首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何检测2D平面中两点之间是否有对象?

在2D平面中检测两点之间是否有对象可以通过射线检测或碰撞检测来实现。

  1. 射线检测: 射线检测是通过从一个点发出一条射线,判断该射线与其他对象是否相交来检测两点之间是否有对象。具体步骤如下:
  • 定义一个射线,起始点为两点中的一个点,方向为两点连线的方向。
  • 遍历场景中的所有对象,判断射线与每个对象是否相交。
  • 如果射线与某个对象相交,则表示两点之间存在对象;如果射线与所有对象都不相交,则表示两点之间没有对象。
  1. 碰撞检测: 碰撞检测是通过判断两个对象是否发生碰撞来检测两点之间是否有对象。具体步骤如下:
  • 定义一个辅助对象,可以是一个点、一个圆形或一个矩形,位置为两点中的一个点。
  • 遍历场景中的所有对象,判断辅助对象与每个对象是否发生碰撞。
  • 如果辅助对象与某个对象发生碰撞,则表示两点之间存在对象;如果辅助对象与所有对象都不发生碰撞,则表示两点之间没有对象。

这些方法在游戏开发、图形处理、碰撞检测等领域有广泛应用。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云游戏多媒体引擎:https://cloud.tencent.com/product/gme
  • 腾讯云游戏联机服务器引擎:https://cloud.tencent.com/product/gse
  • 腾讯云游戏实时音视频 TRTC:https://cloud.tencent.com/product/trtc
  • 腾讯云游戏云存储 COS:https://cloud.tencent.com/product/cos
  • 腾讯云游戏云点播 VOD:https://cloud.tencent.com/product/vod
  • 腾讯云游戏云直播 LVB:https://cloud.tencent.com/product/lvb
  • 腾讯云游戏云函数 SCF:https://cloud.tencent.com/product/scf
  • 腾讯云游戏云数据库 CDB:https://cloud.tencent.com/product/cdb
  • 腾讯云游戏云服务器 CVM:https://cloud.tencent.com/product/cvm
  • 腾讯云游戏云安全 SSL 证书:https://cloud.tencent.com/product/ssl
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

iOS ARKit教程:用裸露的手指在空中画画

但是,我们在这篇文章关注的原因一个 - 沉浸在环境。虽然Google Glass解决了可用性问题,但它仍然只是在空中绘制的2D图像。...在下一节,我们将解释如何检测平面,以及如何相应地定位焦点平方。 在ARKit检测平面 ARKit可以检测平面,更新现有平面或删除它们。...checkIfObjectShouldMoveOntoPlane 检查我们是否已经绘制了对象并检查所有这些对象的y轴是否与新检测到的平面的y轴相匹配。...现在,我们获得了在屏幕上给出2D点的情况下在检测到的曲面上放置3D对象所需的所有信息。那么,让我们开始画画。 画画 让我们首先解释在计算机视觉绘制跟随人类手指的形状的方法。...这里两点需要详述。首先,缩略图应具有足够的独特功能,可通过白色缩略图,皮肤和表格之间的对比来追踪。这意味着较深的皮肤色素将导致更可靠的跟踪。

2.2K30

游戏开发的进阶向量数学

游戏开发的进阶向量数学 飞机 到飞机的距离 远离原点 以2D方式构建平面 飞机的一些例子 3D碰撞检测 更多信息 飞机 点积具有带有单位向量的另一个有趣的属性。...一旦平面列表,我们就可以做整齐的事情,例如检查点是否在多边形内。 我们遍历所有平面,如果可以找到到该点的距离为正的平面,则该点在多边形之外。如果我们做不到,那么重点就在里面。...这可能不是直接用例(Godot已经很好地进行了碰撞检测),但是几乎所有物理引擎和碰撞检测库都在使用它:) 还记得将2D的凸形转换为2D平面数组对于碰撞检测很有用吗?...您可以检测是否在任何凸形形状内,或者两个2D凸形形状是否重叠。 好吧,这也适用于3D,如果两个3D多面体形状发生碰撞,您将无法找到分离平面。如果找到分离平面,则形状绝对不会碰撞。...但是在3D,这种方法存在问题,因为在某些情况下可能找不到分离平面。这是这种情况的一个示例: 为了避免这种情况,需要测试一些额外的平面作为分隔符,这些平面是面A的边与面B的边之间的叉积。

