主角面朝方向一定区域内对象角度计算

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Unity3D研究院之主角面朝方向一定区域内对象角度计算(四十五)

写在前面的话,前两天有个朋友在QQ上问我 如何获取主角面朝方向一定区域中的敌人对象。这个命题看似简单,其实里面蕴含了很多数学方面的东西。今天刚好有时间我就彻底的把这个疑问写在博客中。希望可以帮助到他。

在上代码之前请大家跟我先做几个简单的练习题,角度向量的计算一定要学会,不然后面的东西会很难懂。

1.已知3D坐标,和一个旋转角度,以及一段距离,求目标点的3D坐标。

已知当前点为Target,目标点沿着Target的Y轴旋转30度,沿着Target的X轴延伸10米求目标点的3D坐标?

 输出结果 :新坐标 (8.7, 0.0, -5.0) 当前坐标 (0.0, 0.0, 0.0)两点之间的距离 10。

 2.已知3D模型的角度求它的向量。

已知3D模型Target,Y轴旋转30度后向前平移。

 3.已知一个目标点,让模型朝着这个目标点移动。

这是一个比较简单的例子,大家应该都能看明白。

这里我要说的就是Vector3.forward ,它等价与 new Vector3(0,0,1);它并不是一个坐标,它是一个标准向量,方向是沿着Z轴向前。这样平移一次的距离就是1米, 如果Vector3.forward * 100那么一次平移的距离就是100米。 

在看看下面这段代码

 用向量减去一个向量求出它们的差值,normalized 是格式化向量,意思是把它们之间向量格式化到1米内。这样就可以更加精确的计算一次平移的距离了 vecn *0.1f 就标示一次平移1分米,蛤蛤。

 向量不仅可以进行X Y Z轴的移动,同样可以进行旋转 ,下面这段代码就是让向量沿着Y轴旋转30度。

 

如果上述三道简单的练习题 你都能了然于心的话,那么本文最大的难题我相信也不会是什么难事,继续阅读吧。

假设我们需要计算主角面前5米内所有的对象时。以主角为圆心计算面前5米外的一个点,为了让大家看清楚我现将这条线绘制出来。

 

如下图所,我们已经将这两个点计算出来了。此时你可以动态的编辑主角Y轴的坐标,这个点永远都是沿着主角当前角度面前5米以外的点。

 

Unity3D研究院之主角面朝方向一定区域内对象角度计算(四十五) - 雨松MOMO程序研究院 - 1

 

 

接下来,我们需要计算主角面前的一个发散性的角度。假设主角看到的是向左30度,向右30度在这个区域。

 

 

如下图所示,这时主角面前的区域就计算出来了。看起来就是两个三角形之间的区域。

 

Unity3D研究院之主角面朝方向一定区域内对象角度计算(四十五) - 雨松MOMO程序研究院 - 2

 

 

最后就是简单的套用公式,计算一个点是否在三角形内,在本文中就是计算敌人的点是否在面前的这两个三角形内。

如下图所示,如果箱子对象是主角的视野中就会检测到。 

Unity3D研究院之主角面朝方向一定区域内对象角度计算(四十五) - 雨松MOMO程序研究院 - 3

 

 

注意,上图中我的视野选择了两个三角形,如果你需要视野目标点是椭圆形的话,那么可以多设置一些三角形。但是这样就会非常消耗效率,我觉得这里完全可以使用1个三角形,,只是正对的目标点会出现一些偏差,影响其实并不会很大。如下图所示

 

Unity3D研究院之主角面朝方向一定区域内对象角度计算(四十五) - 雨松MOMO程序研究院 - 4

代码简单的修改一下即可。

 

上面我们介绍了三角形判断,当然也可以通过矩形来判断是否相交。。

 

Unity3D研究院之主角面朝方向一定区域内对象角度计算(四十五) - 雨松MOMO程序研究院 - 5

 

代码:

 

如果大家看了这篇文章后发现在你的项目中还有一些比较麻烦的角度与向量的算法,欢迎在下面留言给我,如果我有时间我会第一时间把方法贴在博客中。互相学习互相进步,加油!哇咔咔。。

