【11】使用透视投影建立一个3D空间的测试

核心操作:
1.proj view model 这三个矩阵

glm::mat4 mvp = m_Proj * m_View * model;
m_Shader->Bind();
m_Shader->SetUniformMat4f("u_MVP", mvp);

着色器里面就:
在这里插入图片描述

proj:投影矩阵,可以选择正交投影,或者透视投影,为了营造3D透视的感觉,我们使用透视投影,m_Proj(glm::perspective(glm::radians(45.0f), 960.0f / 450.0f, 0.01f,1000.0f))
fov:45,一般标准是这样.
视窗宽高比 960/450.
视锥体前后0.01到1000,也就是说建立一个从人的视角看出去的一个锥体,物体不在这个视锥体范围内将不显示。

m_View(glm::translate(glm::mat4(1.0f), glm::vec3(0, 0, 0))),m_TranslationA(0, 0, 0)

view设置个在原点,model设置个不移动的。

这样glm::mat4 mvp = m_Proj * m_View * model;算下来,将是一个相机在原点,看向-z 方向,前后距离(0.01,1000)的情况。

放一个矩形在这:

	float positions[] = {-150.0f, -150.0f,-10.0f,   0.0f, 0.0f,    0.1f,0.2f,0.2f,1.0f,// 0  后面的值为颜色150.0f,-150.0f,  -10.0f,   1.0f, 0.0f,		0.1f,0.2f,0.2f,1.0f,// 1150.0f, 150.0f,  -10.0f,   1.0f, 1.0f,		0.1f,0.2f,0.8f,1.0f,// 2-150.0f, 150.0f, -10.0f,   0.0f, 1.0f,		0.1f,0.1f,0.8f,1.0f,// 3};

索引数组:

	unsigned int indices[] = {0, 1, 2,2, 3, 0};

一顿绑定,顶点数组,顶点缓冲区,索引缓冲区,着色器。。。

绘制:
在这里插入图片描述
通过调整model,控制物体移动,调整view控制相机移动。
调整model.z 可以看到矩形大小在变化,是个3D透视。

源码见 Test3D.h,Test3D.cpp
见github

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/136883.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

使用 OpenTracing 和 LightStep 监控无服务器功能

无服务器功能的采用在企业组织内达到了创纪录的水平。有趣的是,鉴于越来越多的采用和兴趣,许多监控解决方案孤立了在这些环境中执行的代码的性能,或者仅提供有关执行的基本指标。为了了解应用程序的性能,我想知道存在哪些瓶颈、时…

实操创建属于自己的亚马逊云科技VPS服务:Amazon Lightsail

本文主要讲述如何独立创建自己的亚马逊云科技VPS服务,希望此文能帮助你对亚马逊云科技VPS服务也就是Amazon Lightsail,有个新的认识,对所使用的VPS有所帮助。 Amazon Lightsail是一款无论云计算的新手还是专家,都可通过其快速启动…

Kafka Rebanlace次数过高问题

Kafka Rebanlace次数过高问题 环境: Kafka Server 2.6.x Kafka Client Java 2.8.2 缘起: 最近发现Kafka Rebalance次数着实有点多,一天达到了六十多次,感觉不太正常,于是查了下日志发现: Offset commit c…

将 Ordinals 与比特币智能合约集成:第 4 部分

控制 BSV-20 代币的分配 在上一篇文章中,我们展示了智能合约可以在铸造后控制 BSV-20 代币的转移。 今天,我们演示如何控制此类代币的分发/发行。 无Tick模式 BSV-20 在 V2 中引入了无Tick模式,并采用了与 V1 不同的方法。 部署 (Deploy) …

程序员们保住自己饭碗

在现代社会中,程序员扮演着至关重要的角色。他们不仅仅是编写代码的人,更是保障数字世界安全稳定的守护者。随着科技的迅猛发展,程序员保住自己饭碗的护城河变得愈发重要。本文将探讨程序员如何通过不断学习、技术创新和软实力的发展&#xf…

Queue 中 poll()和 remove()的区别(详解)

系列文章目录 1.SpringBoot整合RabbitMQ并实现消息发送与接收 2. 解析JSON格式参数 & 修改对象的key 3. VUE整合Echarts实现简单的数据可视化 4. List<HashMap<String,String>>实现自定义字符串排序(key排序、Val…

