[Camera](GDC math tutorial)使用数学使你游戏中的相机更有范儿

原视频链接：
Math for game programmers:Juicing your cameras with math(youtube)

Math-for-Game-Programmers-Juicing(GDC vault)

上面是同一个视频，油管看不了的可以尝试第二个链接。非常有价值的视频！！！每个游戏开发者都应该看看。

你也可以在这个网站上找到相关的资源。
http://www.mathforgameprogrammers.com/

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Overview

• Camera Shake（相机抖动）

  • Translational vs Rotational
  • Noise vs Random
  • 2D vs 3D

• Smoothed motion （平滑运动）

  • Parametric motion* (本视频没有细讲，请参考另一个视频Fast and Funky 1D Nonlinear Transformations或者是搜索关键字parametric curve、ease、tween等）
  • Asymptotic Averaging

• Framing （取景）

  • Points of focus
  • Points of interest
  • Feathering

• Voronoi split-screen (Voronoi 分屏）

  • Contruction
  • Player- vs split-relative
  • View merging

  • Feathering

    
    

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Part I: Camera Shake

数学上有两个很有趣的区间，[0,1]和[-1,1]。我们喜欢把参数规范化到这些区间，然后利用各种曲线filter，以产生各种有趣的结果。

关于相机抖动，视频中定义了一个变量来描述，“trauma”。它具有以下特征：

• 取值范围为[0,1]
• 受到伤害、压力时（即需要相机抖动时），增加trauma值（如 +=0.2/0.5）
• Trauma值随着时间线性减小
• 相机抖动相关于 trauma的平方或立方（非线性）

关于非线性：
现实世界中有很多非线性的存在，如人对明暗的感知是非线性，此外，其实人的许多感觉都是非线性的。振动也是非线性的，比如弹簧。

偏移 vs 旋转：
相机抖动的效果可以通过对相机的位置或是角度进行微调来实现。视频中推荐：

• 在2D游戏中：我们采用“偏移 + 旋转”的方案
• 在3D游戏中：我们采用“旋转”方案
• 在VR游戏中：慎用！！！结果你能想象！

实现方法：

2D

3D

随机 vs 平滑噪声（如perlin噪声）：
上面的方法，我们使用随机值来产生偏移量。但使用平滑噪声（smoothed fractal噪声），通常会得到更好的效果。

小结

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Part II :Smoothed motion

相机运动都需要平滑，否则会很突兀。最好的方法是使用Cubic Hermit曲线，参见（“Interpolations & Splines” from the GDC 2012 Math Tutorial）。视频中提供了简单的渐进平滑方法。

Tip: 垂直方向和水平方向并不需要使用同一种算法来平滑。渐进系数也可以是随时间改变的变量。

现在公式是帧相关的，我们只要加入timescale即可。

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Part III: Framing

通常，相机的关注点是角色,即相机跟踪角色。但有些时候，我们想让相机尽可能关注些场景中特定的东西，如门，道具等等。所以我们通常会设置Points of focus & Points of interest。

Points of focus

Points of interest

Points of interest通常只使相机发生小范围的移动。
我们可以定义参数“proximity”，即影响相机的优先级。一个常用的方法是proximity跟距离相关，我们设定距离阈值，使得proximity的值范围为[0,1]。通过与每个points的重要性importance想乘，即可得到影响相机移动的权重。

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Part IV Voronoi split-screen cameras

上一部分，我们认识到相机要跟踪角色，使得角色不会从玩家视野内消失。那么，多人游戏就会带来难以解决的相机取景问题。此时，就不得不采用分屏方法了。视频中提供了voronoi图分割方法，感兴趣的可以找资料去了解。

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总结

Takeaways