我一直在尝试分析 Apple 的 pARk(增强现实示例应用程序),我遇到了以下功能,
方法调用参数如下:
createProjectionMatrix(projectionTransform, 60.0f*DEGREES_TO_RADIANS, self.bounds.size.width*1.0f / self.bounds.size.height, 0.25f, 1000.0f);
void createProjectionMatrix(mat4f_t mout, float fovy, float aspect, float zNear, float zFar)
{
float f = 1.0f / tanf(fovy/2.0f);
mout[0] = f / aspect;
mout[1] = 0.0f;
mout[2] = 0.0f;
mout[3] = 0.0f;
mout[4] = 0.0f;
mout[5] = f;
mout[6] = 0.0f;
mout[7] = 0.0f;
mout[8] = 0.0f;
mout[9] = 0.0f;
mout[10] = (zFar+zNear) / (zNear-zFar);
mout[11] = -1.0f;
mout[12] = 0.0f;
mout[13] = 0.0f;
mout[14] = 2 * zFar * zNear / (zNear-zFar);
mout[15] = 0.0f;
}
我看到这个投影矩阵
乘以旋转矩阵
(通过motionManager.deviceMotion API获得)。
投影矩阵有什么用?为什么要和旋转矩阵相乘?
multiplyMatrixAndMatrix(projectionCameraTransform, projectionTransform, cameraTransform);
为什么结果矩阵必须再次与 PointOfInterest 向量坐标相乘?
multiplyMatrixAndVector(v, projectionCameraTransform, placesOfInterestCoordinates[i]);
在此感谢任何帮助。
示例代码 link here
最佳答案
在计算机视觉和机器人技术中,一个典型的任务是识别图像中的特定对象,并确定每个对象相对于某个坐标系的位置和方向(或平移和旋转)。
在增强现实中,我们通常会计算检测到的物体的姿态,然后在其上增强虚拟模型。如果我们知道检测到的物体的姿态,我们可以更真实地投影虚拟模型。
联合旋转平移矩阵 [R|t] 称为外部参数矩阵。它用于描述相机围绕静态场景的运动,反之亦然,静止相机前物体的刚性运动。也就是说,[R|t] 将点 (X, Y, Z) 的坐标转换为相对于相机固定的坐标系。这为您提供了移动 AR 所需的 6DOF 姿势(3 次旋转和 3 次平移)。
如果您想阅读更多内容,这是一本好书 http://games.ianterrell.com/learn-the-basics-of-opengl-with-glkit-in-ios-5/
抱歉,我只使用 Android AR。希望这会有所帮助:)
关于ios - 投影矩阵有什么用?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/20992975/