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。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00