视角摇晃算法

❶ 视角怎么计算

人眼到视平面的距离视固定的（视距），视平面左右两个边缘到人眼的连线得到的角度是视角。 一般我们设置视角来计算视距。 为了方便，我们一般取人眼位置为 z 轴原点，这样，物体距离眼睛的距离（物距）还有物体在视平面上投影的长度（像长）以及 物体的实际长度（物长）的关系就是这样： 像长：像距 ＝ 物长：物距 即 像长 ＝ 物长 * 像距 / 物距 (1) 假设我们的视角宽度用x方向（一般哺乳类都是如此，因为两眼是x方向排列的），那么有这样的关系： (视平面宽度/2) /像距 ＝ tan(视角/2) 于是： 像距 ＝ (2/视平面宽度早虚) * tan(视角/2) (2) (2) 带入 (1) 就可以得到： 像长 ＝ 物长 * (2/视平面宽度) * tan(视角/2) / 物距 这样我们就可以知道，当视角已知的时候，一个高为 h 的物体在视平面上的投影是多高了。
这是正投影的做法，但是实际上人类的眼睛看到的世界不是这样的。把视平面当成是一个球面，每一点的计算公式仍然和上面的一样，这样计算出来的结果才能更准确地反映宽视角地情形，一般人类地视角是120度的，但是用正投影的话，视角一般只能设置到75度左右。
这就是为什么我们玩 CS 的时候总是觉得枣睁凳视角有点窄，看不到旁边的人的缘故缘故。 没有余光对人类来说是很不方便的。 在手机游戏里面广泛使用的视线跟踪算法，用的就是第二种算法。
远的凳旅东西看起来小是因为物距比较大，像比较小，视角是视力范围的衡量标准。

❷ 战地1视角晃动幅度

受到爆炸影响的视角摇晃倒是可以调整，建议拉到最低，这样收到爆炸对枪不虚。

众所周知战地1有着无与伦比的画面，但是在多人竞技中，那些瞎眼的特效往往会很多余，不建议打开，但是在影响-进阶 设置中 尤其 网格 这个特效要尽可能开到最高，这样的话在很远处就可以看得到敌人，其他特效建议全部关闭。

当然如果你的配置足够好，那么可以考虑把纹理品质和纹理过滤以及抗锯齿效果开到最高，其他特效建议全部关闭，这样可以保证你获得足够清晰的视野。毕竟多人模式不等同于单人，杀敌才是最重要的。

另外大家如果喜欢开飞机的话会发现默认视角是飞机转天空跟着一起旋转，如果你不适应的话，那可以在设置-游戏-进阶里 飞机追逐视角关闭即可。

新手实用玩法技巧：

1、萌新千万不要玩狙

一枪一个的神枪手只出现在电视剧里，战地一更多的是无处不在的黑枪，菊花刀和手榴弹，你陵蚂键趴在地上不一定能打死人，更多的是被人标记出来，然后被冲锋枪、狙击枪、机枪、手枪、榴弹、炮弹、毒气弹、手榴弹、还有战壕刀收掉。狙击是需要手感和大局观的，新手前期尺巧不宜接触狙击。

2、前期可以主练突击兵

突击兵的冲锋枪是正面肛最好的武器，尤其是1918战壕，还有猎人喷子，三十米之内1918不用精准射击，按住左键腰射就可以怼死敌人，简直毒瘤，而且突击兵带集束手雷和毒气弹，在有支援兵的情况下可以对某系区域进行狂轰滥炸，即便是坦克撑不了多久，可以说突击兵才是新人首选兵种。

3、灵活利用地形

战地一的战场地形很是复杂，这对我们进行偷点、偷人提供了绝佳的掩护，利用地形遮蔽自己也可以防止远处狙击手的青睐。尤其是在开阔地得时候，一旦看到远处的白光，尽快躲到掩体后面，冲刺的时候按下蹲可以进行滑铲，让你更快的隐蔽自己。

4、注意看地图

战地一的地图不算好用，但我们可以根据地图知道很多事，比如我方兵力的分配，被标记的敌人的位置，知道这些可以让我们避免进去我方兵力薄弱的区域，也可以快去接近被标记或者躲开被标记的敌人。

5、尽量跟随物辩大部队

战地一是多人战场，你一个人永远干不出惊天动地的大事，即便是你枪法神准，意识超强，身法风骚，一发手雷也能让你直接报废。所以说跟着大部队，没血了有人给你加血，没子弹有人给你加子弹加手雷，死了还有庸医给你针灸，多好。

6、开局不要抢载具

我不是看不起新人，因为我自己就是新人，新人开载具就像女司机开F1，根本停不下来，一个不慎就冲到了包围圈，这时候无数的突击兵会教你做人，还有灰机，战地一的灰机很难开，起码我不会开，分分钟变神风小飞机，你的一个不慎很可能让己方缺少了最重要的载具，这在站点和抢点时是最致命的，所以，安心的打枪吧，载具可以在己方优势明显时开着玩玩，不过还是不能浪。

❸ 生化危机2重制版视角摇晃是什么意思

意味着敌人接近，增加恐惧感。
在生化危机2：重制版游戏设定中，每当丧尸或敌人靠近并抓住玩家坦盯时，相机视角会晃动以增加恐惧感。
生化危机2：重制版是一款由卡普空制作发行的恐怖冒险类游戏让凳和，使用生化危机同款引擎REEngine打粗肆造，支持全新的过肩视角，以及现代化操作，支持4K。

