现代计算机图形管线渲染图像的方法是处理这两个问题: 1 3D世界的几何图元如何投影成2D图元,进而对应到屏幕的哪些像素 2 根据已有的信息(光照,法向量,贴图),每个像素点应该怎样设置颜色 根据这两个问题,我们有了顶点着色器和片段着色器. 本次研究的内容,是第2个问题中的一个问题.这个问题出现在我们有了贴图,我们有了uv,我们有了片段的位置(并非是像素位置,而是有一定精度的浮点位置),如何根据这部分信息选择颜色. 一切技术都起始于对现有不完美部分的改造,MipMap的概念就是这么来的.任何人从事

http://www.cnblogs.com/yingying0907/archive/2012/11/21/2780092.html 內插是数学领域数值分析中的通过已知的离散数据求未知数据的过程或方法. 根据若干离散的数据,得到一个连续的函数(也就是曲线)或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合.这个过程叫做拟合.內插是曲线必须通过已知点的拟合. 1.线性插值 已知坐标 (x0, y0) 与 (x1, y1),要得到 [x0, x1] 区间内某一位置 x 在直线上的值. 由于 x 值已知,所以可

转自:http://www.cnblogs.com/yingying0907/archive/2012/11/21/2780092.html 內插是数学领域数值分析中的通过已知的离散数据求未知数据的过程或方法. 根据若干离散的数据数据,得到一个连续的函数(也就是曲线)或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合.这个过程叫做拟合.內插是曲线必须通过已知点的拟合. 1.线性插值 已知坐标 (x0, y0) 与 (x1, y1),要得到 [x0, x1] 区间内某一位置 x 在直线上的值. 由于 x 值已

最近邻插值法nearest_neighbor是最简单的灰度值插值.也称作零阶插值,就是令变换后像素的灰度值等于距它最近的输入像素的灰度值. 造成的空间偏移误差为像素单位,计算简单,但不够精确.但当图像中的像素灰度级有细微变化时,该方法会在图像中产生人工的痕迹. http://www.cnblogs.com/yingying0907/archive/2012/11/21/2780092.html 內插是数学领域数值分析中的通过已知的离散数据求未知数据的过程或方法. 根据若干离散的数据,得到一个连续

为了加快渲染速度和减少纹理锯齿,贴图被处理成由一系列被预先计算和优化过的图片组成的文件,这样的贴图被称为Mipmap. 使用DirectX Texture Tool(DX自带工具)预生成Mipmap Chain Original  Mip1 Mip2 Mip3 Mip4 Mip5 Mip6 Mip7 Mip8 256x256 128x128 64x64 32x32 16x16 8x8 4x4 2x2 1x1 (1)Mipmap宽高值不一定要相等,但需要为2的n次幂,最低精度为1x1 (2)从原始

Possion重建是Kazhdan等2006年提出的网格重建方法[1].Possion重建的输入是点云及其法向量,输出是三维网格.Poisson有公开的源代码[2].PCL中也有Poisson的实现. 核心思想 Possion重建是一个非常直观的方法.它的核心思想是点云代表了物体表面的位置,其法向量代表了内外的方向.通过隐式地拟合一个由物体派生的指示函数,可以给出一个平滑的物体表面的估计. 给定一个区域\(M\)及其边界\(\partial M\),指示函数\(\chi_M\)定义为 这样,把重

Sampler (GLSL) Sampler通常是在Fragment shader(片元着色器)内定义的,这是一个uniform类型的变量,即处理不同的片元时这个变量是一致不变的.一个sampler和一个texture对应,类型也是对应的,比如sampler2D 的sampler对应的就是GL_TEXTURE_2D类型的纹理对象.Sampler是个变量,但是它是没有值的,或者說是特殊的一种类型,讨论其数值没有意义,只要明确其同一个texture对应即可.sampler变量在shader内使用的地

Sampler (GLSL) Sampler通常是在Fragment shader(片元着色器)内定义的,这是一个uniform类型的变量,即处理不同的片元时这个变量是一致不变的.一个sampler和一个texture对应,类型也是对应的,比如sampler2D 的sampler对应的就是GL_TEXTURE_2D类型的纹理对象.Sampler是个变量,但是它是没有值的,或者說是特殊的一种类型,讨论其数值没有意义,只要明确其同一个texture对应即可.sampler变量在shader内使用的地

原文:Directx11教程(31) 纹理映射(1)         在前面的例子中,我们要么是直接给顶点赋颜色值,要么是在顶点属性中设置Diffuse和Specular系数,从而根据光照参数计算得到物体表面颜色,但这样得到的颜色真实感要差很多.如果我们直接把一副图像映射到三角形面上,从而得到物体表面颜色值,效果会好很多,比如下面的两幅图,右边的图是把一副图片映射到2个三角形上.         甚至,我们还可以直接使用图像的颜色值做为顶点(或者pixel)的diffuse值,融合光照计算公式,

跟着闫令琪老师的课程学习,总结自己学习到的知识点 课程网址GAMES101 B站课程地址GAMES101 课程资料百度网盘[提取码:0000] 光栅化 着色(Shading) 在图形学中,着色的定义可以为:对物体(模型)应用某种材质. 主要是通过光照以及着色点参数进行表现. 在我们感知观察中,光线可以分为:高光.漫反射.环境光. 下面介绍一种简单的模型,对各种光照模型进行研究. Bling-Phong Reflection Model Phong反射模型 下图是光线照射到着色点上的示意图,为了便

