बनावट इंडिक पिक्सेल्स

एकता में 3 डी मॉडल के साथ काम करने पर हमारी श्रृंखला में चौथे लेख का परिचय। पिछले लेख: "एकता में मेष के साथ काम करने की विशेषताएं" , "एकता: मेष का प्रक्रियात्मक संपादन" , "एकता और नुकसान में 3 डी मॉडल का आयात" ।

पिछले लेख में, हमने एक दिए गए बनावट रिज़ॉल्यूशन में पिक्सेल इंडेंटेशन की पर्याप्तता के लिए बनावट स्कैन की जाँच करने का उल्लेख किया था। इस प्रकाशन में, हम पिक्सेल इंडेंटेशन और इसे ट्रैक करने के लिए एल्गोरिथ्म को देखने के साथ समस्या का सार बताते हैं। इसे कोड नहीं माना जाएगा, लेकिन सटीक रूप से यह सिद्धांत जिसे किसी भी भाषा और किसी भी विकास के वातावरण में लागू किया जा सकता है।

समस्याओं

एक 3 डी मॉडल के लिए एक आदेश आमतौर पर बनावट संकल्प के लिए एक आवश्यकता के साथ है। रेखापुंज छवि की असतत प्रकृति के कारण, 3D कलाकार को बनावट स्कैन के कुछ हिस्सों के बीच पिक्सेल में इंडेंटेशन का निरीक्षण करना चाहिए। आवश्यक इंडेंटेशन की अनुपस्थिति इस तथ्य की ओर ले जाती है कि एक ही पिक्सेल मॉडल पर पूरी तरह से अलग-अलग स्थानों पर प्रदर्शित होता है जब इसकी आवश्यकता नहीं होती है।

काम के शुरुआती चरणों में पर्याप्त इंडेंटेशन को ट्रैक करना विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। सबसे अधिक बार, कुछ लोग ज्यामिति के निर्माण में लगे होते हैं, जिसमें एक बनावट स्कैन भी शामिल है, और अन्य बनावट बनाने में लगे हुए हैं। 3 डी कलाकार द्वारा पाई गई त्रुटि उस समस्या से कम परेशानी पैदा करेगी जो बनावट डिजाइनर को मिलेगी। बाद के मामले में, स्थिति और भी जटिल हो जाती है यदि उपयोग किए गए 3 डी पैकेज ज्यामिति पर ड्राइंग के लिए उपकरण प्रदान नहीं करते हैं (उदाहरण के लिए, एक ब्रश)।

आपको दो बारीकियों पर भी विचार करना चाहिए, जिसके कारण स्वीप के तत्वों के बीच अधिक स्थान की आवश्यकता हो सकती है। पहली बार माइपमैपिंग के दौरान बनावट रिज़ॉल्यूशन में कमी है। प्रकाश मानचित्र बनाते समय दूसरा एक फैलाव फिल्टर का उपयोग होता है। यूवी- स्कैन बनाने के कार्य के दौरान, एक 3 डी कलाकार को बनावट संकल्प के लिए आवश्यकताओं द्वारा निर्देशित किया जाना चाहिए, और ऊपर सूचीबद्ध बारीकियों को भी ध्यान में रखना चाहिए। फिर भी, स्वचालित सत्यापन के बिना बहुत सी कमियों पर ध्यान नहीं दिया जा सकता है।


विस्तार में कमी के साथ कलाकृतियों की उपस्थिति का एक उदाहरण

सरल मॉडल के लिए, स्वचालित टूल का उपयोग करके एक बनावट स्कैन उत्पन्न किया जा सकता है। हालांकि, वे आंतरिक मैट्रिक्स पर आधारित हैं और पिक्सेल इंडेंटेशन को ध्यान में नहीं रखते हैं, इसलिए साझा पिक्सेल अक्सर विकर्ण सीमाओं के साथ स्थित होते हैं। चेकर बनावट के साथ जाँच में सभी त्रुटियां नहीं दिखाई देती हैं, इसके अलावा, इन बनावटों में अक्सर उन लोगों की तुलना में अधिक रिज़ॉल्यूशन होता है जो प्रोजेक्ट में उपयोग किए जाएंगे।


पिक्सेल साझा किए गए

यूवी स्कैन में अपर्याप्त पिक्सेल इंडेंटेशन की समस्या ओवरले के साथ समस्या के समान है। दोनों मामलों में, तथाकथित रक्तस्राव हो सकता है - पिछले लेख में हमने वर्णित किया कि यह क्या कलाकृतियां उत्पन्न करता है।

