热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

透视函数glFrustum(),gluPerspective()函数用法和glOrtho()函数用法.

在OpenGL中,如果想对模型进行操作,就要对这个模型的状态(当前的矩阵)乘上这个操作对应的一个矩阵.如果乘以变换矩阵(平移,缩放,旋转),那相乘之后,

在OpenGL中,如果想对模型进行操作,就要对这个模型的状态(当前的矩阵)乘上这个操作对应的一个矩阵.
如果乘以变换矩阵(平移, 缩放, 旋转), 那相乘之后, 模型的位置被变换;
如果乘以投影矩阵(将3D物体投影到2D平面), 相乘后, 模型的投影方式被设置;
如果乘以纹理矩阵(), 模型的纹理方式被设置.

而用来指定乘以什么类型的矩阵, 就是glMatriMode(GLenum mode);
glMatrixMode有3种模式: GL_PROJECTION 投影, GL_MODELVIEW 模型视图, GL_TEXTURE 纹理.

所以,在操作投影矩阵以前,需要调用函数:
glMatrixMode(GL_PROJECTION); //将当前矩阵指定为投影矩阵
然后把矩阵设为单位矩阵:
glLoadIdentity();

然后调用glFrustum()或gluPerspective(),它们生成的矩阵会与当前的矩阵相乘,生成透视的效果;

1.glFrustum()


这个函数原型为:
  void glFrustum(GLdouble left, GLdouble Right, GLdouble bottom, GLdouble top, GLdouble near, GLdouble far);
创建一个透视型的视景体。其操作是创建一个透视投影的矩阵,并且用这个矩阵乘以当前矩阵。这个函数的参数只定义近裁剪平面的左下角点和右上角点的三维空间坐标,即(left,bottom,-near)和(right,top,-near);最后一个参数far是远裁剪平面的离视点的距离值,其左下角点和右上角点空间坐标由函数根据透视投影原理自动生成。near和far表示离视点的远近,它们总为正值(near/far 必须>0)。

2.gluPerspective()



这个函数原型为:
void gluPerspective(GLdouble fovy,GLdouble aspect,GLdouble zNear, GLdouble zFar);
  创建一个对称的透视型视景体,但它的参数定义于前面的不同,如图。其操作是创建一个对称的透视投影矩阵,并且用这个矩阵乘以当前矩阵。参数fovy定义视野在Y-Z平面的角度,范围是[0.0, 180.0];参数aspect是投影平面宽度与高度的比率;参数Near和Far分别是近远裁剪面到视点(沿Z负轴)的距离,它们总为正值。
  以上两个函数缺省时,视点都在原点,视线沿Z轴指向负方向。

void mydisplay (void)
{
     ......
    glMatrixMode (GL_PROJECTION);
    glLoadIdentity ();
    Frustum (left, right, bottom, top, near, far);
    ......
}

3.glOrtho()


这个函数的原型为:
glOrtho(GLdouble left, GLdouble right, GLdouble bottom, GLdouble top, GLdouble near, GLdouble far) 

六个参数, 前两个是x轴最小坐标和最大坐标,中间两个是y轴,最后两个是z轴值
它创建一个平行视景体(就是一个长方体空间区域)。
实际上这个函数的操作是创建一个正射投影矩阵,并且用这个矩阵乘以当前矩阵。
其中近裁剪平面是一个矩形,矩形左下角点三维空间坐标是(left,bottom,-near),
右上角点是(right,top,-near);远裁剪平面也是一个矩形,左下角点空间坐标是(left,bottom,-far),右上角点是(right,top,-far)。
注意,所有的near和far值同时为正或同时为负, 值不能相同。如果没有其他变换,正射投影的方向平行于Z轴,且视点朝向Z负轴。这意味着物体在视点前面时far和near都为负值,物体在视点后面时far和near都为正值。
只有在视景体里的物体才能显示出来。
如果最后两个值是(0,0),也就是near和far值相同了,视景体深度没有了,整个视景体都被压成个平面了,就会显示不正确。


