具有深度的标度 计算垂直距离的相机视图(简单的点积)，并缩放标记大小，因此它有相同的视觉尺寸不变的深度。 因此，如果P0是你的相机位置，而Z是你的相机视图，方向单位矢量(通常是Z轴)。然后，对于任何位置，P计算如下所示的标度： 深度=点(P-P0，Z) 现在，这个比例取决于某些指定的size0上想要的可视depth0。现在使用我们想要的三角形相似性： 大小/深度=大小0/深度0=大小0*深度/深度0 因此，使用size或缩放depth/depth0呈现您的标记。如果使用缩放，您需要缩放您的目标位置P，否则您的标记将转移到两侧(因此，转换，缩放，翻译回来)。
计算屏幕位置并使用非透视图呈现 因此，您转换目标坐标的方式与图形管道一样，直到获得屏幕x,y位置。记住这一点，在过去，这将使你的标记只是使用它，而不是真正的位置。对于这种渲染传递，要么使用一定的深度(距离相机的距离)，要么使用非透视视图矩阵。

有关更多信息，请参见Understanding 4x4 homogenous transform matrices

Edit1像素大小

为此，您需要使用FOVx,FOVy投影角度和视图/屏幕分辨率(xs，ys)。这意味着，如果深度为znear，且坐标为角度的一半，则投影坐标将转到屏幕边缘：

tan(FOVx/2) = (xs/2)*pixelx/znear
tan(FOVy/2) = (ys/2)*pixely/znear
---------------------------------
pixelx = 2*znear*tan(FOVx/2)/xs
pixely = 2*znear*tan(FOVy/2)/ys

其中pixelx,pixely的大小(每轴)表示单个像素的视觉深度，znear。如果展位大小相同(所以像素是方形的)，那么您就有了所需的一切。如果它们不相等(像素不是正方形)，那么您需要在屏幕轴对齐坐标中呈现标记，所以接近#2更适合这种情况。

因此，如果选择depth0=znear，则可以将size0设置为n*pixelx和/或n*pixely，以获得n像素的可视大小。或者使用任何dept0并重写计算，以便：

pixelx = 2*depth0*tan(FOVx/2)/xs
pixely = 2*depth0*tan(FOVy/2)/ys

只是为了完整：

size0x = size_in_pixels*(2*depth0*tan(FOVx/2)/xs)
size0y = size_in_pixels*(2*depth0*tan(FOVy/2)/ys)
-------------------------------------------------
sizex = size_in_pixels*(2*depth0*tan(FOVx/2)/xs)*(depth/depth0)
sizey = size_in_pixels*(2*depth0*tan(FOVy/2)/ys)*(depth/depth0)
---------------------------------------------------------------
sizex = size_in_pixels*(2*tan(FOVx/2)/xs)*(depth)
sizey = size_in_pixels*(2*tan(FOVy/2)/ys)*(depth)
---------------------------------------------------------------
sizex = size_in_pixels*2*depth*tan(FOVx/2)/xs
sizey = size_in_pixels*2*depth*tan(FOVy/2)/ys

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