हालाँकि, पिक्सेल इंडेंटेशन के साथ समस्या न्यूनतम बनावट रिज़ॉल्यूशन आवश्यकता पर निर्भर करती है। ओवरले निर्धारित करने के लिए एक एकल चेक पर्याप्त है, जबकि बनावट संकल्प की आवश्यकताएं विकास के अगले चरण में बदल सकती हैं। स्थिति इस तथ्य से जटिल है कि हमारे द्वारा उपयोग किए जाने वाले 3 डी पैकेज में यूवी स्कैन के कुछ हिस्सों की निकटता से संबंधित त्रुटियों का स्वचालित रूप से पता लगाने के लिए उपकरण नहीं हैं। और यह मत भूलो कि एकता में स्वत: शेपर के संचालन के बाद , आपको अभी भी यूवी 2 की जांच करने की आवश्यकता है।

हमने एक उपकरण बनाने का फैसला किया, जो पिक्सल में इंडेंटेशन की जांच कर सकता है और मॉडल में संभावित अंतराल के स्थानों को चिह्नित कर सकता है। निम्नलिखित मापदंडों के आधार पर इंडेंटेशन आवश्यकताओं का निर्धारण किया जाएगा:

1. बनावट का आधार संकल्प।
2. बनावट का न्यूनतम रिज़ॉल्यूशन जिस पर बहने की अनुमति नहीं है।
3. न्यूनतम बनावट पर आवश्यक इंडेंटेशन।

चूँकि हमारे द्वारा उपयोग किए जाने वाले बनावट के आकार दो की शक्तियों के बराबर हैं, इसलिए मूल रिज़ॉल्यूशन पर आवश्यक इंडेंटेशन की गणना करने का सूत्र काफी सरल है: (बेसिक रिज़ॉल्यूशन / न्यूनतम रिज़ॉल्यूशन) * मिन्टचर पर इंडेंट।

जाहिर है, इस समस्या का समाधान रेखांकन से निकटता से संबंधित है। एल्गोरिदम की आवश्यकताओं और विकास के एक स्पष्ट बयान के लिए, हम कई अवधारणाओं को पेश करते हैं।

मुख्य अवधारणाएँ

एक UV स्पेस और आयाम NxM की एक समान ग्रिड को रेंज में 0.01.0 पर विचार करें। कक्ष 1 / N चौड़ा और 1 / M उच्च यूवी स्थान का एक विभाजन बनाते हैं।


एनएक्सएम विभाजन यूवी अंतरिक्ष

हम दो मनमाना अंक लेते हैं और दिए गए बिंदुओं को जोड़ने वाले खंड के यू अक्ष पर प्रक्षेपण द्वारा कब्जा किए गए पिक्सेल की संख्या के रूप में डीएन को निरूपित करते हैं। इसी तरह, डी अक्ष के लिए डीएम। फिर हम पिक्सेल दूरी को डीएन और डीएम के बीच अधिकतम के रूप में परिभाषित करते हैं।


पिक्सेल दूरी

यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि यूक्लिडियन अंतरिक्ष में, समानांतर अनुवाद और रोटेशन के रूप में ऐसे गति संचालन मेष के लिए आंदोलनों नहीं हैं, अगर पिक्सेल दूरी को मीट्रिक के रूप में लिया जाता है। यह बारीकियां हमारे समाधान के विकास को थोड़ा जटिल करती हैं।



हम K के मूल में K के किनारे एक वर्ग को कॉल करते हैं। तब K से कम पिक्सेल दूरी वाला कोई भी दो बिंदु K के कर्नेल द्वारा कवर किया जा सकता है।


विभिन्न आकारों के कोर के उदाहरण

बहुभुज के दो किनारे समोच्च की एक संगति बनाते हैं यदि उनका मध्य बिंदु (चार शीर्षों पर द्रव्यमान का केंद्र) एक घड़ी की दिशा में समोच्च के चारों ओर जाते समय इन किनारों के बाईं ओर स्थित होता है। वामावर्त ट्रैवर्सल के लिए, स्थिति को किनारों के दाईं ओर एक बिंदु ढूंढना है।


पसलियों की एक जोड़ी जो समोच्च की एक समतलता बनाती है

निर्णय

अब चलो पिक्सेल इंडेंटेशन की जाँच करने के बारे में सीधे बात करते हैं। इसे लागू करने के लिए, हम एक एल्गोरिथ्म के साथ आए जिसमें तीन स्वतंत्र टुकड़े थे। निष्पादन का क्रम महत्वपूर्ण नहीं है। प्रत्येक टुकड़े का परिणाम एनएक्सएम मैट्रिक्स है, जो विभाजन की कोशिकाओं का एक बफर है, जहां कुछ कोशिकाओं को लेबल किया जाता है। तीनों बफ़र्स का जोड़ सामान्य परिणाम है।