86640
  • 三维目标跟踪简介

    在这篇文章,我想探索3D跟踪领域,并向您展示如何设计一个3D跟踪系统。我们将从平面2D开始,然后转向3D,并且我们将看到2D跟踪和3D跟踪之间的区别。01  什么是3D物体跟踪?...02  从2D到3D物体检测我们大多数人熟悉2D物体检测,这是一种从图像预测感兴趣物体(如汽车、行人、自行车等)周围边界框坐标的任务。...4)关联最高匹配并设置颜色/ID使用卡尔曼滤波器预测下一个位置(从而在下一步具有更准确的关联)我们将在3D完全这样做,但有两点将会改变: 1)IOU 2)卡尔曼滤波器用于MOT任务的算法-匈牙利算法...这个成本可以是 IOU,但无论是2D还是3D的IOU,关联步骤都是完全相同的。3.3 3D IOU(交并比)简介交并比(IOU)是指在时间(t-1)的框与时间(t)的框之间多少重叠部分。...如果我们想要从二维转向三维,我们必须理解如何计算三维IOU(交并比),因此我们不再比较面积,而是比较体积:这是一张很酷的图片,用于展示2D和3D IOU之间的差异。

    75230

    三维目标跟踪简介

    在这篇文章,我想探索3D跟踪领域,并向您展示如何设计一个3D跟踪系统。我们将从平面2D开始,然后转向3D,并且我们将看到2D跟踪和3D跟踪之间的区别。...我们不仅预测图像帧的四个像素值,而且还在相机的坐标系预测准确的XYZ位置(包括深度),盒子的长度和深度,以及偏航、俯仰和滚转角度。 2D与3D物体检测,注意我们需要预测和跟踪的参数数量多少!...4)关联最高匹配并设置颜色/ID 使用卡尔曼滤波器预测下一个位置(从而在下一步具有更准确的关联) 我们将在3D完全这样做,但有两点将会改变: 1)IOU 2)卡尔曼滤波器 用于MOT任务的算法-...如果不是,那么意味着它是一个不同的对象。我们还可以使用二分图来跟踪多个对象2D物体检测2D物体跟踪,先前的边界框被记住并用于进行匹配。...如果我们想要从二维转向三维,我们必须理解如何计算三维IOU(交并比),因此我们不再比较面积,而是比较体积: 这是一张很酷的图片,用于展示2D和3D IOU之间的差异。

    26440

    iOS ARKit教程:赤手在空中绘画

    从相机帧追踪图像的功能是通过检测特征来完成的,或者换句话说,在图像中有高对比度的边缘点——比如蓝色花瓶和白色桌子之间的边缘。...在下一节,我们将解释如何检测飞机,以及如何相应地定位焦点广场。在下一节,我们将解释如何检测平面,以及如何相应地定位焦点。 检测平面 ARKit可以探测到新的平面,更新现有的平面,或者移除它们。...checkIfObjectShouldMoveOntoPlane 检查是否已经绘制了对象,并检查所有这些对象的y轴是否与新检测到的对象的Y轴相匹配。...现在,在屏幕上给出2D点的情况下,我们拥有所有需要的信息,可以在检测到的曲面上放置一个3D对象。所以,我们开始画图。 画图 让我们先来解释一下,在计算机视觉,用手指来绘制图形的方法。...这里需要阐述两点。首先,thumbnail 应该有足够的独特功能,可以通过白色thumbnail 、皮肤和表格之间的对比来追踪。这意味着深色的皮肤色素会导致更可靠的追踪。

