Pannellum全景测量功能中离屏热点的坐标计算优化
2025-06-13 02:40:47作者:申梦珏Efrain
背景介绍
Pannellum作为一款优秀的全景查看库,被广泛应用于各种虚拟现实场景中。在实际应用中,开发者经常需要实现全景场景中的测量功能,包括两点间的距离测量和可视化连线。Ephraim-Bryski在开发这一功能时遇到了一个典型问题:当两个测量点中有一个位于当前视角后方时,如何正确计算连线在屏幕边界处的截断位置。
问题分析
在Pannellum的默认实现中,热点的屏幕坐标计算基于针孔相机模型。当热点位于相机后方时,系统不会更新其屏幕坐标,这导致测量线无法正确显示。理想情况下,即使一个测量点位于视野外,测量线也应该延伸至屏幕边界,指向该点所在的方向。
技术解决方案
3D空间直线投影法
经过探索,发现可以采用3D空间中的直线投影方法来解决这个问题。具体思路如下:
- 将两个测量点视为3D空间中的点
- 计算两点间的直线在3D空间中的向量
- 当其中一个点位于相机后方时,沿着这条直线找到与视野边界的交点
- 将该交点投影到屏幕坐标,作为测量线的终点
这种方法相比沿着球面大圆的曲线计算更为简单直接,在实际应用中表现良好。
与"粘性热点"功能的对比
值得注意的是,这个问题与Pannellum中的"粘性热点"功能有相似之处。粘性热点功能尝试将视野外的热点显示在屏幕边缘,但采用的计算方法不同:
- 计算相机中心到热点的直线
- 将该直线与视野边界相交
- 使用交点作为热点在屏幕上的位置
然而,这种方法在某些情况下会产生不直观的结果。例如,当热点几乎正对相机后方但略微偏上时,热点会出现在屏幕顶部,而不是更符合直觉的侧边位置。
实现建议
对于需要实现全景测量功能的开发者,建议:
- 对于测量线显示,采用3D空间直线投影法
- 计算时考虑全景图的深度信息,确保测量准确性
- 在连线渲染时添加适当的视觉效果,如渐隐或箭头指示
- 对于完全不可见的测量点,可以考虑在屏幕边缘添加标记提示
总结
Pannellum中的测量功能实现需要特别处理离屏热点的情况。通过3D空间直线投影法,可以有效地解决测量线在屏幕边界处的显示问题,为用户提供更完整的测量可视化体验。这一解决方案不仅适用于距离测量,也可扩展应用于其他需要连接视野内外点的全景应用场景。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
346
147