|
|
前言
8 j7 T5 J1 w! \" W. A
2 i" k& m0 v5 D. n+ k MikuMikuDance(简称MMD)是一款动画软件,早期视为Vocaload角色制作动画的软件,现在还经常能在B站等视频网站,或一些动画网站(某I站)看到MMD作品。! Z l5 U. n% ]* U" g& P8 H6 M
我在高中也简单学过操作这款软件以及PE、水杉等软件,学会了简单k帧、套动作、调渲染、加后期、压缩等技术,这与我学习计算机专业有很大的关系(虽然学校学的和这个八竿子打不着,或许我应该学美术去),现在已经分不清很多东西了,封面静画就是杂七杂八过气MME一锅扔的成果,得益于G渲的强大,还能看出一点效果。
$ l$ Z1 l# |* Y! _2 ^0 T; g 现在我想学一些3D的开发,包括用程序读取模型、动作等,很快我就想到之前用过的MMD。
9 y/ l" P* q# J4 J4 X0 r/ o3 d. ^ 一些3D姿势估计(3D pose estimate)或许能得到骨骼位置以及PAF(骨骼间关系),但我需要知道3D动画是如何储存动作数据的,才能想到怎样将姿势估计得到的数据转化为动作数据。1 C6 _" D4 L) z5 E
因此我找了一些资料解析MMD的动作数据VMD(Vocaload Mation Data)文件,并写下这篇记录。) C( e& c( A' C/ e7 P* Z5 H+ J
& z1 L6 n) e' p' k 根据MMD的规矩,上借物表:
4 q* ]) [) y( Y1 H- m* i' O% u| 名称 | 来源 | | MikuMikuDanceE_v803 | 圝龙龍龖龘圝 | | 八重樱 | 神帝宇 | / ?- E: P5 z9 B3 q- T1 t* w1 c
! P/ B! ^- a! p: Q( [% Z1 J
封面静画:
' p: b d$ k# x+ @) e* d) f| 名称 | 类别\来源 | | LightBloom | 背光 | | AutoLuminousBasic | 自发光特效 | | HgSAO | 阴影 | | SoftLightSB | 柔化 | | SvSSAO | 阴影 | | XDOF | 景深 | | dGreenerShader | G渲 | | Tokyo Stage | 场景 | 6 U1 H/ ^, t, j" D
一、格式说明
* d2 ~" n9 Y/ ]' G' g5 s# S3 y4 q/ L$ B
首先,vmd文件本身是一个二进制文件,里面装着类型不同的数据:uint8、uint32_t、float,甚至还有不同编码的字符串,因此我们需要二进制流读入这个文件。
* L. S% J; s' u vmd格式很像计算机网络的协议格式,某某位是什么含义,区别是,vmd文件的长度理论上是无限的,让我们来看看。
# ?' J, ~0 b4 @8 [$ R" _. e vmd的大致格式如下:
& W- {$ M6 i. p+ l/ z5 I: v& |9 K$ y4 ^ }* J! U' Q6 k' s
头部; R" L9 |( z9 \& v
关键帧数量. a9 T; J8 R: p, e
关键帧
( T' Q; k' }! [( T
( X) O) ?, [5 c. U5 O3 ?7 B3 @头部4 j- N; Z9 W" `: J' `! H
1 }3 B. G9 f6 \$ a' F4 D' j( R
最开始的就是头部(header),看到这就有十分强烈的既视感:' `! V( [8 X% \1 z9 e, @6 W
类型
: z, W5 _5 E( i8 q1 d$ n | 长度 | 含义 | | byte | 30 | 版本信息 | | byte | 10 or 20 | 模型名称 | " ^0 y" V: N0 c: H+ D2 X, f! w
- d/ ~" u4 V1 u! J0 d3 D: t! Y 其中,版本信息(VersionInformation)长度为30,是ascii编码的字符串,翻译过来有两种,一为“Vocaloid Motion Data file”,二为“Vocaloid Motion Data 0002”,长度不足30后用\0(或者说b'\x00')填充。这是由于vmd版本有两种,大概是为了解决模型名称长度不足,因此后续只影响模型名称的占用长度。
+ p7 d7 w; H0 z ~0 M 模型名称(ModelName),是动作数据保存时用的模型的模型名,通过这个我们可以获取到那个名称,我们知道,一个动作数据想要运作起来,只要套用模型的骨骼名称是标准的模板就可以,因此我想象不出这个名称有何用处,或许某些模型带有特殊骨骼,例如翅膀之类的,这样能方便回溯?模型名称的长度根据版本而决定,version1为10,version长度为20。编码原文写的是shift-JIS,是日语编码,这样想没错,然而我试验后发现并非如此,例如经常改模型的大神神帝宇的模型,他的模型名称用shift-JIS为乱码,用gb2312竟然能正常读出来;还有机动牛肉大神的模型,他的模型名称用gb2312无法解码,用shift-JIS解码竟然是正常的简体中文???怎么做到的?, b5 ~# r0 Y c. ]
骨骼关键帧(BoneKeyFrame)9 {3 b: u0 M% K2 x% _6 x
0 j. r9 d5 v; b9 | s* U2 ?9 [
骨骼关键帧,分为两部分:骨骼关键帧数、骨骼关键帧记录:
5 B m! G4 E' o2 k1 Z+ G2 D; A| 类型 | 长度 | 含义 | | uint32_t | 4
5 s3 l7 O7 Z; C% H | 骨骼关键帧数量 BoneKeyFrameNumber | 5 C, d" D) x" U0 d1 G: Z
| 类型 | 长度 | 含义 | | byte | 15 | 骨骼名称 BoneName | | uint32_t | 4 | 关键帧时间 FrameTime | | float*3 | 12 | x,y,z空间坐标 Translation.xyz | | float*4 | 16 | 旋转四元数x,y,z,w Rotation.xyzw | | uint8_t * 16 or uint32 * 4 | 16 | 补间曲线x的坐标 XCurve
/ g5 U# R. l1 G3 g | | uint8_t * 16 or uint32 * 4 | 16 | 补间曲线y的坐标 YCurve | | uint8_t * 16 or uint32 * 4 | 16 | 补间曲线z的坐标 ZCurve | | uint8_t * 16 or uint32 * 4 | 16 | 补间曲线旋转的坐标 RCurve | | byte | 111 | 合计 | ( p& ^" \$ G7 G% E! ]/ P4 ~
4 i( f% J& m/ t+ H 为何要分开写呢?因为骨骼关键帧数量只需要一个就够了,而后面骨骼关键帧记录的数量会和前面的骨骼关键帧数量保持一致。
( s: f4 q w' J/ o. Y: v4 I0 ~7 j/ y1 `4 k1 I' o4 P o, m) o
我们可以查一下,每个骨骼关键帧的数量为111字节。
3 W, T8 `2 E7 r: D/ v旋转坐标* O. H: |* T# I7 Y1 l* p. F0 s
. q, V3 V3 z. g: ]8 U; r; M+ ?6 J: L 一开始还没发现,旋转坐标竟然有四个,分别为x, y, z, w,急的我去MMD里查看一下,发现和我印象中没有什么差别9 n" V' M/ b# f# K3 g7 K9 Z' ^: N
都是[-180, 180]的角度值,我用程序跑的时候,这四个值完全看不懂;幸好在英文网站上找到这个表示方法:四元数。四元数是用四个值表示旋转的方法
% G0 [! S: @. b& C$ T1 o7 Vw+i·x+j·y+k·z
( l& t* u$ ?$ e1 t,其中
. Q: {4 n% I _& Ji、j、k5 j* M* R1 }* D" G& m& U1 d
都是虚数,我上网找了一堆资料,并且得到了四元数转化欧拉角的公式
5 E' O0 a$ H) F H( V\large X = \arcsin {(2wx-2yz)} \\ \large Y = \arctan2 {(2wy+2xz, 1-2x^2-2y^2)} \\ \large Z = \arctan2 {(2wz+2xy, 1-2x^2-2z^2)} \\& @) j/ k. c X) i7 U/ z+ Z
得到的是角度制,我们通过角度制转弧度制的公式即可算出和MMD中等同的角度表示。
# t6 P( k1 [9 q) p2 k4 X# w5 R' o
& A+ s0 q. h: `补间曲线
I$ e+ R5 l9 s- Y. a A7 o4 x& I2 i. P- }8 t5 |; L6 l
为何补间曲线的类型不确定呢?上面csdn博客的教程说“uint8_t那里有冗余,每四个只读第一个就行”。说的没有问题,首先我们要清楚这个补间曲线坐标的含义。. h+ Y, w3 m" n; T" o
我们打开MMD,读入模型,随意改变一个骨骼点,记录帧,就会发现左下角会出现补间曲线。
3 p- L! U: Z2 ]- c! \! r, ~4 ` 补间曲线的用处,就是自动补齐当前记录帧与上一个记录帧之间动作的变化顺序,曲线斜率越高,动作变化越快,具体教程可以参照贴吧中的教程,我们可以通过拖动红色的小x改变调节线,从而改变曲线
. v9 o. ?" V# b: v5 [5 z每一组小红x的坐标,就可以唯一确定一条补间曲线,因此,上面的补间曲线存储的就是小红x的坐标
D e$ |/ x- i(x_1, y_1, x_2, y_2)6 R. F, c: J$ g5 i- K6 Q
,其中左下角调整线的小红x是看做点1,通过程序读取,我知道,小红x的坐标取值为[0~127]间的整数,因此用1字节完全可以存下,可能是当时的设计错误,用了32位整数存,高24位完全浪费了,完全可以不用读取,因此我们可以直接读取32位无符号整数或读取8位无符号整数,然后跳过24位。
; ]$ o# V2 z+ u& `/ `& K6 D& Q" p 如果曲线只有一个,那么为什么会有四个补间曲线呢?实际上不止一个,补间曲线框的右上角就有个下拉菜单可以选择,对于圆形骨骼,没有相对位置变化,x, y, z补间曲线没有用,只有旋转速率可以调节,而方框骨骼可以移动,因此x, y, z, 旋转补间曲线都有用处。
9 T' B9 ]1 P2 C3 N' n& T - z) q) Q0 `2 w3 `
回过头来,再说一下补间曲线的坐标,在这里,是以左下角为原点,横纵方向[0, 127]的坐标轴
& _9 |% A9 T% u3 l ' f+ U1 s, o3 f
/ V2 s# J' S; l8 |4 y# |6 z 后面的格式与这个格式大同小异。