推荐阅读
  • 在Android开发中,使用Picasso库可以实现对网络图片的等比例缩放。本文介绍了使用Picasso库进行图片缩放的方法,并提供了具体的代码实现。通过获取图片的宽高,计算目标宽度和高度,并创建新图实现等比例缩放。 ... [详细]
  • android listview OnItemClickListener失效原因
    最近在做listview时发现OnItemClickListener失效的问题,经过查找发现是因为button的原因。不仅listitem中存在button会影响OnItemClickListener事件的失效,还会导致单击后listview每个item的背景改变,使得item中的所有有关焦点的事件都失效。本文给出了一个范例来说明这种情况,并提供了解决方法。 ... [详细]
  • Android开发实现的计时器功能示例
    本文分享了Android开发实现的计时器功能示例,包括效果图、布局和按钮的使用。通过使用Chronometer控件,可以实现计时器功能。该示例适用于Android平台,供开发者参考。 ... [详细]
  • 阿里Treebased Deep Match(TDM) 学习笔记及技术发展回顾
    本文介绍了阿里Treebased Deep Match(TDM)的学习笔记,同时回顾了工业界技术发展的几代演进。从基于统计的启发式规则方法到基于内积模型的向量检索方法,再到引入复杂深度学习模型的下一代匹配技术。文章详细解释了基于统计的启发式规则方法和基于内积模型的向量检索方法的原理和应用,并介绍了TDM的背景和优势。最后,文章提到了向量距离和基于向量聚类的索引结构对于加速匹配效率的作用。本文对于理解TDM的学习过程和了解匹配技术的发展具有重要意义。 ... [详细]
  • vue使用
    关键词: ... [详细]
  • IhaveconfiguredanactionforaremotenotificationwhenitarrivestomyiOsapp.Iwanttwodiff ... [详细]
  • Linux重启网络命令实例及关机和重启示例教程
    本文介绍了Linux系统中重启网络命令的实例,以及使用不同方式关机和重启系统的示例教程。包括使用图形界面和控制台访问系统的方法,以及使用shutdown命令进行系统关机和重启的句法和用法。 ... [详细]
  • Spring特性实现接口多类的动态调用详解
    本文详细介绍了如何使用Spring特性实现接口多类的动态调用。通过对Spring IoC容器的基础类BeanFactory和ApplicationContext的介绍,以及getBeansOfType方法的应用,解决了在实际工作中遇到的接口及多个实现类的问题。同时,文章还提到了SPI使用的不便之处,并介绍了借助ApplicationContext实现需求的方法。阅读本文,你将了解到Spring特性的实现原理和实际应用方式。 ... [详细]
  • 本文讨论了一个关于cuowu类的问题,作者在使用cuowu类时遇到了错误提示和使用AdjustmentListener的问题。文章提供了16个解决方案,并给出了两个可能导致错误的原因。 ... [详细]
  • XML介绍与使用的概述及标签规则
    本文介绍了XML的基本概念和用途,包括XML的可扩展性和标签的自定义特性。同时还详细解释了XML标签的规则,包括标签的尖括号和合法标识符的组成,标签必须成对出现的原则以及特殊标签的使用方法。通过本文的阅读,读者可以对XML的基本知识有一个全面的了解。 ... [详细]
  • 展开全部下面的代码是创建一个立方体Thisexamplescreatesanddisplaysasimplebox.#Thefirstlineloadstheinit_disp ... [详细]
  • 拥抱Android Design Support Library新变化(导航视图、悬浮ActionBar)
    转载请注明明桑AndroidAndroid5.0Loollipop作为Android最重要的版本之一,为我们带来了全新的界面风格和设计语言。看起来很受欢迎࿰ ... [详细]
  • 自动轮播,反转播放的ViewPagerAdapter的使用方法和效果展示
    本文介绍了如何使用自动轮播、反转播放的ViewPagerAdapter,并展示了其效果。该ViewPagerAdapter支持无限循环、触摸暂停、切换缩放等功能。同时提供了使用GIF.gif的示例和github地址。通过LoopFragmentPagerAdapter类的getActualCount、getActualItem和getActualPagerTitle方法可以实现自定义的循环效果和标题展示。 ... [详细]
  • 浏览器中的异常检测算法及其在深度学习中的应用
    本文介绍了在浏览器中进行异常检测的算法,包括统计学方法和机器学习方法,并探讨了异常检测在深度学习中的应用。异常检测在金融领域的信用卡欺诈、企业安全领域的非法入侵、IT运维中的设备维护时间点预测等方面具有广泛的应用。通过使用TensorFlow.js进行异常检测,可以实现对单变量和多变量异常的检测。统计学方法通过估计数据的分布概率来计算数据点的异常概率,而机器学习方法则通过训练数据来建立异常检测模型。 ... [详细]
  • Learning to Paint with Model-based Deep Reinforcement Learning
    本文介绍了一种基于模型的深度强化学习方法,通过结合神经渲染器,教机器像人类画家一样进行绘画。该方法能够生成笔画的坐标点、半径、透明度、颜色值等,以生成类似于给定目标图像的绘画。文章还讨论了该方法面临的挑战,包括绘制纹理丰富的图像等。通过对比实验的结果,作者证明了基于模型的深度强化学习方法相对于基于模型的DDPG和模型无关的DDPG方法的优势。该研究对于深度强化学习在绘画领域的应用具有重要意义。 ... [详细]
author-avatar
sex丶帆布鞋
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有