[开源] 纯前端实现楼盘采光模拟工具:从2D规划图到3D日照分析

[开源] 纯前端实现楼盘采光模拟工具:从2D规划图到3D日照分析

前言

买房是人生大事,不仅要看户型,更要看采光。尤其是现在高层住宅密集,低楼层的日照时长往往是购房者的心病。虽然市面上有专业的日照分析软件,但对于普通开发者或购房者来说门槛太高。

最近利用周末时间,我开发了一套纯前端、零依赖的楼盘规划与采光模拟工具。它包含两个部分:

  1. 配置器 (Editor):基于 Canvas,在普通的楼盘规划图(JPG/PNG)上绘制楼栋轮廓、标定比例尺。
  2. 可视化 (Viewer):基于 Three.js,将配置好的数据生成 3D 模型,模拟冬至/夏至不同时间段的日照阴影。

本文将分享这个项目的核心技术实现思路。

开源地址:[https://github.com/SeanWong17/building-sunlight-simulator]
欢迎 Star ⭐ 和 Fork!

🚀 功能演示

1. 2D 规划图配置器

这是数据生产的入口。用户上传一张总平图,通过“两点标定法”确定比例尺(例如:图上两点代表实际50米),然后就可以在图上通过点击绘制楼栋的多边形轮廓。

在这里插入图片描述
  • 支持交互:滚轮缩放、右键平移、双击闭合多边形。
  • 参数配置:可设置楼栋名称、层数、层高、每层户数等。
  • 自动清洗:内置算法自动处理多边形绘制中的共线点、过近点。

2. 3D 采光可视化

将配置导出的 JSON 文件拖入查看器,即可生成 3D 场景。

在这里插入图片描述
  • 日照模拟:支持冬至、夏至、春秋分切换,支持 06:00 - 18:00 连续时间拖动。
  • 真实坐标:基于纬度计算太阳高度角和方位角。
  • 可视化细节:根据户数自动生成简单的窗户纹理,支持只查看“本小区”模式。

🛠️ 核心技术实现

本项目完全由原生 HTML/CSS/JS 实现,3D 部分引入了 Three.js。

一、 2D 编辑器:Canvas 交互与坐标变换

编辑器最核心的难点在于视图的缩放/平移Canvas 坐标系之间的转换。

我们需要维护 viewScale (缩放倍率), viewX, viewY (偏移量)。在鼠标点击 Canvas 获取坐标时,必须将其逆变换回“图片原始坐标系”,这样导出的数据才与缩放无关。

// 核心坐标转换函数functiongetCanvasCoordinates(e){const rect = wrapper.getBoundingClientRect();const mouseXInWrapper = e.clientX - rect.left;const mouseYInWrapper = e.clientY - rect.top;// 逆向计算:(屏幕坐标 - 偏移) / 缩放倍率 = 原始画布坐标const canvasX =(mouseXInWrapper - viewX)/ viewScale;const canvasY =(mouseYInWrapper - viewY)/ viewScale;return{ x: canvasX, y: canvasY };}

此外,为了防止手抖导致绘制的多边形产生“毛刺”或重叠点,我在闭合多边形时增加了一个净化算法 (Sanitize):

// 多边形净化:去重、去共线、去极短边functionsanitizePolygon(rawPoints, epsPx =0.5){// 1. 去掉首尾重复点// 2. 去掉相邻的极近点 (distance < threshold)// 3. 核心:去掉近似共线的中间点 (通过叉积计算)const result =[];const n = clean.length;for(let i =0; i < n; i++){const p0 = clean[mod(i -1, n)];const p1 = clean[i];const p2 = clean[mod(i +1, n)];// 计算向量叉积,判断三点是否共线const cross = Math.abs(v1x * v2y - v1y * v2x);if(cross > eps *(len1 + len2)) result.push(p1);}return result;}