. C, s8 P. M9 k# h5 Y表情关键帧(MorphKeyFrame)# p# j) `1 P& z$ l
1 S6 \6 H+ u3 o# P$ r' u) s3 r
表情关键帧分为:表情关键帧数、表情关键帧记录:7 a+ O& {% S* E6 q- f# }/ z! Q
| 类型 | 长度 | 含义 | | uint32_t | 4 , O4 {9 ]) f6 ~* D9 E
| 表情关键帧数量 MorphKeyFrameNumber | 类型/ R; d1 K3 _# U# Q, F( L
| 长度) b* e: g" ` }
| 含义
& }' t# n. z: z$ u | byte! u, c( r5 N$ e' y
| 151 I, c/ y6 n5 ~$ b* }, L) K' T, |: T: e P
| 表情名称 MorphName
% G/ e6 P' }- v. j | uint32_t
. F2 J7 F0 u3 o$ _- C- H | 4
/ m9 _6 G) I) _5 _! N | 关键帧时间 FrameTime+ [+ |' I- | H
| float
3 F" w( O' o' }. E, P& c | 4' R$ O. A9 Q- S7 X2 C
| 程度 Weight
6 {3 I ^# k/ A& p | byte
4 B% s$ P' H( L) ~/ l6 [ | 230 R8 s/ H2 C+ W- |: z: h
| 合计, d9 L% l1 r5 @+ h H, h
| 表情关键帧每个记录长度为23字节,其中程度(Weight)是取值为[0, 1]之间的浮点数,在MMD中的表现如下:
" G) r5 B- N; s1 c3 R镜头(CameraKeyFrame)" G) F' ?$ B. R; b
7 T: z# A d- L# Y: |5 k/ ~ 镜头关键帧分为:镜头关键帧数、镜头关键帧记录:
5 t: w O7 e# j) D' x N. x+ ~% l| 类型 | 长度 | 含义 | | uint32_t | 4 | 镜头关键帧数量 CameraKeyFrameNumber | ( {6 ^) {4 }: S. _
| 类型 | 长度 | 含义 | | uint32_t | 4 | 关键帧时间 FrameTime | | float | 4 | 距离 Distance | | float*3 | 12 | x,y,z空间坐标 Position.xyz | | float*3 | 12 | 旋转角度(弧度制) Rotation.xyz | | uint8_t*24 | 24 | 相机曲线 Curve | | uint32_t | 4 | 镜头FOV角度 ViewAngle | | uint8_t | 1 | Orthographic相机 | | byte | 61 | 合计 | 距离是我们镜头与中心红点的距离,在MMD中,我们可以通过滑轮改变
5 A2 n3 v/ Z. O 5 ]0 [; |2 p3 c& H
这有什么用呢?可以看下面的图:
5 `- C4 B% g C当距离为0时,我们的镜头就在红点上,造成的效果是,当我们移动镜头的Y角度时,镜头就好像在我们眼睛上,视角是第一人称视角。可以看这里,是找镜头资料时偶然看到的。" b: N- d* |+ T* c9 I
旋转角度不再是四元数,而是普通的弧度制角度,我猜大概是镜头的万向锁情况没那么严重,因此用弧度制就能表示。: |5 ^4 R% X: f+ }
Curve是曲线的意思,按照之前的的补间曲线,确实还有一个相机曲线,不过一个曲线=两个小红x=4个坐标点=四字节,因此24字节有20字节的冗余,它的前四个字节就已经表达了坐标,后面20个字节是将这4个字节重复了5次。6 ~! O4 l) _6 e8 i6 r
镜头FOV角度和透视值有关,上面的博客写的是float,但实际上我试验是uint32_t,取值刚好就是MMD中的透视值。' a" c6 x3 F* [8 e: @2 f
: s9 ~. {; E" |7 Q5 \: Z$ ]% a Orthographic似乎是一种特殊的相机,没有近大远小的透视关系(不确定),不过在我的实验中,它一直取值为0。和上面的已透视没有关系,当取消已透视时,透视值会强制为1。" A6 T- [# [$ I0 j* m
下面的骨骼追踪似乎没有记录,可能是强制转换成骨骼所在的坐标了。4 r9 q+ r+ s, i% P
后面的格式与这个格式大同小异。
8 g/ T8 N6 E$ {- o3 E& n3 b: a光线关键帧(LightKeyFrame)# _% R% [, q5 q1 k7 j
3 ^* y9 V- z$ d5 {& i$ q N" N
表情关键帧分为:光线关键帧数、光线关键帧记录:$ i+ H5 F: [$ V H% G5 @
| 类型 | 长度 | 含义 | | uint32_t | 4 | 光线关键帧数量 LightKeyFrameNumber | | 类型 | 长度 | 含义 | | uint32_t | 4 | 关键帧时间 FrameTime | | float*3 | 12 | RGB颜色空间 color.rgb | float*3 9 Y. Z% Z9 R* l9 b
| 12 | xyz投射方向 Direction.xyz | | byte | 28 | 合计 | rgb颜色空间之[0, 1]之间的数,类似html的RGB(50%, 20%, 30%)这种表示方法,转换方式就是把RGB值分别除以256。* \3 E5 {) x: l, a
