【发布时间】:2019-09-19 17:17:42
【问题描述】:
我有一个深度图像,比如z = f(x, y) 和(x, y),以像素为单位。我想计算每个像素的法线向量来创建法线贴图。
我一直在尝试Calculate surface normals from depth image using neighboring pixels cross product 的方法。在这种方法中,叉积的“输入”基本上是两个切向量,即梯度(dz/dx) 和(dy/dx)。这两个切向量将在点(x, y, f(x, y)) 处形成切平面,然后叉积将找到该平面的法向量。
但是,我不明白为什么这个平面的法线向量(3D 平面 (x, y, f(x, y)) 也将是我试图找到的世界坐标中平面的法线向量。这里有什么假设吗?如何这种方法可以用来求每个像素点的法线向量吗?
【问题讨论】:
-
如何找到法线向量?
-
基本上,我问是因为那个切平面是深度函数 (x, y, f(x, y)) 的深度 3D 图的切平面,而不是现实世界的切平面点。
-
这如何回答我的问题?
-
我投票结束这个问题作为题外话,因为它不是一个编程问题......它是一个数学或 3D 几何问题,甚至不受 3D 库或任何代码讨论的约束。
标签: computer-vision computational-geometry depth normals cross-product