    1.8K10

    Ray-AABB交叉检测算法

    在3D游戏开发碰撞检测普遍采用的算法是轴对齐矩形边界框(Axially Aligned Bounding Box, AABB)包装盒方法,其基本思想是用一个立方体或者球体完全包裹住3D物体对象,然后根据包装盒的距离...Slab英文翻译是“平板”,本文是指两个平行平面/直线之间的空间。在2D空间中slab可以理解为平行于坐标轴的两条直线间的区域,3D空间中为平行于xy平面(或者yz面,xz面)的两个平面之间的区域。...根据上述性质,可以看到A点同时在2D空间中的2个slab;此外,根据性质二,因为射线与平面相交,那么这条射线与slab的相交部分必有重合部分,因为A点在射线上,且在平面,那么可以得到max(t1,t2...在上述性质基础上,确定射线与AABB是否交叉需要三步骤: 如何确定候选面:只要将平面方程带入射线Ray的方程,求出这两个平面的t值,然后t值较小的那个自然先与射线交叉,那么就表示它是一个候选面。...如何对交叉点是否在AABB盒上进行判断。根据性质二判断,即射线与AABB碰撞的条件是max(t1,t2,t3)<=min(t4,t5,t6)。

    5K70

    聚焦位置-选择您喜欢的位置放置虚拟物体

    在上一个视频,您学习了如何检测水平曲面并能够透视它。正如我所提到的,它们是放置物体的锚点。但是,在飞机上我们应该添加我们的物体?为此,我们需要在屏幕上选择一个点。...我们知道屏幕中心是2D点,我们甚至将其定义为CGPoint。然而,为了在场景上定位节点,我们需要3D坐标。那么,我们如何将某些东西从2D转换为3D呢?...答案是hitTest,这是一种ARHitTestResult方法,用于搜索与2D点和这些对象相交的真实世界对象。然后,它沿着相机指向的线对应于y坐标向2D点添加第三维。...打开和关闭 我们如何为焦点方块添加漂亮的触感?您可能已经意识到我们两个用于焦点方块的资产图像,一个是开放的,一个是关闭的。这应该会给你一个提示,我们都会在不同情况下使用它们。...结论 在本课程,您已经学习了很多很棒的东西,从创建自己的类开始并自定义它。你能够将焦点方块从非活动变形到整个房间循环,并在打开和关闭状态之间切换。焦点方块广泛用于要检测表面的AR应用程序

    2.4K30

    Python+OpenCV实现增强现实(第1部分)

    为了实现这一点,我们首先必须能够识别图像或视频帧的参考面。一旦确定,我们可以轻松确定从参考面图像(2D)到目标图像(2D)的转换。这种变换叫做单应。...注意,最右侧图形的角落是如何检测为兴趣点的。 特征描述 一旦找到特征,我们应该找到它们提供的信息的适当表示形式。这将允许我们在其它图像寻找它们,并且还可以获取比较时两个检测到的特征相似的度量。...图4:参考面和场景之间找到最接近的15个暴力匹配 最后,在找到匹配之后,我们应该定义一些标准来决定对象是否被找到。为此,我定义了应该找到的最小匹配数的阈值。...这是因为,对象识别将独立地在每个帧执行,而不考虑以前的帧,这可以添加引用对象位置的有价值的信息。另一件需要考虑的事是,找到参考面越简单检测越健壮。...从图9我们可以得出结论,参考面与图形平面之间的单应,这是我们从之前发现的匹配估计出的矩阵: ? 图10:参考平面和目标图像平面之间的单应矩阵。来源: F. Moreno。

    2.3K90

    Python+OpenCV实现增强现实(第1部分)

    注意,最右侧图形的角落是如何检测为兴趣点的。 特征描述 一旦找到特征,我们应该找到它们提供的信息的适当表示形式。这将允许我们在其它图像寻找它们,并且还可以获取比较时两个检测到的特征相似的度量。...图4:参考面和场景之间找到最接近的15个暴力匹配 最后,在找到匹配之后,我们应该定义一些标准来决定对象是否被找到。为此,我定义了应该找到的最小匹配数的阈值。...这是因为,对象识别将独立地在每个帧执行,而不考虑以前的帧,这可以添加引用对象位置的有价值的信息。另一件需要考虑的事是,找到参考面越简单检测越健壮。...我们假定相机遵循针孔模型工作,这大致意味着穿过3D点p和相应的2D点u的光线相交于摄像机的中心c。如果你兴趣了解更多关于针孔模型的知识,这里一个好的资源。 图6:成像假定为针孔成像模型。...从图9我们可以得出结论,参考面与图形平面之间的单应,这是我们从之前发现的匹配估计出的矩阵: 图10:参考平面和目标图像平面之间的单应矩阵。来源: F. Moreno。