सबसे पहले, सबसे सरल स्निपेट पर विचार करें। यह उन कोशिकाओं को खोजने के लिए नीचे आता है जो विकर्ण त्रिभुज और किनारों के करीब स्थित हैं, जिनकी लंबाई किसी दिए गए परिमाण के नाभिक के किनारे से कम है। ऐसी सभी कोशिकाओं को बफर में चिह्नित किया गया है।


तत्व आकारों की जाँच का परिणाम

अन्य दो अंशों का वर्णन करने से पहले, उनके काम के सामान्य तर्क पर विचार करें। दोनों गोले या द्वीप नामक त्रिकोण के समूहों के प्रसंस्करण से संबंधित हैं। 3 डी कलाकार के लिए शेल एक बहुभुज का एक जुड़ा हुआ सेट है, अर्थात, इस सेट में प्रत्येक बहुभुज में एक पड़ोसी होता है जिसके साथ यह अधिक खड़ी साझा करता है। इसके अलावा शेल एक स्वतंत्र प्रशिक्षण ग्राउंड है। इसके अलावा, शेल, द्वीप और क्लस्टर से हमारा मतलब समान है।



सभी गोले खोजने के लिए, हम ग्राफ के सभी जुड़े हुए घटकों के लिए खोज एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं, जहां ग्राफ के शीर्ष को बहुभुज और एक जोड़ी बहुभुज में सामान्य कोने की उपस्थिति से बढ़त द्वारा दर्शाया जाता है। चूंकि एकता में एकमात्र बहुभुज एक त्रिकोण है जिसे शीर्ष सूचकांक द्वारा परिभाषित किया गया है, हम त्रिकोण को आसन्न मानते हैं यदि पहले के शीर्ष का कम से कम एक सूचकांक दूसरे के किसी भी शीर्ष के सूचकांक के साथ मेल खाता है। ग्राफ के साथ सादृश्य और किनारों को निर्धारित करने की विधि से, यह इस प्रकार है कि एक क्लस्टर के कोने के सूचकांकों का सेट दूसरे के कोने के सेट को प्रतिच्छेद नहीं करता है।



सामान्य भाग समाप्त होने के साथ। दूसरा टुकड़ा, जिसे हम विचार करेंगे, विभिन्न समूहों की निकटता या ओवरलैप से जुड़ी संभावित त्रुटियों के स्थानों को निर्धारित करता है।

कई समूहों को यूवी अंतरिक्ष में त्रिकोण के सेट के रूप में इनपुट के लिए खिलाया जाता है, बनावट (एनएक्सएम) के संकल्प के अनुरूप यूवी विभाजन के आयाम, और पिंडों की संख्या के रूप में इंडेंटेशन मूल्य पी। किसी दिए गए विभाजन के लिए, उन क्षेत्रों को ढूंढना आवश्यक है जिनमें क्लस्टर के बीच पिक्सेल में दूरी आवश्यक इंडेंट से कम है। परिणाम मैट्रिक्स में एक सेल को चिह्नित किया जाता है यदि यह मूल्य K = P + 1 के कम से कम एक कोर में प्रवेश करता है, जो दो अलग-अलग समूहों को प्रतिच्छेद करता है।

परिणाम के विवरण में टुकड़े का सार लगभग निर्धारित है। यह परिमाण K के सभी गुठली खोजने के लिए आवश्यक है जो विभिन्न गोले से त्रिकोणों के साथ प्रतिच्छेद करते हैं, और फिर परिणाम नाभिक में इन नाभिक की कोशिकाओं को चिह्नित करते हैं।

हमारे कार्यान्वयन में, गुच्छों के सभी जोड़े बारी-बारी से माने जाते हैं। प्रत्येक जोड़ी के लिए, इन समूहों द्वारा कवर की गई परिमाण K की गुठली के सेट का चौराहा क्षेत्र निर्धारित किया जाता है। एक जोड़ी चुनें और ऐसे सेट को क्यू के रूप में निरूपित करें।



फिर, Q के सभी तत्वों को निम्न मानदंड से जाँचना चाहिए: क्या दिए गए कर्नेल चयनित जोड़े के प्रत्येक समूह में कम से कम एक त्रिभुज को काटता है। यदि ऐसा है, तो परीक्षण किए गए कर्नेल की सभी कोशिकाएं चिह्नित हैं।



क्लस्टर के सभी जोड़े के लिए चिह्नित कोशिकाओं के साथ बफर परिणाम का गठन करता है।


क्लस्टर इंडेंटेशन परिणाम

अब हम अंतिम टुकड़े से निपटेंगे। यहां आपको एक क्लस्टर संसाधित करने की आवश्यकता है। इनपुट यूवी स्पेस में त्रिकोण का एक सेट है, बनावट (NxM) के रिज़ॉल्यूशन के अनुरूप यूवी विभाजन का आयाम, और पिक्सल की संख्या के रूप में इंडेंटेशन वैल्यू पी। एक सेल को दो मामलों में चिह्नित किया जा सकता है: या तो क्लस्टर अमान्य है या उसमें छेद हैं, या समतल किनारों के बीच पिक्सेल में दूरी आवश्यक इंडेंट से कम है।