光线投射方向是[-1, 1]之间的小数。正所对的投射方向是坐标轴的负方向,例如将Y拉到1, 光线会从上向下投影。
3 p+ ?6 H# p$ L二、代码读取1 c" v& c: C7 r5 N
5 s7 v% G4 D& s5 J i 我依旧会使用面向对象的方式构建VMD类,不过构造方法无力,属性太多,我选择用静态方法添加属性的方式构建对象
5 T; t. v _, F8 `+ Z6 f) W- class Vmd:
- def __init__(self):
- pass
- @staticmethod
- def from_file(filename, model_name_encode="shift-JIS"):
- with open(filename, "rb") as f:
- from functools import reduce
- array = bytes(reduce(lambda x, y: x+y, list(f)))
- vmd = Vmd()
- VersionInformation = array[:30].decode("ascii")
- if VersionInformation.startswith("Vocaloid Motion Data file"):
- vision = 1
- elif VersionInformation.startswith("Vocaloid Motion Data 0002"):
- vision = 2
- else:
- raise Exception("unknow vision")
- vmd.vision = vision
- vmd.model_name = array[30: 30+10*vision].split(bytes([0]))[0].decode(model_name_encode)
- vmd.bone_keyframe_number = int.from_bytes(array[30+10*vision: 30+10*vision+4], byteorder='little', signed=False)
- vmd.bone_keyframe_record = []
- vmd.morph_keyframe_record = []
- vmd.camera_keyframe_record = []
- vmd.light_keyframe_record = []
- current_index = 34+10 * vision
- import struct
- for i in range(vmd.bone_keyframe_number):
- vmd.bone_keyframe_record.append({
- "BoneName": array[current_index: current_index+15].split(bytes([0]))[0].decode("shift-JIS"),
- "FrameTime": struct.unpack("<I", array[current_index+15: current_index+19])[0],
- "
osition": {"x": struct.unpack("<f", array[current_index+19: current_index+23])[0], - "y": struct.unpack("<f", array[current_index+23: current_index+27])[0],
- "z": struct.unpack("<f", array[current_index+27: current_index+31])[0]
- },
- "Rotation":{"x": struct.unpack("<f", array[current_index+31: current_index+35])[0],
- "y": struct.unpack("<f", array[current_index+35: current_index+39])[0],
- "z": struct.unpack("<f", array[current_index+39: current_index+43])[0],
- "w": struct.unpack("<f", array[current_index+43: current_index+47])[0]
- },
- "Curve":{
- "x"
array[current_index+47], array[current_index+51], array[current_index+55], array[current_index+59]), - "y"
array[current_index+63], array[current_index+67], array[current_index+71], array[current_index+75]), - "z"
array[current_index+79], array[current_index+83], array[current_index+87], array[current_index+91]), - "r"
array[current_index+95], array[current_index+99], array[current_index+103], array[current_index+107]) - }