二、 3D 可视化:Three.js 与 太阳轨迹计算

1. 从 2D 轮廓生成 3D 楼栋

利用 Three.js 的 ExtrudeGeometry (挤压几何体),我们可以直接将 2D 的 Shape 拉伸成 3D 模型。

这里有一个细节:为了让模型看起来不像“素模”,我根据 JSON 中的 units (每层户数) 动态生成了 Canvas 纹理贴图,模拟窗户的效果。

// 动态生成外立面纹理functioncreateFacadeTexture(floors, unitsPerFloor){const canvas = document.createElement('canvas');// ... 绘制背景色 ...// 根据层数和户数绘制窗户矩形for(let f =0; f < floors; f++){// 简单的 Canvas 2D 绘图操作 ctx.fillStyle ='rgba(255,255,255,0.22)'; ctx.fillRect(x, y, w, h);}returnnewTHREE.CanvasTexture(canvas);}// 生成几何体const shape =newTHREE.Shape();// ... 解析 JSON 点集 ...const geometry =newTHREE.ExtrudeGeometry(shape,{ depth: totalHeight,// 挤压深度即楼高 bevelEnabled:false// 关闭倒角});

2. 模拟真实日照 (核心算法)

阴影的产生依赖于平行光 (DirectionalLight) 的位置。我们需要根据用户选择的季节和时间,结合地理纬度,算出太阳在天空中的准确位置(高度角和方位角)。

公式实现如下:

functionupdateSun(){const hour =getCurrentHour();const decl =parseFloat(seasonSelect.value);// 赤纬角:冬至-23.44,夏至23.44// 1. 计算时角 (Hour Angle)const hAngle =(hour -12)*15* rad;// 2. 计算高度角 (Altitude)// sin(h) = sin(φ)sin(δ) + cos(φ)cos(δ)cos(t)const sinAlt = Math.sin(lat)* Math.sin(dec)+ Math.cos(lat)* Math.cos(dec)* Math.cos(hAngle);const alt = Math.asin(sinAlt);// 3. 计算方位角 (Azimuth)// cos(A) = (sin(h)sin(φ) - sin(δ)) / (cos(h)cos(φ))const cosAz =(sinAlt * Math.sin(lat)- Math.sin(dec))/(Math.cos(alt)* Math.cos(lat));let az = Math.acos(Math.min(1, Math.max(-1, cosAz)));if(hour >=12) az =-az;// 4. 转换为 Three.js 坐标系 (x, y, z)// 注意:Three.js 中 Y 轴向上const y = dist * Math.sin(alt);const r = dist * Math.cos(alt);const x = r * Math.sin(az);const z = r * Math.cos(az); sunLight.position.set(x, y, z);// 如果太阳在地平线以下,关闭光源强度 sunLight.intensity = alt >0?1.2:0.0;}

📂 项目结构与使用

整个项目非常轻量,没有复杂的构建流程(Webpack/Vite),只有 HTML 文件,下载即用。

building-sunlight-simulator/ ├── editor.html # 2D 规划图配置器 ├── viewer.html # 3D 采光可视化 ├── README.md └── examples/ # 示例文件 

使用步骤:

  1. 打开 editor.html,导入你的楼盘规划图。
  2. 标定比例尺,绘制楼栋,导出 JSON。
  3. 打开 viewer.html,导入刚才的 JSON,开始日照分析。

🔮 总结与展望

这个项目展示了前端技术在可视化工具领域的潜力。不依赖后端,仅仅使用 Canvas 和 WebGL 就能解决实际生活中的“痛点”。

未来可以优化的方向:

  • 增加户型图叠加功能。
  • 引入更精确的地理高程数据。
  • 支持 VR 模式看房。

完整的代码我已经上传到 GitHub,如果你对 Canvas 交互或 Three.js 开发感兴趣,欢迎下载体验!