目录 基于图像的光照(Image Based Lighting,IBL) The Split Sum Approximation 过滤环境贴图 预计算BRDF积分 预计算辐射度传输(Precomputed Radiance Transfer,PRT) 球谐(Spherical Harmonics,SH) 球谐光照(Spherical Harmonic Lighting) Diffuse 物体的球谐光照 Glossy 物体的球谐光照 球谐光照预计算 Transfer 球谐函数的旋转(SH Rota

一.导入Texture 1.Inpspector TextureSize 2的n次幂,底层图形学需要,计算更快:不使用2的倍数,系统也会添加像素补全2n: 有最大尺寸限制8k,cubemap最高4k: Mipmap 图像逐渐减小版本的列表:纹理远离摄像机时,Unity 会自动使用较小版本的纹理:LOD 内存增加33%: WarpMode 循环模式:平铺,拉伸,镜像,一次镜像回退到拉伸,Per-Axis(uv轴不同循环模式): FilterMode 滤波模式:采样方式: Point:点插值,拉伸块

转载自: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639681 SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points,or corner points)及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配,获得了良好效果,详细解析如下: 算法描述 SIFT特征不只具有尺度不变性,即使改变旋转角度

原文链接:http://www.cnblogs.com/cfantaisie/archive/2011/06/14/2080917.html   主要步骤 1).尺度空间的生成: 2).检测尺度空间极值点: 3).精确定位极值点: 4).为每个关键点指定方向参数: 5).关键点描述子的生成. L(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff     D(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff 关于尺度空间的理解说明:图中的2是必须的,尺度空间是连续的.在 

SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points,or corner points)及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配,获得了良好效果,详细解析如下: 算法描述 SIFT特征不只具有尺度不变性,即使改变旋转角度,图像亮度或拍摄视角,仍然能够得到好的检测效果.整个算法分为以下几个部分: 1. 构建尺度空间 这是一个初始化操作,尺度空间

整理一下我个人觉得比较好的HOG博文 博文1:OpenCV HOGDescriptor: 参数与图解 http://blog.csdn.NET/raodotcong/article/details/6239431 博文2:opencv源码解析:各个参数讲解 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/08/15/2640754.html 博文3:hog特征可视化:matlab 与 C++ http://blog.csdn.Net/u011285

SIFT算法:DoG尺度空间生产  SIFT算法:KeyPoint找寻.定位与优化 SIFT算法:确定特征点方向  SIFT算法:特征描述子 目录: 1.确定描述子采样区域 2.生成描述子 2.1 旋转图像至主方向 2.2 生成特征向量 3.归一化特征向量 附:SIFT开源代码集 1 确定描述子采样区域 SIFI 描述子h(x, y, θ)是对特征点附近邻域内高斯图像梯度统计结果的一种表示,它是一个三维的阵列,但通常将它表示成一个矢量.矢量是通过对三维阵列按一定规律进行排列得到的.特征描述子与特

写在前面 当我们在Unity中,使用图片进行2D显示时,会发现显示出来的画面有明显的模糊或者锯齿,但是美术给的原图却十分清晰. 要改善这一状况实际上很简单. 造成这样的原因,是Unity在导入图片(或者纹理)时会自动进行压缩,以便减少运行时游戏的内存占用率,提供性能. 注意:下面实例使用的Unity版本为4.3.4.版本不同的话可能某些显示不完全相同,但关键点是一样的. 实现 我们以下列背景图为例(大小为2048*640): 当我们把它作为背景显示时,在Game界面会看到下面的效果: 可以发现,

最近在做的项目有用到HOG+SVM这一方面的知识,参考相关论文和网上一些博文在此对HOG特征进行下总结. 参考资料: HOG的经典论文:Dalal N, Triggs B. Histograms of oriented gradients for human detection[C]//Computer Vision and Pattern Recognition, 2005. CVPR 2005. IEEE Computer Society Conference on. IEEE, 2005,

 备注:源代码还未理解,所以未附上——下周任务 一.SIFT算法 1.算法简介 尺度不变特征转换即SIFT (Scale-invariant feature transform)是一种计算机视觉的算法.它用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置.尺度.旋转不变量,此算法由 David Lowe在1999年所发表,2004年完善总结.局部影像特征的描述与侦测可以帮助辨识物体,SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关.对于光线.噪声.些

现在越来越多的视频或者图像拍摄设备支持log模式,比如大疆无人机的D-Log模式等等,log模式的起源和发展就不多做介绍,其在普通显示器上显示画面通常看起来是平坦的灰色,因此也常被称为log灰视频. 由于其能记录更多的图像细节,动态范围更广,使得后期调色可操作空间更大,所以今天就来说一说怎么用3Dlut表实现log图的调色. 首先,要准备Log图.3DLut表,如下: 1.Log图长酱紫的: 看起来确实是灰灰的,妹子也显得如此的忧郁. 2.  3DLut表内容是酱紫的: 用adobe的调色软件P