Peter Shirley-Ray Tracing in One Weekend (2016) 原著:Peter Shirley 下篇主要对本书的后5章节进行学习,包括材质球的Metal,和Dielectrics.世界空间中相机的位置,相机通过光圈和焦距实现景深效果,最后结合全书知识点,渲染出一个如本篇封面的场景. https://github.com/EStormLynn/Peter-Shirley-Ray-Tracing-in-one-weenkend 目录 Chapter8:Metal C…
Peter Shirley-Ray Tracing in One Weekend (2016) 原著:Peter Shirley 本书是Peter Shirley ray tracing系列三部曲的第一本,也是学习ray tracing 入门比较容易的一本书,自己照着书上的内容,抄了一遍,Github有完整的代码,和每一章学习过程的代码,部分代码加了注释. Github地址 目录: Chapter1:Output an image Chapter2:The vec3 class Chapter3…
1 引言 2 数学知识 3 光栅算法 4 信号处理 5 线性代数 6 矩阵变换 7 观察 8 隐藏面消除 9 表面明暗处理 10 光线追踪 11 纹理映射 12 完整的图形流水线 13 图形学的数据结构 14 采样 15 曲线 16 计算机动画 17 使用图形硬件 18 构建交互式图形应用程序 19 光照 20 颜色 21 视觉感知 22 色调再现 23 全局照明 24 反射模型 25 基于图像的绘制 26 可视化 参考文献 1 引言 2 数学知识 3 光栅算法 4 信号处理 5 线性代数 6…
OpenCascade Ray Tracing Rendering eryar@163.com 摘要Abstract:OpenCascade6.7.0中引入了光线跟踪算法的实现.使用光线跟踪算法可实现高质量的渲染效果,且可以使用GPU提升渲染效率. 关键字Key Words:OpenCascade, Ray Tracing 参考链接:Ray tracing as alternative rendering method for OCCT visualization component http:…
几个月前面试时Boss问过我一个问题--"除了scanline渲染方法,你还知道什么其他渲染方式?",我没答出来,至今记忆犹新. 前段时间摆弄Intel VTune时看了它的示例代码,是一个十分精巧的C语言写的ray tracer,醒悟过来这应该就是那个问题的答案.光线跟踪的渲染流程跟扫描线光栅化算法完全不同,很简洁自然,而且:(1)从简单的局部光照做到加入全局光照,最终甚至能达到照片级效果.(2)每条光线的计算都是独立的,所以利于实施多线程. 这真是一个相当有意思的课题,无疑对数学知…
Ray Tracing 题目链接:http://codeforces.com/problemset/problem/724/C 拓展欧几里得 //为什么这次C题这么难啊=.= 可以观察到,光线在矩形中运动的时间为LCM(n,m),所以可以把整个矩阵扩展成LCM(n,m)*LCM(n,m)的矩阵[光线从(0,0)点一直射到(LCM(n,m),LCM(n,m))点],然后将点关于矩形的四条边变换到直线y=x上,取最小的即可. 变换后得到的点的纵坐标为2*p*n±X,横坐标为2*q*m±Y,因为要求在…
<Ray Tracing in One Weekend> 优点: 相对简单易懂 渲染效果相当好 代码简短,只看书上的代码就可以写出完整的程序,而且Github上的代码是将基类与之类写在一起的,方便阅读 缺点: 看完书你依然不知道,渲染效果好是因为用了路径追踪 书中部分代码是有问题的 并没有使用标准库容器,没有一定c++基础看不了 点评 定位是光线追踪小学级别的入门书籍,可以让你大致了解光追的原理,一窥离线渲染的些许门道,而不至于遭受巨大打击. <Ray Tracing from the…
上一篇比较简单,很久才发是因为做了一些好玩的场景,后来发现这一章是专门写场景例子的,所以就安排到了这一篇 Preface 这一篇要介绍的内容有: 1. 自己做的光照例子 2. Cornell box画质问题及优化方案 3. 新的场景几何体——长方体 轴平行长方体 任意长方体 我们这一篇重实践轻理论阐述 ready 1. 需要上一章的知识 但是,上一章的Cornell box画质优化仅限于盒子本身,如果作为场景和其他物体放在一起就不能那么优化画质 即,Cornell box像素计算失败应该返回黑色…
 Preface 注:鉴于很多网站随意爬取数据,可能导致内容残缺以及引用失效等问题,影响阅读,请认准原创网址: https://www.cnblogs.com/lv-anchoret/category/1368696.html 我们这节主要讲把之前的概率密度做混合,以得到更好的效果 我们上一篇以前经常用关于cos函数的pdf,上一节用的是与光源采样相关的pdf,那么,我们把两者结合到一起,协调它们之间的比例,我们就可以得到一个有着两种概率密度模型的pdf,这往往是更贴近生活的,那么我们今天就来学…
 Preface 往后看了几章,对这本书有了新的理解 上一篇,我们第一次尝试把MC积分运用到了Lambertian材质中,当然,第一次尝试是失败的,作者发现它的渲染效果和现实有些出入,所以结尾处声明要通过实践,改进当前的效果 于是乎,就有了后面的章节,几乎整本书都在讲,如何一步一步地改进上一篇的画质,使其更加符合现实,上一篇其实是抛砖引玉 这本书的小标题名为the rest of your life 通过前面几章,我们可以更好地理解这句话:我们通过MC积分优化效果,采用的是pdf函数,之前说过,…