马上过年了,雨松MOMO在这里祝福大家2013年幸幸福福的过日子,嘿嘿。

 

2013年4月补充

感谢楼下朋友给我的留言。, 我在补充一下这篇博客。

 

 

Unity3D研究院之主角面朝方向一定区域内对象角度计算(四十五) - 雨松MOMO程序研究院 - 6

这里我以角色左右个30度。 这样就可以根据两个模型的距离以及角度来判断了。。


<think>好的,我需要回答用户关于Hough变换中倾斜角度计算的公式和原理的问题。用户之前已经询问过Hough变换的旋转校正原理,现在想更具体地了解倾斜角度计算细节。 首先,回顾之前的回答,里面提到Hough变换通过检测直线的θ值来确定倾斜角度,公式是ρ = x cosθ + y sinθ。用户现在需要具体的计算公式和推导过程。 接下来,我需要结合用户提供的引用内容。引用1提到了坐标旋转的矩阵,引用2和3讨论了Hough变换的基本原理,引用4提到了答题卡校正中使用Hough变换检测直线并计算倾斜角。这些引用中,引用1的旋转矩阵可能与角度转换有关,而引用2和3解释了Hough变换如何将直线映射到参数空间。 用户需要的是Hough变换中如何从检测到的θ值得出实际倾斜角度的公式。根据之前的回答,当检测到θ时,实际倾斜角度可能是θ - 90°,或者需要根据坐标系的方向调整符号。比如,如果检测到θ=87°,实际倾斜角可能是-3°,但需要确认坐标系的定义。 可能需要解释Hough变换中θ的范围,通常θ是0到180度,而倾斜角度可能相对于水平轴,因此需要转换。例如,水平直线的θ是90度,此时倾斜角为0度;如果θ偏离90度,倾斜角就是θ - 90度的差值。 需要明确公式:倾斜角度α = θ - 90°,或者根据具体情况调整符号。例如,在图像处理中,坐标系可能以左上角为原点,y轴向下,这可能会影响角度计算,需要调整正负号。 此外,引用4中提到答题卡校正时使用Hough变换检测直线并计算倾斜角度,这支持了使用θ值来确定倾斜角的应用场景。需要强调,在实际应用中,统计检测到的θ值,选择出现频率最高的角度作为主倾斜角,可能使用直方图或聚类方法。 还需要考虑角度互补的问题,比如θ=63°可能对应实际倾斜角27°,因为直线可能在另一个方向。因此,可能需要取θ的补角或进行绝对值处理。 最后,需要将公式和原理整理成清晰的步骤,并给出示例,确保用户理解如何从Hough变换的参数得到实际的倾斜角度。</think>### Hough变换倾斜角度计算原理与公式推导 --- #### **一、核心公式与几何关系** Hough变换通过检测图像中直线的倾斜角度$\theta$来计算图像的整体倾斜角度。**实际倾斜角度$\alpha$由霍夫空间的$\theta$值转换得到**,具体关系如下: 1. **直线参数方程** 在极坐标系中,直线的标准表达式为: $$\rho = x\cos\theta + y\sin\theta$$ 其中: - $\rho$:直线到原点的垂直距离 - $\theta$:直线与x轴的夹角(霍夫空间参数) 2. **倾斜角度转换** - **水平基准**:当图像未倾斜时,水平直线对应的$\theta = 90^\circ$(垂直直线为$\theta = 0^\circ$)。 - **实际倾斜角$\alpha$**:若检测到直线的主角度为$\theta$,则图像倾斜角度为: $$\alpha = \theta - 90^\circ$$ **示例**:若霍夫空间检测到$\theta = 87^\circ$,则$\alpha = 87^\circ - 90^\circ = -3^\circ$,表示图像顺时针倾斜3度[^3][^2]。 --- #### **二、公式推导过程** 1. **坐标系定义** - **图像坐标系**:原点在左上角,x轴向右,y轴向下(与标准笛卡尔坐标系y轴方向相反)。 - **Hough参数空间**:$\theta \in [0^\circ, 180^\circ)$,表示直线与x轴的夹角(以逆时针方向为正)。 2. **几何关系分析** - **水平直线**:$\theta = 90^\circ$时,直线方程简化为$y = c$(常数)。 - **倾斜直线**:当图像顺时针倾斜$\alpha$角度时,原水平直线对应的$\theta = 90^\circ + \alpha$。 **推导**: $$\alpha = \theta - 90^\circ$$ ![Hough角度转换示意图](https://via.placeholder.com/400x200?text=θ与α的几何关系图示)[^2][^3] --- #### **三、实际计算步骤** 1. **直线检测** 使用Hough变换检测图像中的主要直线,得到所有直线的$\theta$值。 