    2.4K70

    iOS版 使用ARKit和Swift创建交互式Domino游戏

    平面检测 我们要做的第一件事是添加plane detection到我们的场景。简单地说,平面检测是在现实世界中找到任何水平(或垂直)平面。...由于我们之前已将检测到的平面保存在字典,因此我们可以使用锚点的唯一标识符并检索我们的平面并更新其值。 运行应用程序: ? image 了解ARKit如何不断更新飞机? 我们不再需要看地面了。...将以下变量添加到类的顶部: var dominoes: [SCNNode] = [] 最简单形式的命中测试是确定用户触摸的屏幕的2D位置是否与现实世界的任何虚拟对象或在我们的情况下与平面相交。...如果检测对象,则将返回对象以及交叉点。我们使用这些数据将我们的多米诺骨牌添加到触摸屏幕的地板上的确切位置。 我们必须为我们的场景添加一个平移手势。...要禁用平面检测,我们会重新配置会话并再次运行。 我们在用户触摸的屏幕上获得2D点,并使用它来执行我们的命中测试。

    2.3K30

    YOLO还真行 | 2D检测教3D检测做事情,YOLOv7让BEVFusion无痛涨6个点,长尾也解决了

    特别的是,作者从根本上检查了晚期融合框架的三个关键组成部分,包括是否要训练2D或3D RGB检测器,是否要在3D空间中匹配RGB和激光雷达检测,还是在投影到2D图像平面2D图像空间中进行融合。...技术见解 为了解决LT3D问题,作者深入研究了[42]提出的简单晚期融合框架(参见图1),并从根本上一致性(参见图2)研究了三个关键设计选择,包括是否要训练2D或3D RGB检测器,是否要在2D图像平面或...在晚期融合框架(参见图2B),找到两组单模态检测之间的对应关系是一个必要步骤。以前的工作使用鸟瞰图平面(BEV)的中心距离来匹配3D RGB和3D LiDAR检测。...Ablation Study 在本节,作者设计了一系列实验来研究使用2D和3D RGB检测器以及2D图像和3D BEV平面匹配之间的权衡,并检查了使用额外数据和不同的融合策略的影响(参见表2和表4)。...重要的是,作者发现将激光雷达检测2D RGB检测2D图像平面中进行匹配可以显著提高性能。 如何将单模态检测器的检测进行匹配?为了在2D图像平面上匹配3D检测,作者使用提供的传感器外参。

    1.3K21

    【单目3D】在自动驾驶中将 2D 物体检测提升到 3D

    那么一个关键的问题是如何有效地利用汽车的强大先验,在传统 2D 对象检测之上来推断其对应的 3D 边界框。...现在的问题是,我们如何从 4 自由度对象恢复 7 自由度对象?...3个未知数和4个方程,所以是一个超定问题。 顶点的选择和最佳解决方案 接下来我们来讨论的一件事是如何从落在 2D bbox 四个边上的 8 个长方体顶点中选择 4 个。...利用2D/3D投影的几何相似性,如果我们可以在图像平面上找出三个关键点在 3D 长方体上的投影位置,我们就可以通过简单的几何相似原理来估计距离。...然后根据几何相似性,我们 f/z = H_p/H,其中 H_p 是图像平面上下表面中心投影之间的 v 差异(以像素为单位),H 是 3D 物体的高度(以米为单位) , f 是焦距(以像素为单位),z

