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从深度图创建“磁性变形器”的最佳过滤器是什么？
在我的项目中，我正在创建一个用于变形高度详细的网格（衣服）以使其“适合”凸形网格的系统。为此，我使用商品的深度图和“船体”来确定在世界空间的哪个点发生偏离和程度。 简单地将所有被遮挡的顶点转换为“船体”定义的深度是相当有效的，并且具有良好的性能，但是它存在无法保留网格特征的问题，并且需要进行大量剔除才能避免假阳性。 相反，我想从深度偏差图中生成一组简单的“变形器”，这些变形器将（向外）“变形”的网格的所有顶点向外（在世界空间中）推入。这样，可以保留网格的所有特征，并且不需要复杂的启发式方法即可剔除不适当的顶点。 我不确定如何生成此变形器集。我正在想像一种算法，尝试将球面与某个范围内的连续偏差的每个斑块进行匹配，但不知道从哪里开始。 谁能建议一个合适的滤波器或算法来生成变形器？还是换一种方式“压缩”深度图？ （*推动，因为它适合凸的“凸起”类人动物，所以变换很可能是从表面的POV“球形”开始的。） 编辑：这是正确建议的图像/图表，它说明了我正在尝试实现的目标。 另外，我应该说，自从发布此问题以来，我在这个问题上做了很多工作，尽管我从未解决过如何获得变形器的问题，但我最终还是决定将深度图不适用于： 如果变形网格是不完整的，有可能获得被映射纹素的意思是对的凸网的另一边（因为它们没有被掩盖那些靠近摄影机放在正确的一边）。 效率不如我希望的那样高，因为每个变形都需要6个贴图。 并不是说这些不是无法解决的，而是另一种解决方案，它涉及在GPU上运行的内核中进行碰撞测试，从而可以得到更高质量的结果，并且虽然可能没有那么快，但结果却简单得多。 我仍然认为这个问题很有趣，并且会对任何答案都感兴趣，因为我确信在某些情况下它会是更可取的。