fps世界坐标转化屏幕坐标

FPS（第一人称射击游戏）中，世界坐标和屏幕坐标的转换是非常重要的，因为它涉及到游戏中物体的渲染和交互。

在FPS游戏中，世界坐标是指游戏中物体在游戏世界中的位置坐标。屏幕坐标则是指物体在屏幕上的位置坐标。世界坐标通常是以三维坐标系表示，而屏幕坐标则是以二维坐标系表示。

要将世界坐标转换为屏幕坐标，首先需要确定摄像机的位置和方向。摄像机决定了玩家在游戏中所看到的画面。然后，需要将物体的世界坐标转化为相对于摄像机的相对坐标。

接下来，需要使用透视投影来将相对坐标转换为屏幕坐标。透视投影是根据物体与摄像机之间的距离来决定物体在屏幕上的大小和位置。一般来说，离摄像机越远的物体在屏幕上会显得较小，而离摄像机较近的物体会显得较大。

最后，考虑到屏幕分辨率的差异，还需要进行屏幕坐标的缩放转换，以适应不同的设备和屏幕尺寸。

综上所述，将FPS游戏中的世界坐标转化为屏幕坐标需要考虑摄像机的位置和方向、相对坐标的转换、透视投影和屏幕分辨率缩放等因素。这个转换过程是游戏引擎的核心功能之一，有效实现世界和屏幕坐标的转换能够使玩家更真实地感受到游戏的场景和交互。

相关问题

yolov5实时检测屏幕并输出坐标python代码

以下是使用 YOLOv5 实时检测屏幕并输出检测框的左上角和右下角坐标的 Python 代码示例：

import cv2
import numpy as np
import time
from PIL import ImageGrab

# 加载 YOLOv5 检测模型
net = cv2.dnn.readNet("yolov5.weights", "yolov5.cfg")
classes = []
with open("coco.names", "r") as f:
    classes = [line.strip() for line in f.readlines()]
    
# 设置输入图片大小
input_size = (640, 640)

# 循环检测屏幕
while True:
    start_time = time.time()
    
    # 获取屏幕截图
    img = ImageGrab.grab(bbox=(0, 0, 1920, 1080))
    
    # 将 PIL 图片转换为 OpenCV 图片
    img = cv2.cvtColor(np.array(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)
    
    # 对图片进行预处理
    img = cv2.resize(img, input_size)
    img = img.transpose((2, 0, 1))
    img = np.expand_dims(img, axis=0)
    img = img / 255.0
    
    # 运行 YOLOv5 检测
    net.setInput(img)
    outputs = net.forward()
    
    # 处理检测结果
    conf_threshold = 0.5
    nms_threshold = 0.4
    boxes = []
    confidences = []
    class_ids = []
    for output in outputs:
        for detection in output:
            scores = detection[5:]
            class_id = np.argmax(scores)
            confidence = scores[class_id]
            if confidence > conf_threshold:
                center_x = int(detection[0] * input_size[0])
                center_y = int(detection[1] * input_size[1])
                width = int(detection[2] * input_size[0])
                height = int(detection[3] * input_size[1])
                left = int(center_x - width / 2)
                top = int(center_y - height / 2)
                boxes.append([left, top, width, height])
                confidences.append(float(confidence))
                class_ids.append(class_id)
    
    indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, conf_threshold, nms_threshold)
    for i in indices:
        i = i[0]
        box = boxes[i]
        left = box[0]
        top = box[1]
        width = box[2]
        height = box[3]
        label = classes[class_ids[i]]
        cv2.rectangle(img, (left, top), (left + width, top + height), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(img, label, (left, top - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
        
        # 输出检测框的左上角和右下角坐标
        print("检测到 {}，左上角坐标：({},{})，右下角坐标：({}, {})".format(label, left, top, left + width, top + height))
        
    # 显示检测结果
    cv2.imshow("Screen", img)
    cv2.waitKey(1)
    
    end_time = time.time()
    fps = 1 / (end_time - start_time)
    print("FPS: {:.2f}".format(fps))

该代码会在控制台输出检测框的左上角和右下角坐标，方便后续的操作。同时，该代码可能会占用较高的 CPU 和内存资源，需要注意设备性能。

i = 0 while True: i += 1 print("cnt :", i) clock.tick() # Update the FPS clock. img = sensor.snapshot() a = od_img.draw_image(img, 0,0) od_img.pix_to_ai() #将摄像头采集图片输送到KPU和yolo模型运算。 kpu.run_with_output(od_img) dect = kpu.regionlayer_yolo2() fps = clock.fps() persons = [l for l in dect if obj_name[l[4]] == "person"] if persons: for l in persons : #判断人的位置是否在左半区域 x_center = (l[0] + l[2]) // 2 # 计算出矩形框的中心x坐标 y_center = (l[1] + l[3]) // 2 # 计算出矩形框的中心y坐标 y_bottom = l[1] - 12 # 计算出矩形框下方一些距离的y坐标 if l[0] < x_center + 30 : #在左半区域，进行框出和显示操作 a = img.draw_rectangle(l[0],l[1],l[2],l[3], color=(0, 255, 0)) a = img.draw_string(l[0],l[1], obj_name[l[4]], color=(0, 255, 0), scale=1.5) player.play() # 将中心x坐标和中心y坐标转换为字符串并拼接起来，作为第三个参数传递给 img.draw_string() 方法 text = str(x_center) + ", " + str(y_center) a = img.draw_string(l[0], y_bottom, text, color=(255, 0, 0)) a = img.draw_string(0, 0, "%2.1ffps" %(fps), color=(0, 60, 128), scale=1.0) #显示屏显示FPS lcd.display(img) gc.collect() #内存回收 player.finish()

这段代码是一个基于OpenMV的人体检测和跟踪系统，主要通过摄像头采集图像，经过KPU和YOLO模型运算，识别出图像中的人体，然后对人体进行框出和显示操作，并且在屏幕上显示每秒处理的帧数。其中，通过判断人的位置是否在左半区域来决定是否进行框出和显示操作。另外，代码中还使用了内存回收和音效播放等技术，以提高系统的运行效率和用户体验。