如何在光线追踪中移动相机？

Question

如何在光线追踪中移动相机？

c++cameratransformationraytracing

6

我目前正在研究光线追踪技术，我认为我已经做得很好了，但是我还没有涉及到摄像机。

到目前为止，我使用的是平面片段作为视平面，位于(-宽度/2，高度/2，200)和(宽度/2，-高度/2，200)之间[ 200只是z的固定数字，可以更改]。

除此之外，我主要在点e(0,0,1000)上使用相机，并使用透视投影。

我从点e向像素发送光线，并在计算出像素颜色后将其打印到图像的相应像素上。 enter image description here

这是我创建的一张图片，希望您能通过查看图片猜测出眼睛和视平面的位置。

我的问题从这里开始。现在是移动我的相机的时候了，但我不知道如何将二维视平面坐标映射到规范化坐标。是否有用于此的转换矩阵？

我认为这种方法需要知道视平面上像素的三维坐标。我不确定这是否是使用的正确方法。那么，您有什么建议呢？

- hevele

1

请参见此链接：http://stackoverflow.com/a/12892966/6782 - Alnitak

2个回答

4

对于栅格化渲染器，你通常需要一个变换矩阵，因为这是直接从3D坐标映射到屏幕2D坐标的方法。

对于光线追踪，这不是必需的，因为你通常是从已知的2D空间像素坐标开始的。

给定眼睛位置、屏幕中心的3D点以及“上”和“右”的向量，很容易计算出从眼睛位置通过指定像素的3D“射线”。

我之前在我的光线追踪器中发布了一些示例代码，链接在https://stackoverflow.com/a/12892966/6782。

- Alnitak

我在视野计算方面迷失了。您能否详细说明以下代码行：dir.add_scaled(right, m_tanf * m_aspect * x); dir.add_scaled(up, m_tanf * y); dir.normalise(); - hevele

v.add_scaled(d, n) 只是执行 v += (d * n)，其中 d 是一个向量，n 是缩放因子。这两行代码计算了视平面上与像素 (x, y) 相交的点，其中 x 和 y 的范围为 -1..1。 - Alnitak

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- Adrian McCarthy · Accepted Answer

有各种方法可以实现，以下是我的做法：

选择一个点来代表照相机位置 (camera_position)。
选择一个向量来表示照相机所看方向 (camera_direction)。 (如果你知道照相机所看的点，你可以通过将该点减去 camera_position 来计算这个方向向量。) 你可能想要规范化 (camera_direction)，这样它也是图像平面的法向量。
选择另一个归一化的向量，从照相机的视角上看，它大致是"向上"的方向 (camera_up)。
camera_right = Cross(camera_direction, camera_up)
camera_up = Cross(camera_right, camera_direction) (这纠正了"向上"选择的任何偏差。)

在 camera_position + camera_direction 上可视化图像平面的"中心"。上下和右向量位于图像平面内。

您可以选择图像平面的矩形部分与屏幕对应。这个矩形部分的宽度或高度与 camera_direction 的长度之比决定了视野。要缩放，请增加 camera_direction 或减小宽度和高度。要缩小请反之。

因此，给定像素位置 (i, j)，您需要该像素在图像平面上的 (x, y, z)。从中可以减去 camera_position 得到一个射线向量(然后需要规范化)。

Ray ComputeCameraRay(int i, int j) {
  const float width = 512.0;  // pixels across
  const float height = 512.0;  // pixels high
  double normalized_i = (i / width) - 0.5;
  double normalized_j = (j / height) - 0.5;
  Vector3 image_point = normalized_i * camera_right +
                        normalized_j * camera_up +
                        camera_position + camera_direction;
  Vector3 ray_direction = image_point - camera_position;
  return Ray(camera_position, ray_direction);
}

这是为了说明而设计的，因此它并没有被优化。