sbr弹跳射线追踪算法python代码实现

SBR（Sphere Bouncing Raytracing）弹跳射线追踪算法是一种用于模拟弹跳光线在三维场景中的运动轨迹的算法。下面是一个简单的使用Python实现SBR弹跳射线追踪算法的代码示例：

import numpy as np

def sbr_ray_tracing(origin, direction, scene, max_bounces):
    # 初始化弹跳次数和射线起始点
    num_bounces = 0
    ray_origin = origin
    
    while num_bounces < max_bounces:
        # 找到射线与场景中物体的最近交点
        t = np.inf
        intersect_obj = None
        for obj in scene:
            t_obj = obj.intersect(ray_origin, direction)
            if t_obj < t:
                t = t_obj
                intersect_obj = obj
                
        # 如果没有交点，则射线没有与物体相交，返回背景颜色
        if intersect_obj is None:
            return background_color
        
        # 计算交点的位置和法线
        intersection_point = ray_origin + t * direction
        normal = intersect_obj.calculate_normal(intersection_point)
        
        # 计算反射方向并更新射线起始点
        direction = calculate_reflection(direction, normal)
        ray_origin = intersection_point + epsilon * normal
        
        # 更新弹跳次数
        num_bounces += 1
        
    # 返回最终射线的颜色
    return final_color

在这个代码示例中，`origin`表示射线的起始点，`direction`表示射线的方向，`scene`是一个包含场景中物体的列表，`max_bounces`表示最大的弹跳次数。在`while`循环中，通过寻找射线与场景中物体的最近交点，计算交点的位置和法线，并根据这些信息计算反射方向，然后更新射线的起始点，并更新弹跳次数。当达到最大弹跳次数时，返回最终射线的颜色。需要注意的是，`intersect`和`calculate_normal`是根据具体的物体类型来实现的函数，在代码中没有展示。同时，还需定义背景颜色和最终射线的颜色等其他参数。