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199
np.py Normal file
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@@ -0,0 +1,199 @@
import numpy as np
import time
import math
# --- Hilfsfunktionen ---
def normalize(v):
""" Normalisiert einen Vektor (macht seine Länge zu 1). """
norm = np.linalg.norm(v)
if norm == 0:
return v
return v / norm
def look_at_matrix(eye, target, up):
"""
Erzeugt eine View-Matrix, die Weltkoordinaten in Kamerakoordinaten transformiert.
:param eye: Position der Kamera (np.array).
:param target: Punkt, auf den die Kamera schaut (np.array).
:param up: Up-Vektor der Kamera (zeigt, wo "oben" für die Kamera ist, np.array).
:return: 4x4 View-Matrix (NumPy-Array).
"""
# Kamerakoordinatensystem berechnen
# z-Achse der Kamera (schaut oft *entgegen* der Blickrichtung)
forward = normalize(eye - target) # Konvention: Kamera schaut entlang -Z
if np.linalg.norm(np.cross(up, forward)) < 1e-6:
# Fallback, wenn 'up' und 'forward' (fast) parallel sind
# Wähle einen anderen temporären Up-Vektor
if abs(forward[1]) < 0.99: # Wenn forward nicht fast vertikal ist
temp_up = np.array([0.0, 1.0, 0.0])
else: # Wenn forward fast vertikal ist
temp_up = np.array([0.0, 0.0, -1.0 if forward[1] > 0 else 1.0])
right = normalize(np.cross(temp_up, forward))
else:
right = normalize(np.cross(up, forward))
# Den tatsächlichen Up-Vektor der Kamera neu berechnen, damit er orthogonal ist
camera_up = normalize(np.cross(forward, right))
# Rotationsmatrix erstellen (transformiert von Welt zu Kamera-Ausrichtung)
# Dies ist die Inverse (oder Transponierte, da Rotationsmatrix) der Matrix,
# die die Kamera-Basisvektoren in Weltkoordinaten ausdrückt.
rotation = np.identity(4)
rotation[0, 0:3] = right
rotation[1, 0:3] = camera_up
rotation[2, 0:3] = forward # Beachte: forward zeigt von target zu eye
# Translationsmatrix erstellen (verschiebt die Welt, sodass die Kamera am Ursprung ist)
translation = np.identity(4)
translation[0:3, 3] = -eye
# View-Matrix: Zuerst Translation, dann Rotation
view_mat = np.dot(rotation, translation)
return view_mat
def perspective_projection(point_cam_space, fov_deg, aspect_ratio, near, far):
"""
Projiziert einen Punkt aus dem Kamera-Koordinatenraum auf eine 2D-Ebene.
Gibt normalisierte Gerätekoordinaten (NDC) zurück (-1 bis +1).
:param point_cam_space: Punkt in Kamera-Koordinaten (3D NumPy-Array).
:param fov_deg: Field of View (vertikal) in Grad.
:param aspect_ratio: Seitenverhältnis (Breite / Höhe) der Bildebene.
:param near: Nahe Clipping-Ebene.
:param far: Ferne Clipping-Ebene.
:return: Projizierter 2D-Punkt in NDC (NumPy-Array) oder None, wenn außerhalb.
"""
# Überprüfen, ob der Punkt vor der Kamera und innerhalb der Clipping-Ebenen liegt
# Kamera schaut entlang -Z, also muss Z negativ sein.
if point_cam_space[2] > -near or point_cam_space[2] < -far:
return None # Außerhalb des Sichtfelds (vor near oder hinter far)
# Einfache Perspektivprojektion (vereinfachte Formel)
# Skalierungsfaktor basierend auf FOV
f = 1.0 / math.tan(math.radians(fov_deg) / 2.0)
# Projizierte Koordinaten auf der Bildebene (vor Normalisierung)
# Annahme: Bildebene bei z = -near (oder -1, je nach Konvention)
# Hier verwenden wir die gebräuchlichere Projektionsmatrix-Formel-Basis:
x_proj = (f / aspect_ratio) * point_cam_space[0] / -point_cam_space[2]
y_proj = f * point_cam_space[1] / -point_cam_space[2]
