CN103885785A - 一种描述3d场景中大批量随机同类对象的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种描述3D场景中大批量随机同类对象的方法，包括步骤：S1，为伪随机数算法设置初始种子参数;S2，根据设置的初始种子参数，通过伪随机数算法随机产生一个数字序列;S3，将产生的随机数字序列从第一个开始，每连续7个数字作为一组;S4，将每组数字映射到一定值域范围内的一个新数字组;S5，根据映射后的新数组字描述3D场景中的对象，本方法能够在大幅度减少描述对象所需数据量的同时保证每个对象的随机性。
Description
技术领域
本发明涉及描述3D场景中对象的领域，尤其涉及一种描述3D场景中大批量随机同类对象的方法。
背景技术
目前在对3D场景中大批量随机同类对象进行描述时，由于需要满足复现出相同场景对象的要求，所以必须单独记录每个对象的各种属性，使得在描述大批量对象的时候，数据量极其庞大，而且每个对象的属性无法做到真正的随机，导致每个对象的属性基本雷同。
发明内容
本发明鉴于上述情况而作出，其目的是提供一种描述3D场景中大批量随机同类对象的方法，能够在大幅度减少描述对象所需数据量的同时保证每个对象的随机性。
一种描述3D场景中大批量随机同类对象的方法，包括以下步骤：
步骤S1，为伪随机数算法设置初始种子参数。
步骤S2，根据设置的初始种子参数，通过伪随机数算法随机产生一个数字序列。
步骤S3，将产生的随机数字序列从第一个开始，每连续7个数字作为一组。
步骤S4，将每组数字映射到一定值域范围内的一个新数字组。
步骤S5，根据映射后的新数组字描述3D场景中的对象。
其中，所述对象通过位置随机属性Pos.X、Pos.Y、Pos.Z、方向随机属性Orient.X、Orient.Y、Orient.Z和尺寸随机属性Scale进行描述。
所述新数字组中包含7个数字，其中每个数字对应所述对象的7个属性中的一个。
所述一定值域范围包括：位置随机属性对应的一定空间范围，方向随机属性对应的一定旋转方向，和尺寸随机属性对应的一定大小。
每一个新数字组描述3D场景中的一个对象。
所述对象包括Scatter对象（分散对象），Float对象（浮动对象）和Matrix对象（矩阵对象）中的至少一种。
所述Scatter对象是在一定三维空间内贴服于物体表面并且随机分布的同类对象。
所述Float对象是在一定三维空间内随机分布的同类对象。
所述Matrix对象在一定三维空间内按照行、列、层规则分布的同类对象。
根据本发明，提供了一种描述3D场景中大批量随机同类对象的方法，能够在大幅度减少描述对象所需数据量的同时保证每个对象的随机性。
附图说明
图1是本发明实施方式的描述3D场景中大批量随机同类对象的方法的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
本发明提供一种描述3D场景中大批量随机同类对象的方法，能够在大幅度减少描述对象所需数据量的同时保证每个对象的随机性。
图1是本发明实施方式的描述3D场景中大批量随机同类对象的方法的流程示意图。
如图1所示，一种描述3D场景中大批量随机同类对象的方法，包括以下步骤：
步骤S1，为伪随机数算法设置初始种子参数。
初始种子参数是一个数字，伪随机数算法根据该数字产生一个随机数字序列，如果输入的初始种子参数相同那么产生的随机数字序列也相同。
步骤S2，根据设置的初始种子参数，通过伪随机数算法随机产生一个数字序列。
步骤S3，将产生的随机数字序列从第一个开始，每连续7个数字作为一组。
因为每个对象需要通过位置随机属性Pos.X、Pos.Y、Pos.Z、方向随机属性Orient.X、Orient.Y、Orient.Z和尺寸随机属性Scale这7个属性来进行描述，所以将随机数字序列中的数字每连续7个作为一组，用来描述一个对象。同时根据需要描述的对象的总数确定需要多少组数字。
步骤S4，将每组数字映射到一定值域范围内的一个新数字组。
一定值域范围包括：位置随机属性对应的一定空间范围，方向随机属性对应的一定旋转方向，和尺寸随机属性对应的一定大小，其中，一定空间范围通过X、Y、Z三个坐标参数确定；一定旋转方向通过方向旋转参数minorient、maxorient确定；一定大小通过尺寸参数mincellsize、maxcellsize确定。
步骤S5，根据映射后的新数组字描述3D场景中的对象。
将每7个一组的数字中的每个数字分别映射到一定空间范围，一定旋转方向和一定大小内，并由这7个映射后的新数字组成的新数字组描述3D场景中的一个对象。
该对象包括Scatter对象，Float对象和Matrix对象。
Scatter对象是在一定三维空间内贴服于物体表面并且随机分布的同类对象。
Float对象是在一定三维空间内随机分布的同类对象。
Matrix对象在一定三维空间内按照行、列、层规则分布的同类对象。
Matrix对象与Scatter 对象和Float对象相比，每个Matrix对象的位置通过计算出来，是固定有规则的，不需要随机，只有每个对象的旋转方向和尺寸大小需要随机，因此描述Matrix对象时，可以忽略位置随机属性Pos.X、Pos.Y、Pos.Z。
实施例
下面以Scatter对象为例，详细描述对象的每个属性。
<scatter id="robot_3_2"
maxcellsize="2.592,9.000,4.155"
maxorient="0.000,0.000,1.000,0.000"
mincellsize="0.864,3.000,1.385"
minorient="1.000,0.000,0.000,0.000"
noumenon="robot_3_1"
num="10" seed="29"
size="10.000,10.000,10.000"/>
应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。
Claims (9)
1. 一种描述3D场景中大批量随机同类对象的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1，为伪随机数算法设置初始种子参数；
步骤S2，根据设置的初始种子参数，通过伪随机数算法随机产生一个数字序列；
步骤S3，将产生的随机数字序列从第一个开始，每连续7个数字作为一组；
步骤S4，将每组数字映射到一定值域范围内的一个新数字组；
步骤S5，根据映射后的新数组字描述3D场景中的对象。
2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对象通过位置随机属性Pos.X、Pos.Y、Pos.Z、方向随机属性Orient.X、Orient.Y、Orient.Z和尺寸随机属性Scale进行描述。
3. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述新数字组中包含7个数字，其中每个数字对应所述对象的7个属性中的一个。
4. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述一定值域范围包括：位置随机属性对应的一定空间范围，方向随机属性对应的一定旋转方向，和尺寸随机属性对应的一定大小。
5. 根据权利要求1至4任意一项所述的方法，其特征在于，每一个新数字组描述3D场景中的一个对象。
6. 根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对象包括分散对象，浮动对象和矩阵对象中的至少一种。
7. 根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述分散对象是在一定三维空间内贴服于物体表面并且随机分布的同类对象。
8. 根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述浮动对象是在一定三维空间内随机分布的同类对象。
9. 根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述矩阵对象在一定三维空间内按照行、列、层规则分布的同类对象。
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