KongfuPandaGameEngine编写日记--2010年7月27日1点14分

作者分享了自己在3D模型表面拾取方面的经验,包括使用Ray、包围球和包围盒的方法,以及对像素表面拾取的考虑。讨论了类构建、数据协同性和HLSL知识的不足,并计划在未来进行改进。

昨天,我把3D模型的表面拾取做了,但是只是用Ray和包围球,包围盒做的一个很简单的表面拾取,但是初步达到效果,等以后学到更高级技术的时候再改善引擎,本来在教程里面有一个三角表面拾取的方法,但是我感觉其并没有比我这种方法更简单,更省资源,所有就没有采用了,在网上看到一个像素表面拾取的方法,但是貌似很耗资源,而且也不是很好确定3D模型究竟是哪一个,所以就没仔细看看了,这个表面的拾取还只是完成了一个雏形,因为这部分是用来做人物寻路和选定攻击对象的,所以估计还是要做很多的事情的,今天在做摄像机类,因为经验的原因,所以貌似在类的构架方面并不是很好,我觉得还需要努力,而且在数据的协同性方面还要影响到模型类的构架,我觉得这个确实还是很棘手的,在HLSL方面,我的知识是相当的匮乏的,所以还需要很大的努力才行

一种基于有效视角方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间与二维图像之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制表示为四个虚拟基的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基的参考坐标系,并通过奇异值解确定各三维在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
内容概要:本文详细介绍了基于嵌入式Linux平台的工业物联网关Python SDK二次开发的全流程,涵盖硬件适配、核心库选型、数据采集、协议转换、边缘计算与云端上报等关键技术环节。通过树莓派4B实例,演示了使用pymodbus、paho-mqtt、RPi.GPIO等库实现Modbus RTU数据采集、MQTT协议转换、温度异常检测及本地声光报警的完整功能,并提供了开机自启、性能优化与故障排查方案。同时拓展了OPC UA协议接入、滑动窗口异常检测和云端指令响应等进阶能力,形成一套可复用的工业网关开发框架。; 适合人群:具备Python编程基础和嵌入式开发经验,从事工业物联网、智能制造、边缘计算等相关领域的研发人员或系统集成工程师;尤其适合需要快速实现网关定制化功能的技术团队。; 使用场景及目标:① 掌握在树莓派等嵌入式Linux设备上搭建工业网关Python开发环境的方法;② 实现多协议(Modbus、OPC UA)数据采集与向MQTT等云端协议的转换;③ 在边缘侧完成实时数据处理与异常告警,提升系统响应速度与可靠性;④ 构建稳定、可扩展的工业网关原型并支持远程运维。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码示例在真实硬件环境中动手实践,重关注模块化设计思路与异常处理机制,同时参考问题排查表进行调试验证,以深入理解工业级Python应用的稳定性要求与优化策略。
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