Question

我正在尝试计算包含预先烘焙的旋转帧的帧数组的正确索引。

因此，假设我有一个2帧精灵，旋转粒度为90度。我的数组看起来像这样：frames[frame0, frame0 rotated 90 degrees, frame0 rotated 180 degrees, frame0 rotated 270 degrees, frame1, frame1 rotated 90 degrees, frame1 rotated 180 degrees, frame1 rotated 270 degrees]。

所以我的数组有frame count * (360 / granularity)个元素。

我现在遇到的问题是计算正确的索引。我知道以下内容：当前帧，角度（以弧度表示），粒度和每帧烘焙旋转量。

我有这段代码：

int correctedAngle = Utility.radiansToDegrees(angle) % 360;

if (correctedAngle < 0)
    correctedAngle += 360;

return _frames[(frame * _bakedRotations) + (correctedAngle / _granularity)];

但它仅在粒度设置为1时才有效，否则我会得到除法错误。我也不介意将弧度转换为度数。

想法？

Answer 1

为了确保我理解你所说的内容，你有一个长度为nk的数组，其中n是帧数，k是你允许的旋转数。然后给出一个索引i和一个旋转θ（以弧度表示），并希望确定您想要找到的图像位于哪个索引处。

鉴于此，这应该采取两个步骤：

确定主阵列中的基本偏移量，在该阵列中您将找到与所需图像对应的图像块。
确定从该点开始的相对偏移，将带您到正确旋转的图像。

现在，如果每个图像有不同的旋转，那么每次从查看图像i的旋转到图像i + 1的旋转，您将跳过k个元素。这意味着对于图像i，基本偏移是i * k。

现在的问题是你想要的k图像中的哪一个。如果θ存储在[-2π，2π]范围内，则可以将其转换回度数以获得[-360，+ 360]范围内的值。然而，这并不能很好地与数组索引一起使用，因此我们可能更喜欢将其映射到[0,360]范围，如您所述。执行此操作非常干净的一种方法是在执行转换之前将2π添加到起始角度，然后计算度数为360的值。也就是说，如果起始角度为[0,4π]，则将其映射到[ 0,720]并从那里到[0,360]非常简单。

最后，要从[0,360）中的角度转换为偏移，我们需要查看角度所属的k个不同角度区域中的哪个。我们可以通过将值乘以k并将它们除以360来实现，这是乘以k / 360的整数除法安全方式。

总的来说，每个图像的给定角度angle和k不同的旋转，您可以找到图像frame所需的图像，如下所示：

_frames[frame * k + (Utility.radiansToDegrees(angle + 2 * pi) % 360) * k / 360]

但是，有一种更清洁的方法可以做到这一点。如果将图像存储在n x k的多维数组中，其中n是图像数，k是旋转数，那么你可以将其视为

_frames[frame][(Utility.radiansToDegrees(angle + 2 * pi) % 360) * k / 360]

我认为这更清晰，因为它更明确地表明您使用的其中一个索引对应于一个框架，一个是偏移。它还使数学运算更容易。

希望这有帮助！

用角度计算烘焙精灵表的正确框架

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