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当将法线从对象空间转换到世界空间时,预定义矩阵 _Object2World 就像一个魅力:(mul(_Object2World, normal))。旋转和缩放(均匀地)都通过行和列中的颜色检查元素给出了预期的矩阵,但是为什么有些代码使用法线左乘逆矩阵 _World2Object 进行对象空间转换,这是一个统一版本的东西(我使用的是 4.5 .2) 或者法线存在于物体空间以外的其他空间,为什么这两个矩阵不响应非均匀缩放。
最佳答案
aren't normals (read from NORMAL semantic ) in object space
是的,他们是。
the normals do live in some other space other than object space, and why do the two matrices not respond to non-uniform scaling.
没有空间是相同的,但在一般情况下(不是统一的)非 orthogonal matrix不能正确变换法线。
如果您想在一般情况下执行正确的正态变换,您需要使用逆转置 矩阵。 (在统一着色器中,这相当于 mul(normal,_World2Object)
。
_Object2World works like a charm :(mul(_Object2World, normal)). both rotation and scaling (uniformly) gave the expected matrix through color checking elements in rows and columns
这个解释起来有点棘手(希望没记错)。您可以假设比例总是统一的,因为Unity
(至少在 4.x 版本之前是这样。我认为它会在 5.x 中发生变化)不适用非统一比例在顶点着色器中,但预先变换网格 CPU 端。
为着色器提供了以下制服:
_Object2World
:包含包含比例的世界矩阵unity_Scale
:w 分量包含均匀比例因子的倒数 (w = 1/scale
)_World2Object
:包含无比例的逆世界矩阵为了正确地将法线从物体空间转换到世界空间,您有 3 种可能性:
float3 worldN = mul((float3x3)_Object2World, SCALED_NORMAL);
mul(normal,_World2Object)
SCALED_NORMAL
是这样定义的:
#define SCALED_NORMAL (v.normal * unity_Scale.w)
关于matrix - 对象空间中不是法线(从 NORMAL semantic 读取)吗?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/25609762/
这两种方法似乎都完成了从字符串中删除重音符号的相同工作,但我不确定是否存在一些内部差异,可以使一种方法优于另一种方法 最佳答案 分解处理的不仅仅是重音(在 Unicode 中称为标记),例如韩文音节
我在尝试绘制一些数据时收到此错误: findfont: Font family ['STIXGeneral'] not found. Falling back to DejaVu Sans. Trac
我理解规范化和规范化意味着删除数据表示中任何无意义或模棱两可的部分,将有效相同的数据转换为实际相同的数据。 例如,如果您想获取某些输入数据的哈希值,并且其他任何人对规范的相同数据进行哈希处理都获得相同
#!/usr/local/bin/perl use warnings; use 5.014; use Unicode::Normalize qw(NFD NFC compose); my $strin
我正在尝试将包含“áéíóú”等字符的字符串规范化为“aeiou”以简化搜索。 在对 this question 的回复之后我应该使用 Normalizer 类来完成它。 问题是 normalize
我正在尝试获取外语文本并输出人类可读、文件名安全的等效文本。环顾四周后,似乎最好的选择是 unicodedata.normalize(),但我无法让它工作。我试过将一些答案的确切代码放在这里和其他地方
我是 pymc 和贝叶斯统计的新手。在这里,我试图实现一个极其简单的 pymc 模型,以便与理论结果进行比较。在我的测试用例中,我假设正常先验为 mu~N(20,20) 并且可能性假设为 data~N
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所以我知道我自己可以如何解决这个问题,但是有人知道任何可以处理这个问题的现有库吗? (无论什么语言)? 最佳答案 此 API 仅支持英文,并具有职称规范化:http://api.dataatwork.
我是一名优秀的程序员,十分优秀!