摄像机属性及妙用详解

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       照相机,看着很简单,但是这里面也有很多门道,好多图像效果能在这里实现,我也是新学,所以很多高深的东西都不会,今天就先介绍一下照相机的属性和照相机的平缓跟随,文章出处【狗刨学习网】。 

 

照相机属性: 

1Clear Flags 清除标记决定屏幕的哪部分将被清除。当使用多个相机来描绘不同的游戏景象时,利用它是非常方便的 

 

2Background 背景在镜头中的所有元素描绘完成且没有天空盒的情况下,将选中的颜色应用到剩余的屏幕 

 

3Culling Mask 取消遮罩包含或忽略相机渲染对象层。在检视视图中为你的对象指派层 

 

4Projection 投射切换摄像机的模拟透视功能 

Perspective 透视相机将用完全透视的方式来渲染对象。 

Orthographic 正交相机将用没有透视感的方式均匀地渲染对象 

 

5Field of view 视野范围相机的视角宽度,以及纵向的角度尺寸。 

 

6Clipping Planes 剪裁平面从相机到开始渲染和停止渲染之间的距离。 

Near 近点– 开始描绘的相对于相机最近的点。 

Far 远点开始描绘的相对于相机最远的点。 

 

7ieport Rect 归一化视口矩形用四个数值来表示这个相机的视图将绘制在屏幕的什么地方,使用屏幕坐标系(值0-1)。 

 X–相机视图将进行绘制的水平位置的起点 

 Y– 相机视图将进行绘制的垂直位置的起点 

 W (Width) 宽度相机输出到屏幕上的宽度 

H (Height) 高度相机输出到屏幕上的高度 

 

8Depth 深度绘图顺序中的相机位置,具有较大值的相机将被绘制在具有较小值的相机的上面 

 

9Rendering Path 渲染路径该选项定义相机将要使用的渲染方法 

Use Player Settings 使用播放器设置该相机将使用任意一个播放器设置中所设置的渲染路径 

Vertex Lit 顶点光照本相机对所有对象的渲染会作为顶点光照对象来渲染 

Forward 快速渲染所有对象将按每种材质一个通道的方式来渲染,如同在Unity2.x中的标准 

Deferred Lighting 延迟照明所有对象将无照明绘制一次,然后所有对象的照明将一起在渲染队列的末尾被渲染。 

 

10Target Texture 渲染纹理可以创建一个渲染纹理应用给相机,然后相机视图渲染到RenderTexture,你可以保存为PNG或使用它作为一个雷达,或简单显示场景缩略图在GUI中 

 

11Occlusion Culling 遮挡剔除 

 

12HDR 高动态范围图像相比普通的图像,可以提供更多的动态范围和图像细节 

摄像机跟随: 

       我要所得这个这个属性不光是摄像机能用,其他的对象也可用用这个代码进行平缓的移动,而不是一下子移动过去 

代码: 

public Transform play; 

//先声明一个对象,因为是跟随嘛,所以要获取被跟随的坐标 

void Update () { 

Vector3 pos = play.position + new Vector3(0,20,-20); 

// 这个是设定跟随的位置,被跟随的坐标加上两者的坐标差 

transform.position =Vector3.Lerp(transform.position,pos,smooth*Time.deltaTime); 

//这句是重点,通过Vectore3lerp来实现由平滑移动,而不是一下子过去。第一个参数是本来坐标,第二个参数是将要提懂得坐标,第三个是所经历的时间 

 

【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的研究资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播机制,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法提升系统安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,可用于模拟复杂电力系统在多重故障下的响应特性,支持对关键故障路径的识别与优化决策,适用于高水平科研复现与工程仿真分析。文中还列举了大量相关技术方向的配套资源,涵盖智能优化算法、电力系统管理、机器学习、路径规划等多个领域,并提供了网盘链接以便获取完整代码与资料。; 适合人群:具备电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统安全分析的工程技术人员,尤其适合致力于高水平论文(如EI/SCI)复现与创新的研究者。; 使用场景及目标:①复现顶级期刊关于N-k故障与连锁传播的优化模型;②开展电力系统韧性评估、故障传播分析与多阶段防御策略设计;③结合YALMIP等工具进行双层优化建模与场景筛选算法开发;④支撑科研项目、学位论文或学术成果转化。; 阅读建议:建议读者按照文档提供的目录顺序系统学习,优先掌握双层优化与场景筛选的核心思想,结合网盘中的Matlab代码进行调试与实验,同时参考文中提及的智能算法与电力系统建模范例,深化对复杂电力系统建模与优化的理解。
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