# Normalisierte Gerätekoordinaten (NDC) sind typischerweise im Bereich [-1, 1]
# Hier geben wir die projizierten Koordinaten zurück, wie sie auf einer Bildebene
# bei z=-1 erscheinen würden, skaliert durch FOV und Aspekt.
# Eine vollständige Projektionsmatrix würde auch Z für Tiefentests umwandeln.
return np.array([x_proj, y_proj])
# --- Simulationsparameter ---
object_start_pos = np.array([0.0, 0.0, 10.0]) # Startposition des Objekts (x, y, z)
# Einfache lineare Bewegung
# object_velocity = np.array([1.0, 0.5, -0.8]) # Bewegung pro Sekunde
# Alternative: Kreisbewegung in der XZ-Ebene um (0, 0, 10) mit Radius 5
radius = 5.0
angular_speed = math.radians(45) # 45 Grad pro Sekunde
# Kameraeinstellungen
# Jede Kamera hat eine Position ('pos'), einen Punkt, auf den sie schaut ('target'),
# und einen 'up'-Vektor, der die Orientierung definiert.
cameras = [
{
"name": "Kamera 1 (Frontal)",
"pos": np.array([0.0, 0.0, 0.0]),
"target": object_start_pos, # Schaut initial auf den Startpunkt
"up": np.array([0.0, 1.0, 0.0]), # Standard-Ausrichtung (Y ist oben)
"fov_deg": 60, # Field of View in Grad
"aspect_ratio": 16.0 / 9.0 # Typisches Breitbild
},
{
"name": "Kamera 2 (Seitlich Links)",
"pos": np.array([-15.0, 0.0, 5.0]),
"target": object_start_pos,
"up": np.array([0.0, 1.0, 0.0]),
"fov_deg": 45,
"aspect_ratio": 1.0 # Quadratisch
},
{
"name": "Kamera 3 (Von Oben)",
"pos": np.array([0.0, 15.0, 10.0]),
"target": object_start_pos,
"up": np.array([0.0, 0.0, -1.0]), # Z zeigt nach unten, da Y oben war
"fov_deg": 70,
"aspect_ratio": 4.0 / 3.0
}
]
# Clipping-Ebenen (gemeinsam für alle Kameras hier, könnte pro Kamera sein)
near_plane = 0.1
far_plane = 100.0
simulation_duration = 10 # Sekunden
time_step = 1 # Zeitintervall für "Aufnahmen" in Sekunden
# --- Simulationsschleife ---
current_object_pos = object_start_pos.copy()
current_time = 0.0
angle = 0.0 # Für Kreisbewegung
print("Starte Simulation...")
while current_time <= simulation_duration:
print(f"\n--- Zeitpunkt: {current_time:.1f}s ---")
# Objektposition aktualisieren (Beispiel: Kreisbewegung)
angle = angular_speed * current_time
current_object_pos[0] = radius * math.cos(angle) + 0 # Kreiszentrum X=0
current_object_pos[2] = radius * math.sin(angle) + 10 # Kreiszentrum Z=10
# Alternative: Lineare Bewegung
# current_object_pos = object_start_pos + object_velocity * current_time
print(f"Objekt Welt-Position: ({current_object_pos[0]:.2f}, {current_object_pos[1]:.2f}, {current_object_pos[2]:.2f})")
# Objektposition in homogene Koordinaten umwandeln (für Matrixmultiplikation)
object_pos_h = np.append(current_object_pos, 1.0)
# Für jede Kamera die Ansicht berechnen
for i, cam in enumerate(cameras):
print(f"\n Kamera {i+1}: {cam['name']}")
print(f" Position: ({cam['pos'][0]:.2f}, {cam['pos'][1]:.2f}, {cam['pos'][2]:.2f})")
# Kamera schaut immer auf die aktuelle Objektposition
current_target = current_object_pos
print(f" Schaut auf (Target): ({current_target[0]:.2f}, {current_target[1]:.2f}, {current_target[2]:.2f})")
print(f" Up-Vektor: ({cam['up'][0]:.2f}, {cam['up'][1]:.2f}, {cam['up'][2]:.2f})")
print(f" FOV: {cam['fov_deg']} Grad, Aspekt: {cam['aspect_ratio']:.2f}")
# View-Matrix berechnen
view_mat = look_at_matrix(cam['pos'], current_target, cam['up'])
# Objektposition in Kamera-Koordinaten transformieren
# point_in_cam_space_h = view_mat @ object_pos_h # Python 3.5+ für @ Operator
point_in_cam_space_h = np.dot(view_mat, object_pos_h)
# De-homogenisieren (falls w nicht 1 ist, hier sollte es 1 sein nach View-Transform)
point_in_cam_space = point_in_cam_space_h[:3] / point_in_cam_space_h[3]
print(f" Objekt in Kamera-Koordinaten: ({point_in_cam_space[0]:.2f}, {point_in_cam_space[1]:.2f}, {point_in_cam_space[2]:.2f})")
# In 2D projizieren
projected_point_ndc = perspective_projection(
point_in_cam_space,
cam['fov_deg'],
cam['aspect_ratio'],
near_plane,
far_plane
)
if projected_point_ndc is not None:
print(f" Projizierte 2D-Koordinaten (NDC): ({projected_point_ndc[0]:.3f}, {projected_point_ndc[1]:.3f})")
# NDC-Koordinaten (-1 bis 1) müssten noch auf Pixelkoordinaten umgerechnet werden,
# wenn man ein echtes Bild rendern wollte (z.B. X_pixel = (X_ndc + 1) * width / 2).
else:
print(" Objekt befindet sich ausserhalb des Sichtbereichs (Clipping).")
# Zum nächsten Zeitschritt gehen
current_time += time_step
if current_time <= simulation_duration:
time.sleep(1) # Kurze Pause zur besseren Lesbarkeit der Ausgabe
print("\nSimulation beendet.")