- })
- current_index += 111
- # vmd['MorphKeyFrameNumber'] = int.from_bytes(array[current_index: current_index+4], byteorder="little", signed=False)
- vmd.morph_keyframe_number = int.from_bytes(array[current_index: current_index+4], byteorder="little", signed=False)
- current_index += 4
- for i in range(vmd.morph_keyframe_number):
- vmd.morph_keyframe_record.append({
- 'MorphName': array[current_index: current_index+15].split(bytes([0]))[0].decode("shift-JIS"),
- 'FrameTime': struct.unpack("<I", array[current_index+15: current_index+19])[0],
- 'Weight': struct.unpack("<f", array[current_index+19: current_index+23])[0]
- })
- current_index += 23
- vmd.camera_keyframe_number = int.from_bytes(array[current_index: current_index+4], byteorder="little", signed=False)
- current_index += 4
- for i in range(vmd.camera_keyframe_number):
- vmd.camera_keyframe_record.append({
- 'FrameTime': struct.unpack("<I", array[current_index: current_index+4])[0],
- 'Distance': struct.unpack("<f", array[current_index+4: current_index+8])[0],
- "
osition": {"x": struct.unpack("<f", array[current_index+8: current_index+12])[0], - "y": struct.unpack("<f", array[current_index+12: current_index+16])[0],
- "z": struct.unpack("<f", array[current_index+16: current_index+20])[0]
- },
- "Rotation":{"x": struct.unpack("<f", array[current_index+20: current_index+24])[0],
- "y": struct.unpack("<f", array[current_index+24: current_index+28])[0],
- "z": struct.unpack("<f", array[current_index+28: current_index+32])[0]
- },
- "Curve": tuple(b for b in array[current_index+32: current_index+36]),
- "ViewAngle": struct.unpack("<I", array[current_index+56: current_index+60])[0],
- "Orthographic": array[60]
- })
- current_index += 61
- vmd.light_keyframe_number = int.from_bytes(array[current_index: current_index+4], byteorder="little", signed=False)
- current_index += 4
- for i in range(vmd.light_keyframe_number):
- vmd.light_keyframe_record.append({
- 'FrameTime': struct.unpack("<I", array[current_index: current_index+4])[0],
- 'Color': {
- 'r': struct.unpack("<f", array[current_index+4: current_index+8])[0],
- 'g': struct.unpack("<f", array[current_index+8: current_index+12])[0],
- 'b': struct.unpack("<f", array[current_index+12: current_index+16])[0]
- },
- 'Direction':{"x": struct.unpack("<f", array[current_index+16: current_index+20])[0],