2. **主角度提取** - **直方图统计**:统计所有$\theta$值的分布,选择出现频率最高的角度作为主角度$\theta_{\text{peak}}$。 - **角度修正**:若图像坐标系y轴向下,需将$\theta$转换为实际倾斜角度: $$\alpha = 90^\circ - \theta_{\text{peak}}$$ **示例**:检测到$\theta_{\text{peak}} = 87^\circ$,则$\alpha = 90^\circ - 87^\circ = 3^\circ$(逆时针倾斜)。 3. **角度互补处理** - 若$\theta > 90^\circ$,实际倾斜方向为顺时针,需取负值: $$\alpha = -(180^\circ - \theta)$$ **示例**:$\theta = 170^\circ \Rightarrow \alpha = -(180^\circ - 170^\circ) = -10^\circ$[^1][^3]。 --- #### **四、关键问题解释** 1. **为何选择$\theta - 90^\circ$?** 水平直线在Hough空间中对应$\theta = 90^\circ$,偏离该值即表示倾斜。例如: - $\theta = 80^\circ \Rightarrow \alpha = -10^\circ$(顺时针倾斜10度) - $\theta = 100^\circ \Rightarrow \alpha = +10^\circ$(逆时针倾斜10度) 2. **多角度融合策略** - **加权平均**:根据直线长度或累加器值赋予权重,长直线对倾斜角贡献更大。 - **聚类筛选**:使用K-means对$\theta$值聚类,选择最大簇的均值[^2][^4]。 3. **坐标系影响** - 若图像坐标系y轴向上(如数学坐标系),则$\alpha = \theta - 90^\circ$。 - 若y轴向下(常见图像处理库),需调整符号:$\alpha = 90^\circ - \theta$。 --- #### **五、实际应用示例** **场景**:车牌倾斜校正 1. 检测车牌边缘直线,提取$\theta$值(如$\theta = 87^\circ$)。 2. 计算实际倾斜角度: $$\alpha = 90^\circ - 87^\circ = 3^\circ \quad (\text{需顺时针旋转3度校正})$$ 3. 反向旋转图像: ```python rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D(center, alpha, 1.0) corrected_image = cv2.warpAffine(image, rotation_matrix, (width, height)) ``` --- ### 相关公式总结 | 步骤 | 公式 | 说明 | |--------------------|-------------------------------|------------------------| | **直线方程** | $\rho = x\cos\theta + y\sin\theta$ | Hough参数空间映射基础 | | **倾斜角度转换** | $\alpha = \theta - 90^\circ$ | 标准笛卡尔坐标系 | | **图像坐标系修正** | $\alpha = 90^\circ - \theta$ | y轴向下的坐标系调整 | --- ### 常见问题解答 **Q1:检测到$\theta = 0^\circ$或$\theta = 180^\circ$时如何处理?** - $\theta = 0^\circ$表示垂直直线,对应倾斜角$\alpha = -90^\circ$(实际场景中通常为极端情况,需检查误检)[^3]。 **Q2:如何避免误检角度?** - **限制角度范围**:若已知倾斜范围(如车牌倾斜在$\pm15^\circ$),设置$\theta \in [75^\circ, 105^\circ]$。 - **形态学滤波**:预处理时连接断裂边缘,减少干扰直线。 --- ### 参考文献 [^1]: 坐标旋转矩阵与角度计算 [^2]: Hough变换在车道线检测中的应用 [^3]: 图像校正中的角度互补问题处理 [^4]: 答题卡校正的Hough变换实现
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