使用EvoMap/Three.js模拟无人机灯光秀

一、创建地图对象 首先我们需要创建一个EM.Map对象,该对象代表了一个地图实例,并设置id为"map"的文档元素作为地图的容器。 let map new EM.Map("map",{zoom:22.14,center:[8.02528, -29.27638, 0],pitch:71.507,roll:2.01,maxPit…

代码随想录算法训练营Day 47 || 198.打家劫舍、213.打家劫舍II、337.打家劫舍 III

198.打家劫舍 力扣题目链接(opens new window) 你是一个专业的小偷,计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金,影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统,如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入,系…

【Cheat Engine7.5】基础教程第三关(步骤4)

文章目录 一、简介二、操作步骤2.1、加载进程2.2、查找健康数据2.2.1、首次扫描(单浮点数100)2.2.2、点击打我,再次扫描数值97.112.2.3、修改数据值为50002.2.4、测试正常 2.3、查找弹药数据2.3.1、双浮点数1002.3.2、点击开火2.3.3、修改数据2.3.4、测试 2.4、通关…

11.3 校招 实习 内推 面经

绿*泡*泡: neituijunsir 交流裙 ,内推/实习/校招汇总表格 1、校招 | 奇瑞汽车2024届“奇稷生”全球招募 研发 专场进行中 校招 | 奇瑞汽车2024届“奇稷生”全球招募 研发 专场进行中 2、校招 | 航天十院2024届秋季校园招聘进行中 校招 | 航天十院20…

程序员的“护城河”

程序员的“护城河”可以包括以下几方面: 技术能力和经验:作为程序员,深入了解编程语言、算法、数据结构和软件开发原理,可以积累丰富的经验,并将其转化为实际的技术能力。这些能力是程序员的核心竞争力,是…

微头条项目实战:通过postman测试登录验证请求

1、CrosFilter package com.csdn.headline.filters; import jakarta.servlet.*; import jakarta.servlet.http.HttpServletResponse; import java.io.IOException; public class CrosFilter implements Filter {/*** 过滤器方法,用于处理HTTP请求* param servletReq…

674. 最长连续递增序列 718. 最长重复子数组 1143.最长公共子序列 1035.不相交的线

674. 最长连续递增序列 题目: 给定一个未经排序的整数数组nums,找到最长且 连续递增的子序列,并返回该序列的长度。 dp数组含义: dp[i]:以下标i为结尾的连续递增的子序列长度为dp[i]。 递推公式: 怎么…

ai 问答时刻

妙啊 这很快 相当棒

希尔排序原理

目录: 一、希尔排序与插入排序 1)希尔排序的概念 2)插入排序实现 二、希尔排序实现 一、希尔排序与插入排序 1)希尔排序的概念 希尔排序(Shells Sort)是插入排序的一种又称“缩小增量排序”(Diminishing Incremen…

景区数字化营销怎么做?景区数字化营销优势

随着社会信息化、数字化趋势的不断加强,数字营销逐渐成为景区营销的重要方式之一。借助如蚓链数字化文旅营销系统,能够帮助景区提高知名度,吸引更多游客,同时也能够提高景区管理效率,降低人力成本。景区数字化营销有哪…

Go-服务注册和发现,负载均衡,配置中心

文章目录 什么是服务注册和发现技术选型 Consul 的安装和配置1. 安装2. 访问3. 访问dns Consul 的api接口go操作consulgrpc下的健康检查grpc的健康检查规范动态获取可用端口号 负载均衡策略1. 什么是负载均衡2. 负载均衡策略1. 集中式load balance2. 进程内load balance3. 独立…

图像二值化阈值调整——Triangle算法,Maxentropy方法

一. Triangle方法 算法描述:三角法求分割阈值最早见于Zack的论文《Automatic measurement of sister chromatid exchange frequency》主要是用于染色体的研究,该方法是使用直方图数据,基于纯几何方法来寻找最佳阈值,它的成立条件…

【AI】自回归 (AR) 模型使预测和深度学习变得简单

自回归 (AR) 模型是统计和时间序列模型,用于根据数据点的先前值进行分析和预测。这些模型广泛应用于各个领域,包括经济、金融、信号处理和自然语言处理。 自回归模型假设给定时间变量的值与其过去的值线性相关,这使得它们可用于建模和预测时…

Oracle11g for centos7

准备工作 x86 centos7 oracle11G 环境搭建 配置好虚拟机,网络通畅,建议最少3G内存。 安装依赖 yum install binutils compat-libstdc-33 glibc* ksh gcc gcc-c libgcc libstdc* libaio libaio-devel libXext libX11 libXau libxcb libXi make sy…