uv坐標鏡像演算法

⑴ 有人詳細說明一下uv坐標是什麼嗎，unity3d紋理貼圖時又是怎麼根據uv坐標實現的呢。

uv坐標就是模型與貼圖的對應關系，三維空間中模型上的一個位置在二維空間中貼圖的位置在哪

⑵ uv映射原理

屬性
Alpha通道
Alpha閾值用於邊界淡出。

輸出
圖像
輸入紋理貼圖匹配UV坐標生成結果圖像。這個圖像覆蓋在原始圖像之上給其進行紋理著色。調節alpha和圖層融合因數可以控制新舊貼圖之間的混合程度。

Hint

當進行新貼圖著色時，為了更好的將UV貼圖和場景中原始物體進行融合，一種推薦的方法是保持UV貼圖的邊界不變。

範例
In the example below, we have overlaid a grid pattern on top of the two heads after they have been rendered. During rendering, we enabled the UV layer in the Properties Render Layer ‣ Passes. Using a Mix node ("Overlay" in figure), we mix that new UV texture over the original face. We can use this grid texture to help in any motion tracking that we need to do.

給運動追蹤添加網格UV貼圖。

在下面的例子中，在由兩個交叉的立方體組成的網格上疊加一個logo，確保勾選混合節點上的Alpha預乘選項。將logo作為現有紋理上方的UV紋理。其他例子包括在原始的動畫中使用了一個未授權的產品盒子，需要在渲染後替換為另一個產品贊助商。

Hint

由於該節點的限制，不推薦「UV紋理匹配後」進行快速產品預渲染。

⑶ UV坐標的uv坐標

但是一個問題是如何把這個二維的平面貼到三維的NURBS表面和多邊形表面呢？對於NURBUS表面。由於他本身具有UV參數，盡管這個UV值是用來定位表面上的點的參數，但由於它也是二維的，所以很容易通過換算把表面上的點和平面圖象上的象素對應起來。所以把圖象貼帶NURBUS表面上是很直接的一件事。但是對於多邊形模型來講，貼圖就變成一件麻煩的事了。所以多邊形為了貼圖就額外引進了一個UV坐標，以便把多邊形的頂點和圖象文件上的象素對應起來，這樣才能在多邊形表面上定位紋理貼圖。所以說多邊形的頂點除了具有三維的空間坐標外。還具有二維的UV坐標。對於紋理貼圖而言，一張貼圖的U和V坐標的數值范圍都是0到1，而不管他的實際解析度是多少，MAYA會自動把UV紋理坐標換算成貼圖的象素坐標。

⑷ UV坐標的UV

UV這里是指u,v紋理貼圖坐標的簡稱(它和空間模型的X, Y, Z軸是類似的). 它定義了圖片上每個點的位置的信息. 這些點與3D模型是相互聯系的, 以決定表面紋理貼圖的位置. UV就是將圖像上每一個點精確對應到模型物體的表面. 在點與點之間的間隙位置由軟體進行圖像光滑插值處理. 這就是所謂的UV貼圖. 那為什麼用UV坐標而不是標準的投影坐標呢? 通常給物體紋理貼圖最標準的方法就是以planar(平面),cylindrical(圓柱), spherical(球形),cubic(方盒)坐標方式投影貼圖. Planar projection(平面投影方式)是將圖像沿x,y或z軸直接投影到物體. 這種方法使用於紙張, 布告, 書的封面等 - 也就是表面平整的物體.平面投影的缺點是如果表面不平整, 或者物體邊緣彎曲, 就會產生如圖A的不理想接縫和變形. 避免這種情況需要創建帶有alpha通道的圖像, 來掩蓋臨近的平面投影接縫, 而這會是非常煩瑣的工作. 所以不要對有較大厚度的物體和不平整的表面運用平面投影方式. 對於立方體可以在x, y方向分別進行平面投影, 但是要注意邊緣接縫的融合. 或者採用無縫連續的紋理, 並使用cubic投影方式. 多數軟體有圖片自動縮放功能, 使圖像與表面吻合. 顯然, 如果你的圖像與表面形狀不同, 自動縮放就會改變圖像的比例以吻合表面. 這通常會產生不理想的效果, 所以製作貼圖前先測量你的物體尺寸.

⑸ 請教 深度值+UV轉換到世界坐標的問題

簡單，以一條房子軸線為准，確定一個角為原點（0，0）一條軸線上的另一個點的方向為正北方向，把（0，0)的角偏移到cad的（0，0)點，再把房子偏到正北方向，然後再CAD上直接點坐標就OK了。給分，追加，聽到沒有。。。。。。

⑹ u=(x+y)/2,v=(x-y)/2，怎樣從xy坐標系變換變uv坐標系，從圖像上看

等式兩邊相加得x=u+v,相減得y=u-v,將原來的x,y代入就可以得到現在的坐標了。

⑺ UV坐標的介紹

UV坐標是指所有的圖象文件都是二維的一個平面。水平方向是U，垂直方向是V，通過這個平面的，二維的UV坐標系。我們可以定點陣圖象上的任意一個象素。

⑻ UV是怎麼計算的

UV(獨立訪客)：即Unique Visitor,訪問網站的一台電腦客戶端為一個訪客。00:00-24:00內相同的客戶端只被計算一次。

一台電腦用戶一天內多處訪問，只被統計一次。

其他訪問相關知識點：
IP(獨立IP)：指獨立IP數。00:00-24:00內相同IP地址之被計算一次。
PV(訪問量)：即Page View, 即頁面瀏覽量或點擊量，用戶每次刷新即被計算一次。

注意點：
在同一個區域網中對互聯網訪問時對外通常是同一個IP，如果該區域網中有10台終端在同一個計算時段內訪問同一個網站，對該網站的獨立IP訪問數貢獻為1，而不是10。
而此時，是因為有10台電腦的訪問，所以UV訪問數則為10，不是1。

⑼ 色度學里已知色坐標x,y；如何計算u,v坐標值

在「黑體軌跡等溫線的色品坐標」表中，每一行(每一色溫)有「黑體軌跡上」x、y，設為x1、y1，「黑體軌跡外」 x、y，設為x2、y2。用儀器測得色度坐標x、y設為x0、y0。 從最低色溫起，取其x1、y1，x2、y2；代入 D1 = (x0-x1)(y1-y2)-(x1-x2)(y0-y1),如果D1 = 0則(相關)色溫得到。如果D1不等於0，取上一行x1、y1，x2、y2；代入 D2 = (x0-x1)(y1-y2)-(x1-x2)(y0-y1),如果D2 = 0則(相關)色溫得到。如果D2不等於0，判斷D1*D2是否小於0。 如果D1*D2大於0，使D1 = D2，再取上一行x1、y1，x2、y2；代入 D2 = (x0-x1)(y1-y2)-(x1-x2)(y0-y1),如果D2 = 0則(相關)色溫得到。如果D2不等於0，判斷D1*D2是否小於0。如果D1*D2小於0，則找到「測得坐標在這兩條等溫線之間」。 D1、D2取絕對值，相對應色溫為T1、T2。那麼CCT ≈ T1 + D1 * (T1+T2) / (D1+D2) 如果一直找不到D1*D2小於0，那是測得坐標在∞(無窮大)等溫線左下方，那片區域是沒有(相關)色溫的。按理說，離開黑體軌跡一定距離，就沒有(相關)色溫概念了，可是現在給搞混淆了。 查看原帖>>