- "y": struct.unpack("<f", array[current_index+20: current_index+24])[0],
- "z": struct.unpack("<f", array[current_index+24: current_index+28])[0]
- }
- })
- current_index += 28
- vmd_dict = {}
- vmd_dict['Vision'] = vision
- vmd_dict['ModelName'] = vmd.model_name
- vmd_dict['BoneKeyFrameNumber'] = vmd.bone_keyframe_number
- vmd_dict['BoneKeyFrameRecord'] = vmd.bone_keyframe_record
- vmd_dict['MorphKeyFrameNumber'] = vmd.morph_keyframe_number
- vmd_dict['MorphKeyFrameRecord'] = vmd.morph_keyframe_record
- vmd_dict['CameraKeyFrameNumber'] = vmd.camera_keyframe_number
- vmd_dict['CameraKeyFrameRecord'] = vmd.camera_keyframe_record
- vmd_dict['LightKeyFrameNumber'] = vmd.light_keyframe_number
- vmd_dict['LightKeyFrameRecord'] = vmd.light_keyframe_record
- vmd.dict = vmd_dict
- return vmd
0 F' ~5 e+ Z! C/ {) l$ V4 l3 F : W1 l- X4 E' m1 b: k2 b% ^# X
复制代码( w9 K$ E, r; l7 @' W. M
$ f6 |2 S4 o7 D7 H0 r9 h
S; V4 ~5 q5 |% y b+ C三、实验
7 j7 l6 s; Q, H' V) s- Q4 g* I
3 d5 a3 _& C9 @4 M& P. h# S8 L 随意掰弯一些关节并注册、使用:
/ g+ `4 k9 n: |6 ~% Q- if __name__ == '__main__':
- vmd = Vmd.from_file("test.vmd", model_name_encode="gb2312")
- from pprint import pprint
- pprint(vmd.dict)
- ! O& ^+ e2 X3 M( _2 o# D, N+ ~5 d0 z
# p, ^: g: \* ]/ q M复制代码1 @# G ] }- c4 Q+ ~" S; A
output:9 q) w5 c7 W% x3 R
- {'BoneKeyFrameNumber': 4,
- 'BoneKeyFrameRecord': [{'BoneName': '右腕',
- 'Curve': {'r': (20, 20, 107, 107),
- 'x': (20, 20, 107, 107),
- 'y': (20, 20, 107, 107),
- 'z': (20, 20, 107, 107)},
- 'FrameTime': 0,
- 'Position': {'x': 0.0, 'y': 0.0, 'z': 0.0},
- 'Rotation': {'w': 0.9358965158462524,
- 'x': 0.0,
- 'y': -0.3522740602493286,
- 'z': 0.0}},
- {'BoneName': '首',
- 'Curve': {'r': (127, 127, 127, 127),
- 'x': (0, 127, 0, 127),
- 'y': (0, 0, 0, 0),
- 'z': (127, 0, 127, 0)},
- 'FrameTime': 60,
- 'Position': {'x': 0.0, 'y': 0.0, 'z': 0.0},
- 'Rotation': {'w': 0.9191020727157593,
- 'x': 0.0,
- 'y': -0.3940184712409973,
- 'z': 0.0}},
- {'BoneName': '右ひじ',
- 'Curve': {'r': (127, 127, 127, 127),
- 'x': (0, 127, 0, 127),
- 'y': (0, 0, 0, 0),
- 'z': (127, 0, 127, 0)},
- 'FrameTime': 60,
- 'Position': {'x': 0.0, 'y': 0.0, 'z': 0.0},
- 'Rotation': {'w': 0.9568025469779968,
- 'x': 0.0,
- 'y': -0.290740042924881,
- 'z': 0.0}},
- {'BoneName': '右腕',
- 'Curve': {'r': (20, 20, 107, 107),
- 'x': (20, 20, 107, 107),
