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视锥裁剪(视锥是什么意思)
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视锥体（frustum），是指场景中摄像机的可见的一个锥体范围。它有上、下、左、右、近、远，共6个面组成。在视锥体内的景物可见，反之则不可见。为提高性能，只对其中与视锥体有交集的对象进行绘制。
视锥体我们计算出视锥体六个面的空间平面方程，将点坐标分别代入六个面的平面方程做比较，则可以判断点是否在视锥体内。
空间平面方程可表示为：
对于点（x1, y1, z1），有
求视锥平面系数1这里介绍的算法，可以直接从世界、观察以及投影矩阵中计算出Viewing Frustum的六个面。它快速，准确，并且允许我们在相机空间（camera space）、世界空间（world space）或着物体空间（object space）快速确定Frustum planes。
我们先仅仅从投影矩阵（project）开始，也就是假设世界矩阵（world）和观察矩阵（view）都是单位化了的矩阵。这就意味着相机位于世界坐标系下的原点，并且朝向Z轴的正方向。
定义一个顶点v（x y z w=1）和一个4*4的投影矩阵M=m（i,j），然后我们使用该矩阵M对顶点v进行转换，转换后的顶点为v'= (x' y' z' w')，可以写成这样：
转换后，viewing frustum实际上就变成了一个与轴平行的盒子，如果顶点 v' 在这个盒子里，那么转换前的顶点 v 就在转换前的viewing frustum里。在OpenGL下，如果下面的几个不等式都成立的话，那么 v' 就在这个盒子里。
可得到如下结论，列在下表里：
我们假设现在想测试 x' 是否在左半边空间，只需判断
用上面的信息，等式我们可以写成：
写到这里，其实已经等于描绘出了转换前的viewing frustum的左裁剪面的平面方程：
当W = 1，我们可简单成如下形式：
这就给出了一个基本平面方程：
其中，a = ( m &#; m) , b = ( m &#; m ), c = ( m &#; m) , d = ( m &#; m )
到这里左裁剪面就得到了。重复以上几步，可推导出到其他的几个裁剪面，具体见参考文献1.
需要注意的是：最终得到的平面方程都是没有单位化的（平面的法向量不是单位向量），并且法向量指向空间的内部。这就是说，如果要判断 v 在空间内部，那么6个面必须都满足ax &#; by &#; cz &#; d > 0
到目前为止，我们都是假设世界矩阵( world )和观察矩阵( view )都是单位化了的矩阵。但是，本算法并不想受这种条件的限制，而是希望可以在任何条件下都能使用。实际上，这也并不复杂，并且简单得令人难以置信。如果你仔细想一下就会立刻明白了，所以我们不再对此进行详细解释了，下面给出3个结论：
1. 如果矩阵 M 等于投影矩阵 P ( M = P )，那么算法给出的裁剪面是在相机空间（camera space）2. 如果矩阵 M 等于观察矩阵 V 和投影矩阵 P 的组合( M = V * P )，那么算法给出的裁剪面是在世界空间（world space）3. 如果矩阵 M 等于世界矩阵 W，观察矩阵 V 和投影矩阵 P 的组合( M = W* V * P )，呢么算法给出的裁剪面是在物体空间（object space）判断节点是否在视锥内通过各种包围体方法求出近&#;包围体，对包围体上的各个点对视锥六个面作判断，存在以下三种情况：
如果所有顶点都在视锥范围内，则待判区域一定在视锥范围内；如果只有部分顶点在视锥范围内，则待判区域与视锥体相交，我们同样视为可见；如果所有顶点都不在视锥范围内，那么待判区域很可能不可见了，但有一种情况例外，就是视锥体在长方体以内，这种情况我们要加以区分。基于OpenGL实现[置顶] 什么是OpenGL中的深度、深度缓存、深度测试？ 1）直观理解深度其实就是该象素点在3d世界中距离摄象机的距离，深度缓存中存储着每个象素点（绘制在屏幕上的）的深度！深度测试决定了是否绘制
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