raylib-gizmo入门指南:3D场景中的基础变换操作
项目概述
raylib-gizmo是一个基于raylib的3D变换工具库,它为开发者提供了在3D场景中直观操作物体的能力。通过这个库,开发者可以轻松实现物体的平移、旋转和缩放等基本变换操作,而无需从零开始编写复杂的交互逻辑。
示例解析:基础3D变换
让我们通过一个简单的示例来了解如何使用raylib-gizmo实现基本的3D变换功能。
初始化设置
首先,我们需要设置基本的3D场景:
// 初始化窗口和基本配置
SetConfigFlags(FLAG_MSAA_4X_HINT | FLAG_WINDOW_RESIZABLE);
InitWindow(SCREEN_WIDTH, SCREEN_HEIGHT, "raylib-gizmo | 基础示例");
SetTargetFPS(60);
这里我们启用了4倍多重采样抗锯齿(MSAA)和窗口可调整大小功能,这是创建高质量3D应用的基础配置。
3D物体加载
示例中加载了一个简单的板条箱模型:
// 加载纹理和模型
Texture crateTexture = LoadTexture("resources/textures/crate_texture.jpg");
Model crateModel = LoadModel("resources/models/crate_model.obj");
crateModel.materials[0].maps[MATERIAL_MAP_ALBEDO].texture = crateTexture;
在实际项目中,你可以替换为自己的3D模型和纹理。
变换系统
raylib-gizmo的核心是Transform结构体,它存储了物体的位置、旋转和缩放信息:
Transform crateTransform = GizmoIdentity();
GizmoIdentity()函数创建了一个初始变换,相当于物体的初始状态(位置在原点,无旋转,缩放为1)。
3D相机设置
合理的相机设置对于3D场景至关重要:
Camera cam = { 0 };
cam.fovy = 45.0f; // 视野角度
cam.position = (Vector3){ 7.5f, 5.5f, 5.0f }; // 相机位置
cam.target = (Vector3){ 0, 1.5f, 0 }; // 相机目标点
cam.up = (Vector3){ 0, 1, 0 }; // 相机的上方向
cam.projection = CAMERA_PERSPECTIVE; // 透视投影
主循环中的变换操作
在主渲染循环中,我们实现了变换的核心逻辑:
// 更新模型的变换矩阵
crateModel.transform = GizmoToMatrix(crateTransform);
// 绘制模型
DrawModel(crateModel, Vector3Zero(), 1.0f, WHITE);
// 绘制并处理平移gizmo的输入
DrawGizmo3D(GIZMO_TRANSLATE, &crateTransform);
DrawGizmo3D函数是关键,它会在场景中绘制一个3D变换控制器(本例中是平移控制器),并自动处理用户的交互输入,更新传入的Transform结构体。
技术要点解析
-
变换矩阵转换:
GizmoToMatrix函数将Transform结构体转换为raylib可用的4x4变换矩阵。 -
Gizmo类型:
GIZMO_TRANSLATE表示创建一个平移控制器,raylib-gizmo还支持旋转和缩放控制器。 -
交互处理:所有的鼠标交互逻辑都由库内部处理,开发者只需关注最终的变换结果。
实际应用建议
-
多物体控制:在实际项目中,你可能需要对多个物体进行变换。可以为每个物体维护一个独立的Transform结构体。
-
坐标系选择:raylib-gizmo支持全局和局部坐标系下的变换,根据需求选择合适的坐标系。
-
性能优化:对于复杂场景,可以考虑只在选中物体时显示gizmo,减少不必要的渲染开销。
总结
通过这个简单的示例,我们了解了raylib-gizmo的基本使用方法。这个库极大地简化了3D场景中的物体交互开发工作,让开发者能够专注于更高级的功能实现。在实际项目中,你可以根据需要扩展这个基础框架,实现更复杂的3D编辑功能。
掌握这些基础知识后,你可以进一步探索更高级的功能,如组合变换、约束变换轴等,这些都能通过raylib-gizmo提供的API轻松实现。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00