    46410

    叉车机器人托盘定位技术:近期进展回顾

    然而,从 2D 深度信息捕获足够的特征信息很有挑战性 [5-8]。相应的,3D 点云数据的平面分割可以通过模板匹配方法 [9] 提供更精确的结果。...众所周知,所有现有的托盘识别和定位方法,使用 RGB 图像或点云等单一数据源,要么导致错误定位的概率很高,要么消耗大量计算能力并大幅提高成本 ,在本文最后一部分我们介绍了第三种方法,它基于 2D 图像对象检测和...相反,零匹配或负匹配表示对象是否检测到。 与 YOLO 不同的是,SSD 接收整个图像作为输入并将其传递给多个卷积层,并利用卷积特征图来预测边界框。该模型生成用于预测边界框的对象类概率向量。...带有标记的托盘 RoI 的托盘检测结果如图 4 所示。无论卡盒是否存在,都可以很好地识别场景是否存在多个托盘或托盘的倾斜。...随着在无人机器人导航的广泛应用,一些基于LRF设备的托盘检测和定位方法。与基于视觉的解决方案相比,这种方法不会受到可能导致错误检测或特征错误检测的成像失真、照明条件或缩放问题的影响。

    1.3K10

    Camera-Lidar投影:2D-3D导航

    他们建立周边环境模型、提供检测和确定其他对象位置的方法,从而为机器人提供了安全导航所需的丰富语义信息。许多研究人员已开始探索用于精确3D对象检测的多模式深度学习模型。...目的 在本文中,我们将进一步探讨如何同时利用LIDAR和相机数据,以创建更加丰富和准确的环境3D场景。 我们将使用Kitti 3D对象检测数据集 作为参考。...剩下的部分,我们首先需要讨论传感器安装相关的问题,通过Kitti对象检测数据集来了解数据结构,并通过如何进行校准以了解校准矩阵。...R_ref2rect在校准过程也已经被考虑,以校正摄像机之间平面。 它包含以下信息: • P_rect[i]:从校正参考相机框架到投影的投影变换cam[i]。...在这种情况下,转换矩阵主要表示传感器之间的刚体转换以及从3D到2D点的透视投影。

    2.5K10

    深入探究鸟瞰图感知问题综述

    BEVFusion [5]在BEV空间中设计了一种融合策略,可以同时从相机和LiDAR输入中进行3D检测和跟踪,Tesla [6]发布了其系统化的方案,可以在矢量空间(BEV)检测对象和车道线,用于L2...相关介绍 3D感知的基础知识 基于单目相机的目标检测:基于单目相机的方法以RGB图像作为输入,尝试预测每个对象的3D位置和类别,单目3D检测的主要挑战在于RGB图像缺乏深度信息,因此这些方法需要预测深度...包括2D特征提取器、视角转换和3D解码器三个部分。在视角转换两种方式编码3D信息——一种是从2D特征预测深度信息,另一种是从3D空间中采样2D特征。...2D平面,纯网络方法使用MLP或transformer隐式地建模从3D空间到2D平面的投影矩阵。...两个主要分支将点云数据转换为BEV表示。上面的分支在3D空间中提取点云特征,提供更准确的检测结果。下面的分支在2D空间中提取BEV特征,提供更高效的网络。

    59020

    ICRA 2022杰出论文:把自动驾驶2D图像转成鸟瞰图,模型识别准确率立增15%

    对于像自主驾驶这样的场景,语义分割的 BEV 地图必须作为瞬时估计生成,以处理自由移动的对象和只访问一次的场景。 要想从图像推断 BEV 地图,就需要确定图像元素与它们在环境的位置之间的对应关系。...一些研究则利用了相机的几何先验,但并没有明确地学习图像元素和 BEV 平面之间的相互作用。...(vertical scan lines)和 BEV 的极射线(polar ray)之间的对齐。...利用其注意力机制,研究者明确地建模了图像垂直扫描线与其极性 BEV 投影之间的成对相互作用。...在更小的动态类上,改善更加显著,公共汽车、卡车、拖车和障碍物的检测准确度都增加了相对 35-45% 。 下图 2 得到的定性结果也支持了这一结论,本文模型显示出更大的结构相似性和更好的形状感。

