Unity3d俯视视角下,通过点击屏幕获取世界坐标是如何实现的

Unity3D设置3D物体不超出相机视角范围(物体一直保持在相机视角范围内) 有时候会遇到需要把物体一直固定到Camera视角范围内移动,我们可以移动物体,相机保存不动,也可以移动相机,保持物体不动,大部分应该都是后者大家好,我是心疼你的一切,不定时更新Unity开发技巧,觉得有用记得一键三连哦。下面就让我们进入正文吧!提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考本次总结的就是物体不超出摄像机视角视口范围的代码 有需要会继续增加功能不定时更新Unity开发技巧,觉得有用记得一键三连哦。么么哒。 阅读详情

方式一:射线转化

在Unity3D中,我们先获取对应游戏画面的摄像机,之后获取屏幕点击位置的世界坐标可以通过使用 ScreenPointToRay() 函数实现。这个函数将屏幕坐标(在屏幕上的位置,范围从0到屏幕宽度和高度)转换为世界坐标(在世界空间中的位置)。这种方法在rts类游戏和一些3d项目的RPG游戏中比较常见。

实现的方法可以概括为:根据Input.mousePosition,从camera射出一条射线,碰撞物体的结果就是世界坐标。

以下是一个简单的例子,说明如何在Unity3D中实现这个过程:

void Update()  
{  
    if (Input.GetMouseButtonDown(0))  
    {  
        Ray ray = Camera.main.ScreenPointToRay(Input.mousePosition);  
        RaycastHit hit;  
          
        if (Physics.Raycast(ray, out hit))  
        {  
            Vector3 worldPosition = hit.point;  
            // 现在,worldPosition 是点击位置的世界坐标  
            // 你可以使用它来获取或操作游戏对象  
        }  
    }  
}

在这个例子中,我们首先检查鼠标是否被按下。如果按下,我们使用 Camera.main.ScreenPointToRay() 将屏幕坐标转换为射线。然后,我们使用Physics.Raycast将这个射线投射到三维空间中,并获取碰撞点的世界坐标。

请注意,这个例子假设你的摄像机已经设置了主摄像机(即Camera.main)。如果你的游戏没有设置主摄像机,或者你在一个没有摄像机的场景中,这个代码可能无法正常工作。

.

方式二:直接转化

如果你需要转换的屏幕坐标是屏幕的某个特定点,你也可以直接将这个坐标传递给ScreenToWorldPoint函数,而不需要先转换为射线,然后再通过物理引擎获取碰撞点。例如:

void Update()  
{  
    if (Input.GetMouseButtonDown(0))  
    {  
        Vector2 screenPosition = Input.mousePosition;  
        Vector3 worldPosition = Camera.main.ScreenToWorldPoint(screenPosition);  
        // 现在,worldPosition 是点击位置的世界坐标  
        // 你可以使用它来获取或操作游戏对象  
    }  
}

需要注意的是,这个转换有一定可能返回的是不精确的结果,特别是在大规模的游戏环境中。这是因为屏幕坐标和世界坐标在空间中的范围是不同的。世界坐标的范围可能非常大(例如,从-1000到1000),而屏幕坐标的范围则小得多(例如,从0到1280)。因此,如果你的游戏环境的大小远超过屏幕的大小,那么转换的结果可能会有些不准确。

uses ARM-Compiler ‘Default Compiler Version 5‘ which is not available. MDK5.37安装ARM_Compiler_5 MDK5.37安装ARM_Compiler_5 最后一个AC5编译器,从MDK5.37开始,不再默认安装,需要独立安装 ARMCompiler_506_Windows_x86_b960.zip (80.94MB) 否则使用AC5编译代码报错如下: Build started: Project: Project *** Target 'STM3210C_EVAL' uses ARM-Compiler 'Default Compiler Version 5' which is not available. * 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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睡不醒的小泽
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