3D游戏编程基础:向量的概念与应用

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"DX11中译 - fanjing.pdf" 在DirectX 11(DX11)中,向量(vector)是图形编程的核心概念,它在计算机绘图、碰撞检测和物理模拟等多个方面扮演着关键角色。向量不仅是一个理论概念,更是一种实践工具,尤其在3D游戏开发中,掌握向量的使用至关重要。DX11的编程往往涉及大量的向量运算和几何应用。 向量是一个同时包含大小和方向的量,这使得它可以用来表示各种物理现象,如力、位移和速度。在3D环境中,向量也用于表示观察方向、多边形法线、光线路径以及反射方向。向量的几何表示通常是一个有向线段,线段的长度代表向量的模(大小),箭头指示其方向。值得注意的是,向量的定义不包含其在空间中的具体位置,也就是说,两个向量只要方向相同且长度相等,就被认为是相等的。 在DX11的编程中,XNA数学库提供了向量函数和向量类,帮助开发者进行向量运算,如加法、减法、标量乘法和向量点乘。向量加法是将两个向量的终点连接起来,形成新的向量;向量减法则是从一个向量的终点画一条线到另一个向量的起点,得到的新向量指向相反方向;标量乘法是改变向量的长度而不改变方向;向量点乘则产生一个标量结果,表示两个向量在同一直线上投影的乘积。 向量的几何应用包括计算角度、距离、速度和加速度等。例如,在3D游戏中,玩家的移动和旋转可以通过向量操作实现,观察方向可以用向量表示,碰撞检测则依赖于向量的点乘和叉乘。此外,向量在光照计算中也有重要作用,如法线向量决定了物体表面受光的方式。 学习DX11中的向量,你需要掌握如何创建、存储和操作向量,以及理解向量运算背后的几何意义。通过实际编程和示例,你可以深入理解向量如何影响3D图形的渲染和交互性。在阅读《DX11中译 - fanjing.pdf》这份资料时,关注书中的注释和实践示例,将有助于你更好地掌握向量在DirectX 11中的应用。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行