- 'y': (20, 20, 107, 107),
- 'z': (20, 20, 107, 107)},
- 'FrameTime': 60,
- 'Position': {'x': 0.0, 'y': 0.0, 'z': 0.0},
- 'Rotation': {'w': 0.593818187713623,
- 'x': 0.0,
- 'y': -0.8045986294746399,
- 'z': 0.0}}],
- 'CameraKeyFrameNumber': 0,
- 'CameraKeyFrameRecord': [],
- 'LightKeyFrameNumber': 0,
- 'LightKeyFrameRecord': [],
- 'ModelName': '八重樱',
- 'MorphKeyFrameNumber': 2,
- 'MorphKeyFrameRecord': [{'FrameTime': 60, 'MorphName': 'まばたき', 'Weight': 1.0},
- {'FrameTime': 60,
- 'MorphName': 'あ',
- 'Weight': 0.36000001430511475}],
- 'Vision': 2}
1 T1 Z- |* k- H; @$ [8 X4 X! p
$ s& o: d" u7 z. I! G复制代码2 k% F# I& F8 |" C2 @' b
因为前面提到的编码模式,我选择用gb2312解码,在很多(也许是大部分)动作数据都会报错,可以去掉编码方式:7 C, o+ k4 P; {) ~$ f: L, F1 r( |
- vmd = Vmd.from_file("test.vmd")
; e8 R: p$ k; {' U- j7 t
2 j+ `( F# S* e2 q: j' f复制代码2 S1 S ]+ D8 Y, Z
我们没有移动方块骨骼,因此位置信息都是0。
! J7 M9 Z; j. Y) L `3 P8 E 不喜欢看欧拉角的话,可以写一个转换方法:" Q# d) h3 |! C# S8 W+ y
- @staticmethod
- def _quaternion_to_EulerAngles(x, y, z, w):
- import numpy as np
- X = np.arcsin(2*w*x-2*y*z) / np.pi * 180
- Y = -np.arctan2(2*w*y+2*x*z, 1-2*x**2-2*y**2) / np.pi * 180
- Z = -np.arctan2(2*w*z+2*x*y, 1-2*x**2-2*z**2) / np.pi * 180
- return X, Y, Z
- @property
- def euler_dict(self):
- from copy import deepcopy
- res_dict = deepcopy(self.dict)
- for index, d in enumerate(res_dict['BoneKeyFrameRecord']):
- x = d["Rotation"]["x"]
- y = d["Rotation"]["y"]
- z = d["Rotation"]["z"]
- w = d["Rotation"]["w"]
- X, Y, Z = Vmd._quaternion_to_EulerAngles(x, y, z, w)
- res_dict['BoneKeyFrameRecord'][index]["Rotation"] = {
- "X": X,
- "Y": Y,
- "Z": Z
- }
- return res_dict
6 {- T, ]; _7 Y2 @
3 w4 n" ? t% i+ d+ O9 S复制代码
' P5 |0 v& e' _- \5 G) r( [( y4 V 这样只要调用:
a: Y; z) w% `. A: L" z1 |- vmd = Vmd.from_file("test.vmd")
- from pprint import pprint
- pprint(vmd.euler_dict)
* k1 D" V# O1 u$ T 9 H3 Q( l* T1 H+ Y! \0 Y; i/ s, Q u
复制代码9 e& o. c- `" f. w% v( M. Q
即可得到转换成欧拉角的结果,同样的方式还可以编写转换RGB、弧度、角度等
: @3 L, p, D% m! K( E/ v python内置的json包可以很方便得将字典转换成json格式文档储存。( r" P9 H5 _% Y+ T/ J. I4 a
我们也可以试着写一些将VMD转换成vmd文件的方法。- E9 t5 ~9 N" m+ E# j
四、总结( O4 G$ k+ ~1 { S
) M+ j0 f" Z7 r 通过学习VMD的文件结构,大致了解了储存动作数据的格式和一些方法,或许可以类比到一些主流的商业3D软件上。
" ~# S! }$ C2 g: }8 F 读取程序并不难,我写程序的很多时间都是查二进制操作消耗的,通过这个程序,还巩固了二进制操作的知识。9 G' z+ c# k2 C9 \0 S1 o
6 w. e! R, R4 U c6 ?& h
6 A. o) S2 v0 a( ~- D0 V6 c
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