[Github 传送门:点击此处跳转]

Read more

旧安卓手机别扔!用KSWEB搭个人博客,搭配外网访问超香

旧安卓手机别扔!用KSWEB搭个人博客,搭配外网访问超香

KSWEB 作为安卓端轻量级 Web 服务器,核心功能是提供 PHP、MySQL 运行环境,能轻松部署 Typecho、WordPress 等博客系统,Termux 则可辅助管理内网穿透服务;这类工具特别适合预算有限的学生、个人博主,或是想折腾闲置设备的数码爱好者,优点也很突出 —— 对硬件要求极低,1GB 内存就能运行,旧款红米、华为畅享等机型都能适配,而且内置的运行环境无需手动配置,新手也能快速上手。 使用这套工具时也有不少需要注意的地方,比如手机要长期插电并连接稳定 Wi-Fi,否则服务容易中断;还要给 KSWEB 和 Termux 关闭电池优化、放开存储权限,我用小米手机测试时就因为没关后台限制,导致 Apache 服务频繁被系统杀掉,折腾了好一会儿才排查出问题;另外非 Root 机型也能使用,但部分文件权限操作会稍显繁琐。 不过仅靠 KSWEB 部署完博客后,只能在局域网内访问,这会带来很多不便:比如在家用电脑能连手机看博客,

UTF-8表情符号、Web表情符号、表情编码、表情代码、emoji表情、emoji翻译表、表情翻译表

文章目录 字符十进制十六进制中文名称英文名称⌚8986231A手表Watch⌛8987231B沙漏Hourglass⏩919323E9快进Fast Forward⏪919423EA快退Fast Reverse⏫919523EB向上快进Fast Up Button⏬919623EC向下快进Fast Down Button⏭919723ED下一曲Next Track⏮919823EE上一曲Previous Track⏯919923EF播放暂停Play or Pause⏰920023F0闹钟Alarm Clock⏱920123F1秒表Stopwatch⏲920223F2计时器Timer Clock⏳920323F3流沙Hourglass with Flowing Sand⏸920823F8暂停Pause Button⏹920923F9停止Stop Button⏺921023FA录音Record ButtonⓂ941024C2地铁MCircled M☔97482614雨伞Umbrella with Rain Drops☕97492615热饮Hot Beverage☝9757261D食

Android WebRTC 屏幕共享性能优化实战:从卡顿到流畅的架构演进

快速体验 在开始今天关于 Android WebRTC 屏幕共享性能优化实战:从卡顿到流畅的架构演进 的探讨之前,我想先分享一个最近让我觉得很有意思的全栈技术挑战。 我们常说 AI 是未来,但作为开发者,如何将大模型(LLM)真正落地为一个低延迟、可交互的实时系统,而不仅仅是调个 API? 这里有一个非常硬核的动手实验:基于火山引擎豆包大模型,从零搭建一个实时语音通话应用。它不是简单的问答,而是需要你亲手打通 ASR(语音识别)→ LLM(大脑思考)→ TTS(语音合成)的完整 WebSocket 链路。对于想要掌握 AI 原生应用架构的同学来说,这是个绝佳的练手项目。 从0到1构建生产级别应用,脱离Demo,点击打开 从0打造个人豆包实时通话AI动手实验 Android WebRTC 屏幕共享性能优化实战:从卡顿到流畅的架构演进 在视频会议和远程协作场景中,屏幕共享已成为核心功能。但Android平台上的WebRTC屏幕共享实现,却常常让开发者陷入性能泥潭。今天我们就来解剖这只"

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI:低资源语音克隆技术的突破性实践

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI:低资源语音克隆技术的突破性实践 【免费下载链接】Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI语音数据小于等于10分钟也可以用来训练一个优秀的变声模型! 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/re/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI 在语音技术领域,Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI正以其独特的技术路径重新定义语音克隆的可能性。这款基于VITS架构的开源框架打破了传统语音转换对大量训练数据的依赖,仅需10分钟语音即可构建高质量的声音模型,为开发者和语音爱好者提供了前所未有的技术体验。 技术原理:重新定义语音转换的底层逻辑 核心架构解析 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI的技术突破源于其创新的检索机制与生成模型的深度融合。系统采用模块化设计,主要由四大核心组件构成: * 特征提取模块:通过预训练的