❹ 视觉追踪的典型算法

（1）基于区域的跟踪算法
基于区域的跟踪算法基本思想是：将目标初始所在区域的图像块作为目标模板，将目标模板与候选图像中所有可能的位置进行相关匹配，匹配度最高的地方即为目标所在的位置。最常用的相关匹配准则是差的平方和准则，(Sum of Square Difference，SSD)。
起初，基于区域的跟踪算法中所用到的目标模板是固定的，如 Lucas 等人提出 Lucas-Kanade 方法，该方法利用灰度图像的空间梯度信息寻找最佳匹配区域，确定目标位置。之后，更多的学者针对基于区域方法的缺点进行了不同的改进，如：Jepson 等人提出的基于纹理特征的自适应目标外观模型[18],该模型可以较好的解决目标遮挡的问题，且在跟踪的过程中采用在线 EM 算法对目标模型进行更新；Comaniciu 等人[19]提出了基于核函数的概率密度估计的视频目标跟踪算法，该方法采用核直方图表示目标，通过 Bhattacharya 系数计算目标模板与候选区域的相似度，通过均值漂移(MeanShift)算法快速定位目标位置。
基于区域的目标跟踪算法采用了目标的全局信息，比如灰度信息、纹理特征等，因此具有较高的可信度，即使目标发生较小的形变也不影响跟踪效果，但是当目标发生较严重的遮挡时，很容易造成跟踪失败。
（2）基于特征的跟踪方法
基于特征的目标跟踪算法通常是利用目标的一些显着特征表示目标，并通过特征匹配在图像序列中跟踪目标。该类算法不考虑目标的整体特征，因此当目标被部分遮挡时，仍然可以利用另一部分可见特征完成跟踪任务，但是该算法不能有效处理全遮挡、重叠等问题。
基于特征的跟踪方法一般包括特征提取和特征匹配两个过程：
a) 特征提取
所谓特征提取是指从目标所在图像区域中提取合适的描绘性特征。这些特征不仅应该较好地区分目标和背景，而且应对目标尺度伸缩、目标形状变化、目标遮挡等情况具有鲁棒性。常用的目标特征包括颜色特征、灰度特征、纹理特征、轮廓、光流特征、角点特征等。D.G. Lowe 提出 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法[20]是图像特征中效果较好的一种方法，该特征对旋转、尺度缩放、亮度变化具有不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也具有一定的稳定性。
b) 特征匹配
特征匹配就是采用一定的方式计算衡量候选区域与目标区域的相似性，并根据相似性确定目标位置、实现目标跟踪。在计算机视觉领域中，常用的相似性度量准则包括加权距离、Bhattacharyya 系数、欧式距离、Hausdorff 距离等。其中，Bhattacharyya 系数和欧式距离最为常用。
Tissainayagam 等人提出了一种基于点特征的目标跟踪算法[21]。该算法首先在多个尺度空间中寻找局部曲率最大的角点作为关键点，然后利用提出的MHT-IMM 算法跟踪这些关键点。这种跟踪算法适用于具有简单几何形状的目标，对于难以提取稳定角点的复杂目标，则跟踪效果较差。
Zhu 等人提出的基于边缘特征的目标跟踪算法[22]，首先将参考图像划分为多个子区域，并将每个子区域的边缘点均值作为目标的特征点，然后利用类似光流的方法进行特征点匹配，从而实现目标跟踪。
（3）基于轮廓的跟踪方法
基于轮廓的目标跟踪方法需要在视频第一帧中指定目标轮廓的位置，之后由微分方程递归求解，直到轮廓收敛到能量函数的局部极小值，其中，能量函数通常与图像特征和轮廓光滑度有关。与基于区域的跟踪方法相比，基于轮廓的跟踪方法的计算复杂度小，对目标的部分遮挡鲁棒。但这种方法在跟踪开始时需要初始化目标轮廓，因此对初始位置比较敏感，跟踪精度也被限制在轮廓级。
Kass 等人[23]于 1987 年提出的活动轮廓模型(Active Contour Models，Snake)，通过包括图像力、内部力和外部约束力在内的三种力的共同作用控制轮廓的运动。内部力主要对轮廓进行局部的光滑性约束，图像力则将曲线推向图像的边缘，而外部力可以由用户指定，主要使轮廓向期望的局部极小值运动，。
Paragios 等人[24]提出了一种用水平集方法表示目标轮廓的目标检测与跟踪算法，该方法首先通过帧差法得到目标边缘，然后通过概率边缘检测算子得到目标的运动边缘，通过将目标轮廓向目标运动边缘演化实现目标跟踪。
（4）基于模型的跟踪方法[25]
在实际应用中，我们需要跟踪的往往是一些特定的我们事先具有认识的目标，因此，基于模型的跟踪方法首先根据自己的先验知识离线的建立该目标的 3D 或2D 几何模型，然后，通过匹配待选区域模型与目标模型实现目标跟踪，进而在跟踪过程中，根据场景中图像的特征，确定运动目标的各个尺寸参数、姿态参数以及运动参数。
Shu Wang 等人提出一种基于超像素的跟踪方法[26]，该方法在超像素基础上建立目标的外观模板，之后通过计算目标和背景的置信图确定目标的位置，在这个过程中，该方法不断通过分割和颜色聚类防止目标的模板漂移。
（5）基于检测的跟踪算法
基于检测的跟踪算法越来越流行。一般情况下，基于检测的跟踪算法都采用一点学习方式产生特定目标的检测器，即只用第一帧中人工标记的样本信息训练检测器。这类算法将跟踪问题简化为简单的将背景和目标分离的分类问题，因此这类算法的速度快且效果理想。这类算法为了适应目标外表的变化，一般都会采用在线学习方式进行自更新，即根据自身的跟踪结果对检测器进行更新。