从世界空间到相机空间

Question

我对如何将世界空间坐标转换为相机坐标感到困惑。

我目前的理解是，我需要计算相机空间向量，其中

N=眼点-注视

U= up(0,1,0) X n(归一化)

V=n X u

那么，一旦我有了< U，V，N>，我会简单地将每个点乘以吗？

Answer 1

让我们假设：

• Eye
• Viewing =(e_x，e_y，e_z)，
• Viewing is D=(d_x，d_y，d_z)
• Up-Vector is UP=(up_x，up_y，up_z)F219

现在，首先构造一个正交框架：

• R =D X UP
• U =R X D
• 现在可以对D，R，U进行归一化，这样就有了相机(D，R，U)

的正交框架

为了将全局坐标框架转换为凸轮坐标框架，您可以应用以下矩阵M_R

• | R_x，R_y，R_z，0 |
• | U_x，U_y，U_z，0 |
• | -D_x，-D_y，-D_z，0|
• | 0.0，0.0，0.0，1.0|

<代码>F241

如果您的凸轮不位于全局原点，则还必须应用平移M_T

• | 1，0，0，-e_x |
• | 0，1，0，-e_y |
• | 0，0，1，-e_z|
• | 0，0，0，1|

最后，从全局坐标到凸轮坐标的完整转换矩阵是：

• M = M_R * M_T

• | R_x，R_y，R_z，(R点-E) |
• | U_x，U_y，U_z，(U点-E) |
• | -D_x，-D_y，-D_z，(D点E)|
• | 0.0，0.0，0.0，1.0|<代码>F273

Answer 2

我认为上一篇文章中有一个错误

此矩阵

| R_x, R_y, R_z, (R dot -E) |
| U_x, U_y, U_z, (U dot -E) |
| -D_x, -D_y, D_z, (D dot E)|
| 0.0, 0.0, 0.0, 1.0|

应该是(我在openGL中测试了它，这个是正确的)

| R_x, R_y, R_z, (R dot -E) |
| U_x, U_y, U_z, (U dot -E) |
| -D_x, -D_y, -D_z, (D dot E)|
| 0.0, 0.0, 0.0, 1.0|