WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Как создать плавную камеру?

Я сделал игру с помощью Libgdx, в которой за персонажем следили камеры, но проблема в том, что когда мой персонаж двигался, камера дрожала.

velocity.add(0, gravity);
velocity.scl(deltaTime);
position.add(velocity.x, velocity.y);
velocity.scl(1 / deltaTime);

мой персонаж движется вверх, потому что сила тяжести равна 9,8, и когда игрок касается экрана, я устанавливаю velocity.x = 100 и velocity.y = -120, чтобы он двигался вниз и вперед, и тогда камера начинает трястись.

camera.translate(100 * deltaTime, 0);

Я играл со значениями дрожания камеры, но оно либо слишком быстрое, либо слишком медленное, и всегда есть дрожание. Я хотел плавную камеру с эффектом задержки, когда мой персонаж начинает двигаться.

19.09.2016

Ответы:


1

Вы не настраиваете камеру так, чтобы она следовала за игроком. Игрок и камера движутся в одном направлении, но камера не зависит от игрока. Также попробуйте установить положение камеры вместо перевода.

camera.position.x = player.position.x - gamewidth/2;
camera.position.y = player.position.y - gameheight/2;
camera.update();

Для эффекта задержки вы должны вместо этого переместить камеру в сторону позиции игрока.

20.09.2016
Новые материалы

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..


Для любых предложений по сайту: [email protected]