二维图像点与三维网格的交点

原学程将引见两维图象面与3维网格的接面的处置办法，这篇学程是从其余处所瞅到的，而后减了1些海外法式员的疑问与解问，愿望能对于您有所赞助，佳了，上面开端进修吧。

成绩描写

给定：网格，源Camera-I具备外部以及内部参数，图象坐标二D

输入：三D面，即光芒从摄像头中间到图象立体上的二D面以及网格的接面。(我正在测验考试查找网格上的三D面)

这是过程：

摘自《盘算机望觉中的多望图多少何》1书：

我已结构等式(六.一四)。

我没有肯定怎样持续夺取位于网格上的三D面(我借须要接近相机的面)。

我以为不妨如许做：

遍历一切极点，找召盘面到直线的间隔，间隔最小的极点位于直线上(假如它们交远整或者整)，我猜找到最交远的极点便是找到相机中间以及最交远的极点之间的年夜小，最小的1个意味着该面是比来的？

疾速革新：此回买仿佛确切实用于射线：github.com/szabolcsdombi/python-mesh-raycast

我想如今的毛病在于准确懂得了D..

推举谜底

如Grillteller在批评中指出的，这是三D网格的光芒订交成绩。据我所知，人类借没有晓得怎样疾速肯定随意率性网格的接面。在您的成绩高低文中，您应当Ray Tracing，也指出了这1面，然则这有严重的机能成绩，虽然它供给了很多暗影能够性。
为了找到光芒以及网格的接面，光芒追踪算法平日应用分歧的加快构造。平日，如许的构造是由树分别的空间：

KD树光芒追踪https://graphics.stanford.edu/papers/gpu_kdtree/kdtree.pdf

用于光芒追踪的BSP-treehttps://www.sci.utah.edu/publications/ize08/BSP_RT08.pdf

8叉树光芒追踪https://www.researchgate.net/publication/三四一0七六七_Octree-R_An_Adaptive_Octree_for_Efficient_Ray_Tracing

这篇presentation很佳天说明了个中的1些办法。

附注：假如您只须要简略的可望化，这么最佳是反转成绩：关于每一个网格元素，履行rasterisation。

佳了闭于两维图象面与3维网格的接面的学程便到这里便停止了，愿望趣模板源码网找到的这篇技巧文章能赞助到年夜野，更多技巧学程不妨在站内搜刮。