【翻译】广告牌技术教程:我的物体在哪里?

本文介绍了一种确定三维场景中物体世界坐标的方法。通过分析模型视图矩阵,并利用逆矩阵及转置矩阵运算,可以准确地计算出物体在世界坐标系中的位置。

When an object is placed in the world using translations and rotations it becomes hard to find its world coordinates. In this section a simple technique to find the whereabouts in world coordinates of an object is presented. It is assumed that the object is rendered in the local origin. The technique tells you where the local origin is in world coordinates.

当一个物体被使用平移和旋转操作而放置到世界坐标系中的时候,就很难直观的找到他在世界坐标空间中的坐标值。在这一部分一个简单的技巧可以用来找到当前物体在世界坐标系中的坐标值。假设物体是在局部坐标空间被渲染的。这个技巧告诉你局部坐标系的原点在世界坐标空间中的值。

 

Again we have to look at the modelview matrix. The position of the local origin in camera's coordinates is know, it is the v vector of the figure bellow. But since the local origin's position is dependent on both the camera's position and orientation, one can't just add that position to the camera position.

我们需要再一次观察模型视图矩阵。局部坐标原点在在相机空间中的坐标值是已知的,它就是下图中的v向量。但是由于局部坐标系原点的位置是由相机位置和旋转分量共同决定的,因此你不能简单的将局部坐标系原点的值加上相机的位置。

What is needed is to reverse the orientation of the camera back to a coordinate system with axis aligned with the world coordinate system, then we can add the camera position to the object's position relative to the camera. This sum will provide the position of the object in world coordinates.

所需要做的就是对相机进行逆操作使它处于这样一个坐标空间中,这个坐标空间的坐标轴和世界坐标系的坐标轴平行,接着我们便可以将照相机的位置加到物体位置上面。这个和就是物体位置在世界坐标空间的值。

In order to reverse the orientation of the camera we use the inverse of M1. As mentioned before, the inverse of M1 is the transpose.

 

The object's position in world coordinates is therefore given by the expression

为了逆操作相机我们使用M1矩阵的逆矩阵。正如先前提到的,M1的逆矩阵就是他的转置矩阵。因此物体位置的坐标在世界坐标空间的值就可以用这个表达式给出。

objPosWC = camPos + M1T * V

where camPos is the camera position in world coordinates, and M1T is the transpose of M1.

这个表达式里面camPos是相机的位置在世界坐标空间中的值,M1T矩阵是M1矩阵的转置矩阵。

转载于:https://www.cnblogs.com/huster-zj/archive/2013/04/13/whereIsMyObject.html

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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