क्लस्टर का आंतरिक भाग हमें दिलचस्पी नहीं देता है - एक शुरुआत के लिए हम किनारों के एक जुड़े सूची द्वारा इसके समोच्च का प्रतिनिधित्व करेंगे। पड़ोसी त्रिभुज वर्टिकल के सूचकांकों की नकल करते हैं, इसलिए किनारे समोच्च के होते हैं यदि क्लस्टर के किनारों के सेट के लिए इसके सिरों के सूचकांकों की एक जोड़ी अद्वितीय होती है। यह पता लगाने के बाद कि कौन से किनारे समोच्च बनाते हैं, उन्हें रचना करना आवश्यक है ताकि एक लिंक की गई सूची प्राप्त हो।

यदि इस चरण के बाद समोच्च के सभी किनारों को सूची में नहीं मिलता है, तो या तो क्लस्टर में छेद हैं, या मेष डेटा में कोई त्रुटि है। इस मामले में, क्लस्टर द्वारा अंतरित नाभिक की सभी कोशिकाओं को उचित रूप से चिह्नित करना आवश्यक है।

यदि समोच्च पाया जाता है, तो प्रसंस्करण जारी है। हमने निम्नलिखित परिणाम आवश्यकता तैयार की। समोच्च की समतलता बनाते हुए किनारों की जोड़ी को K = P + 1 के कर्नेल को काटें । तब नाभिक की कोशिकाओं को चिह्नित किया जाना चाहिए अगर किनारों के बीच समोच्च के दोनों हिस्से इस नाभिक से परे जाते हैं।


क्लस्टर फीचर टेस्ट रिजल्ट

हमने समोच्च के किनारों की जोड़ीदार तुलना के माध्यम से इस आवश्यकता को लागू करने का निर्णय लिया। हम समवर्ती स्थिति के साथ शुरू करते हैं, फिर प्रत्येक जोड़ी के लिए सभी किनारों को चौराहे वाले सभी गुठली की जांच की जाती है। कर्नेल का परीक्षण करने के लिए, एक जोड़ी किनारों के बीच समोच्च के प्रत्येक भाग के ट्रैवर्सल्स का प्रदर्शन किया जाता है। यदि प्रत्येक भाग में नाभिक की सीमाओं से परे कम से कम एक बिंदु होता है, तो नाभिक की सभी कोशिकाएं चिह्नित होती हैं।


वह स्थिति जिसके तहत चेक किए गए कर्नेल की कोशिकाएँ चिह्नित की जाती हैं

परिणाम

उपरोक्त कंप्यूटिंग समानांतर कंप्यूटिंग का उपयोग करके कार्यान्वयन के लिए बहुत उपयुक्त है। समूहों और किनारों की प्रत्येक जोड़ी का प्रसंस्करण स्वतंत्र रूप से होता है। चूंकि चेक रेखापुंज पर आधारित होते हैं, अगर आप किनारों के जोड़े के साथ नहीं बल्कि कोर के साथ प्रसंस्करण शुरू करते हैं, तो GPU की क्षमताओं का उपयोग करना उचित है।

हम एल्गोरिथ्म के परिणाम को एक बनावट में बदलते हैं। किसी दिए गए रिज़ॉल्यूशन के लिए, यह आपको यूवी स्कैन में संभावित दोषों के स्थानों को रेखांकन करने की अनुमति देता है। इसके अलावा, परिणामी बनावट को ज्यामिति पर सीधे निशान देखने के लिए मॉडल पर लागू किया जा सकता है।

नीचे दिए गए उदाहरणों में, हम विशेष रूप से ब्लेंडर स्वचालित उपकरण के साथ खरगोश और सुजैन को काटते हैं ताकि हमें अधिक कलाकृतियां मिलें। चेक किया गया बनावट रिज़ॉल्यूशन 256x256 है, आवश्यक इंडेंटेशन 1 है।

छिद्रों के साथ नीले आवरण समूहों में चिह्नित कोशिकाएं, साथ ही त्रिकोण और किनारों जो बहुत छोटे हैं। ग्रीन व्यक्तिगत रूप से प्रत्येक क्लस्टर की विशेषताओं के साथ सेल नाभिक को इंगित करता है। गुठली जिसमें गुच्छों के बीच का इंडेंट नहीं होता है, को लाल रंग में चिह्नित किया जाता है।


अगले लेख में, हम अदृश्य ज्यामिति को हटाकर एक दृश्य में 3 डी मॉडल के अनुकूलन के लिए एक एल्गोरिथ्म पर विचार करेंगे। हमारे साथ रहो!