便宜的就行&#xff0c;我的大概就长这样 win10下载 PotPlayer 软件 下载链接&#xff1a;h…...

02.percona Toolkit工具pt-archiver命令实践

1.命令作用 Percona Toolkit有的32个命令&#xff0c;可以分为7大类 工具类别 工具命令 工具作用 备注 开发类 pt-duplicate-key-checker 列出并删除重复的索引和外键 pt-online-schema-change 在线修改表结构 pt-query-advisor 分析查询语句&#xff0c;并给出建议&#x…...

【天狼启航者】研究计划

“造车”&#xff0c;预计在4月中旬展开&#xff08;嵌入式蓝桥杯比赛结束后&#xff09;&#xff0c;这里先计划一下&#xff0c;不断更新。 基本要求&#xff1a; 使用STM32F407系列芯片&#xff0c;使用FreeRTOS系统。 驱动程序必须要有强大的可移植性、模块化、低耦合、简…...

面试题 之 webpack

1.说说你对webpack理解&#xff1f;解决什么问题&#xff1f; Webpack 是实现前端项目的模块化&#xff0c;用于现代 JavaScript 应用程序的静态模块打包工具&#xff0c;被webpack 直接引用的资源打包进 bunde.js的资源&#xff0c;当webpack 处理应用程序时,它会在内部构建一…...

【机器学习之旅】概念启程、步骤前行、分类掌握与实践落地

&#x1f388;个人主页&#xff1a;豌豆射手^ &#x1f389;欢迎 &#x1f44d;点赞✍评论⭐收藏 &#x1f917;收录专栏&#xff1a;机器学习 &#x1f91d;希望本文对您有所裨益&#xff0c;如有不足之处&#xff0c;欢迎在评论区提出指正&#xff0c;让我们共同学习、交流进…...

synchronized 学习

学习源&#xff1a; https://www.bilibili.com/video/BV1aJ411V763?spm_id_from333.788.videopod.episodes&vd_source32e1c41a9370911ab06d12fbc36c4ebc 1.应用场景 不超卖&#xff0c;也要考虑性能问题&#xff08;场景&#xff09; 2.常见面试问题&#xff1a; sync出…...

springboot 百货中心供应链管理系统小程序

一、前言 随着我国经济迅速发展&#xff0c;人们对手机的需求越来越大&#xff0c;各种手机软件也都在被广泛应用&#xff0c;但是对于手机进行数据信息管理&#xff0c;对于手机的各种软件也是备受用户的喜爱&#xff0c;百货中心供应链管理系统被用户普遍使用&#xff0c;为方…...

调用支付宝接口响应40004 SYSTEM_ERROR问题排查

在对接支付宝API的时候&#xff0c;遇到了一些问题&#xff0c;记录一下排查过程。 Body:{"datadigital_fincloud_generalsaas_face_certify_initialize_response":{"msg":"Business Failed","code":"40004","sub_msg…...

工业安全零事故的智能守护者:一体化AI智能安防平台

前言&#xff1a; 通过AI视觉技术&#xff0c;为船厂提供全面的安全监控解决方案&#xff0c;涵盖交通违规检测、起重机轨道安全、非法入侵检测、盗窃防范、安全规范执行监控等多个方面&#xff0c;能够实现对应负责人反馈机制&#xff0c;并最终实现数据的统计报表。提升船厂…...

从WWDC看苹果产品发展的规律

WWDC 是苹果公司一年一度面向全球开发者的盛会&#xff0c;其主题演讲展现了苹果在产品设计、技术路线、用户体验和生态系统构建上的核心理念与演进脉络。我们借助 ChatGPT Deep Research 工具&#xff0c;对过去十年 WWDC 主题演讲内容进行了系统化分析&#xff0c;形成了这份…...

JVM 内存结构 详解

内存结构 运行时数据区&#xff1a; Java虚拟机在运行Java程序过程中管理的内存区域。 程序计数器&#xff1a; ​ 线程私有&#xff0c;程序控制流的指示器&#xff0c;分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能都依赖这个计数器完成。 ​ 每个线程都有一个程序计数…...

动态 Web 开发技术入门篇

一、HTTP 协议核心 1.1 HTTP 基础 协议全称 &#xff1a;HyperText Transfer Protocol&#xff08;超文本传输协议&#xff09; 默认端口 &#xff1a;HTTP 使用 80 端口&#xff0c;HTTPS 使用 443 端口。 请求方法 &#xff1a; GET &#xff1a;用于获取资源&#xff0c;…...

push [特殊字符] present

push &#x1f19a; present 前言present和dismiss特点代码演示 push和pop特点代码演示 前言 在 iOS 开发中&#xff0c;push 和 present 是两种不同的视图控制器切换方式&#xff0c;它们有着显著的区别。 present和dismiss 特点 在当前控制器上方新建视图层级需要手动调用…...

iview框架主题色的应用

1.下载 less要使用3.0.0以下的版本 npm install less2.7.3 npm install less-loader4.0.52./src/config/theme.js文件 module.exports {yellow: {theme-color: #FDCE04},blue: {theme-color: #547CE7} }在sass中使用theme配置的颜色主题&#xff0c;无需引入&#xff0c;直接可…...

论文阅读笔记——Muffin: Testing Deep Learning Libraries via Neural Architecture Fuzzing

Muffin 论文 现有方法 CRADLE 和 LEMON&#xff0c;依赖模型推理阶段输出进行差分测试&#xff0c;但在训练阶段是不可行的&#xff0c;因为训练阶段直到最后才有固定输出&#xff0c;中间过程是不断变化的。API 库覆盖低&#xff0c;因为各个 API 都是在各种具体场景下使用。…...