虽然有人建议UE4使用C++创建VR项目,能避免一些坑爹的错误,但是我用C++创建,竟然问题更多,还存在创建不了的情况,也不知道是不是我的操作问题,快疯了. 于是我还是选择了蓝图创建VR项目,但是... 可能是写代码习惯了,蓝图用着相当别扭,而且有些功能甚至没有,我也不知道,反正是没找到. 最后,折中,用C++来写部分功能,再在蓝图中调用,这里就写了应用在VR手柄上的一个射线拾取,为了让用户能更好的操作,我们需要将射线在场景中绘制出来. 射线拾取 //起点 终点 FHitResult RayGe

介绍 我正在我的Android设备上开发一款游戏,不用说,因为我想要接触到尽可能多的用户,我做到了 省略了硬件加速.因此,我需要编写能够在大多数设备上运行的最快的代码.我从一个简单的表面视图开始 并使用工作线程执行视图上的所有操作.然后在测试过程中我遇到了一个问题--我的碰撞检测算法在图像边界重叠时报告了误报--尽管图像的位元本身没有重叠 背景 在本文中,我假设您已经知道冲突检测需要做什么,并且能够熟练地编写Java代码.我还假设对线程和其他UI元素有基本的了解.你只要知道就行了 基本的,但一个

shader如下: Shader "Custom/Diffuse Fragment-Level" { Properties { _Diffuse (,,,) } SubShader { Tags { "RenderType"="Opaque" } LOD Pass { Tags { "LightMode"="ForwardBase" } // 只有设置了正确的LightMode,才能访问一些Unity提供的

http://blog.csdn.net/racehorse/article/details/6662540 逐像素的方向光(Directional Light per Pixel) 这一节将把前面的shader代码改为逐像素计算的方向光.我们需要将工作按照两个shader拆分,以确定哪些是需要逐像素操作的. 首先看看每个顶点接收到的信息: •法线 •半向量 •光源方向 我们需要将法线变换到视点空间然后归一化.我们还需要将半向量和光源方向也归一化,不过它们已经位于视点空间中了.这些归一化之后的向

转载:http://blog.csdn.net/hgl868/article/details/7872414 逐像素的方向光(Directional Light per Pixel) 这一节将把前面的shader代码改为逐像素计算的方向光.我们需要将工作按照两个shader拆分,以确定哪些是需要逐像素操作的. 首先看看每个顶点接收到的信息: •法线 •半向量 •光源方向 我们需要将法线变换到视点空间然后归一化.我们还需要将半向量和光源方向也归一化,不过它们已经位于视点空间中了.这些归一化之后的向

与上篇逐顶点光照很像,只是改为在片元着色器中计算光照,下为逐像素光照shader Shader "study/Chapter6/PixelShader"{ Properties{ _Diffuse ("Diffuse", Color) = (1, 1, 1, 1) } SubShader{ Pass{ Tags{"LightMode"="ForwardBase"} CGPROGRAM #pragma vertex vert #

canvas 宽高设置不合适的话,是画不出东西出来的 https://stackoverflow.com/questions/6081483/maximum-size-of-a-canvas-element

DPI             Scale      ColumnWidth             RowHeight 72dpi           75%       cw=(pix-5)/6              rh=pix*1 96dpi         100%       cw=(pix-5)/8              rh=pix*0.75 120dpi       125%       cw=(pix-7)/10            rh=pix*0.6 144dp

目录 一.光线追踪概述 1.1 光线追踪是什么 1.2 光线追踪的特点 1.3 光线追踪的历史 1.4 光线追踪的应用 二.光线追踪的原理 2.1 光线追踪的物理原理 2.2 光线追踪算法 2.3 RTX和DXR 2.3.1 RTX(NV) 2.3.2 DXR(Microsoft) 三.UE4的光线追踪 3.1 UE4光线追踪的开启 3.2 UE4光线追踪的特性 3.2.1 光线追踪的阴影 3.2.2 光线追踪的反射 3.2.3 光线追踪的透明 3.2.4 光线追踪的环境光遮蔽 3.2.5 光线