    66130

    ICRA 2022杰出论文:把自动驾驶2D图像转成鸟瞰图,模型识别准确率立增15%

    对于像自主驾驶这样的场景,语义分割的 BEV 地图必须作为瞬时估计生成,以处理自由移动的对象和只访问一次的场景。 要想从图像推断 BEV 地图,就需要确定图像元素与它们在环境的位置之间的对应关系。...一些研究则利用了相机的几何先验,但并没有明确地学习图像元素和 BEV 平面之间的相互作用。...(vertical scan lines)和 BEV 的极射线(polar ray)之间的对齐。...利用其注意力机制,研究者明确地建模了图像垂直扫描线与其极性 BEV 投影之间的成对相互作用。...在更小的动态类上,改善更加显著,公共汽车、卡车、拖车和障碍物的检测准确度都增加了相对 35-45% 。 下图 2 得到的定性结果也支持了这一结论,本文模型显示出更大的结构相似性和更好的形状感。

    48840

    有福利送书 | 3D对象检测检测概述

    该文作者通过最小化投影到图像平面的3D边界框和2D检测之间的重投影误差,来实现3D检测,但其性能,仍取决于区域提议网(RPN, Region Proposal network)的性能。...投影方法 2D图像的图像分类和对象检测,是计算机视觉领域的一个经过深入研究的主题。2D图像的数据集和基准架构的可用性,使这些方法更具吸引力。...因此,点云(PCL, Point Cloud Layer)投影方法首先通过平面、圆柱或球形投影,将3D点转换为2D图像,然后可以使用标准的2D对象检测模型,并将位置和尺寸进行回归,来恢复3D边界框。...Li 在[23], 使用二进制体积输入,仅检测车辆。该模型的输出是“对象”和对象框顶点预测。第一个输出在于预测估计的区域是否属于感兴趣的对象;而第二个输出则预测其坐标。...在最后一个类别,仍然必要研究使用整个场景点云,用其作为输入的新形式,因为常规的PointNet[25]模型采用分段对象。同样,体积方法将点云转换为体素表示,则对其中空间信息要求被明确编码。

    70610

    1300篇!CVPR 2019录取结果公布,7篇新鲜好文推荐

    他认为,提交ID与接收论文数之间的关系为:中期>早期>后期。 列表一出,各路神仙纷纷“炫”出亮丽成绩单 此表一出,众人纷纷前去查阅ID,看看自己的论文是否登榜。...然而,在优化用于回归边界框参数的常用距离损失和最大化这个度量值之间存在差距。对一个指标来说,最佳目标是指标本身。在轴对齐的2D边界框的情况下,可以证明IoU可以直接作为回归损失使用。...通过将这个generalized IoU (GIoU)作为一种损失采用到最新的目标检测框架,在PASCAL VOC和MS COCO等流行目标检测基准得到了性能改进。...我们的方法称为Stereo R-CNN,它将Faster R-CNN拓展到立体输入,以同时检测和关联左右图像对象。我们的方法不需要深度输入和3D位置监控,但优于所有现有的基于图像的全监控方法。...在第二阶段,我们通过考虑像素级和实例级的一致性来估计每个平面实例的参数。利用该方法,我们能够检测任意数量的平面。在公共数据集上的大量实验验证了该方法的有效性。

    90930

    Pupil Labs Core解读.前言

    左图的苹果展示了我们的眼睛是如何呈现图像的,而右图的汽车则展示了我们的大脑如何呈现内容,这里面就展示了注视点的一个例子,这个注视点也可以认为是我们视觉最清晰的地方,这个地方叫黄斑。...其实Pupil的核心不难,里面内置了2D追踪,3D追踪用来给2D做一部分的校准,这两个算法论文还有源码,是之后主要分析的部分。 为什么这个源码看起来这么复杂呢?...对于一个眼球来说,理想的模型我们认为一束光来指向前方,也就是叫光轴,但是真实看见东西的轴叫视觉轴,这两个东西之间夹角,校准也是来找到这里的函数关系。...它同时运行两个并行检测pipelines :2D 瞳孔检测和 3D 瞳孔检测2D 瞳孔检测 2D 检测使用计算机视觉技术在摄像头图像检测瞳孔位置。...ellipse_roundness_ratio: 0.1: 椭圆形的圆度比率,用于衡量检测到的瞳孔是否接近椭圆形。

    14910
    领券