3.glPixelStore 像glPixelStorei(GL_PACK_ALIGNMENT, 1)这样的调用,通常会用于像素传输(PACK/UNPACK)的场合.尤其是导入纹理(glTexImage2D)的时候: C++代码 glPixelStorei(GL_UNPACK_ALIGNMENT, 1); glTexImage2D(,,,, &pixelData); glPixelStorei(GL_UNPACK_ALIGNMENT, 4); 很明显地,它是在改变某个状态量,然后再Restore

1. 引言 从根本上来说,一张图像是一个由数值组成的矩阵.这也是opencv中使用 代表黑色,代表白色.对于彩色图像(BGR三通道)而言,每个像素需要三个这样的8位无符号数来表示,这种情况下,矩阵的元素是一个三元数. opencv允许我们创建不同像素类型的矩阵或图像,例如整型(CV_8U)或者浮点型(CV_32F),它们在一些图像处理过程中,用来保存诸如中间值这样的内容非常有用.大多数矩阵运算可以被应用于任意类型的矩阵,但是有些运算对数据类型或者矩阵的通道数有所要求. 典型的opencv C++

一幅彩色图像的基本要素是什么? 说白了,一幅图像包括的基本东西就是二进制数据,其容量大小实质即为二进制数据的多少.一幅1920x1080像素的YUV422的图像,大小是1920X1080X2=4147200(十进制),也就是3.95M大小.这个大小跟多少个像素点和数据的存储格式有关.下面简述yuv与像素的关系: YUV与像素的关系: YUV是利用一个亮度(Y).两个色差(U,V)来代替传统的RGB三原色来压缩图像.传统的RGB三原色使用红绿蓝三原色表示一个像素,每种原色占用一个字节(8bit),

一幅彩色图像的基本要素是什么? 说白了,一幅图像包括的基本东西就是二进制数据,其容量大小实质即为二进制数据的多少.一幅1920x1080像素的YUV422的图像,大小是1920X1080X2=4147200(十进制),也就是3.95M大小.这个大小跟多少个像素点和数据的存储格式有关.下面简述yuv与像素的关系: YUV与像素的关系: YUV是利用一个亮度(Y).两个色差(U,V)来代替传统的RGB三原色来压缩图像.传统的RGB三原色使用红绿蓝三原色表示一个像素,每种原色占用一个字节(8bit),

一幅彩色图像的基本要素是什么? 说白了,一幅图像包括的基本东西就是二进制数据,其容量大小实质即为二进制数据的多少.一幅1920x1080像素的YUV422的图像,大小是1920X1080X2=4147200(十进制),也就是3.95M大小.这个大小跟多少个像素点和数据的存储格式有关.下面简述yuv与像素的关系: YUV与像素的关系: YUV是利用一个亮度(Y).两个色差(U,V)来代替传统的RGB三原色来压缩图像.传统的RGB三原色使用红绿蓝三原色表示一个像素,每种原色占用一个字节(8bit),

1.PX(CSS pixels) 1.1 定义 虚拟像素,可以理解为“直觉”像素,CSS和JS使用的抽象单位,浏览器内的一切长度都是以CSS像素为单位的,CSS像素的单位是px. 1.2 注意 在CSS规范中,长度单位可以分为两类,绝对(absolute)单位以及相对(relative)单位.px是一个相对单位,相对的是设备像素(device pixel). 在同样一个设备上,每1个CSS像素所代表的物理像素是可以变化的(即CSS像素的第一方面的相对性); 在不同的设备之间,每1个CSS像素所代

1. 名词理解 屏幕尺寸(screen size) 屏幕尺寸(screen size),是屏幕的对角线长度,一般讲的大小单位都是英寸. DPI (dots per inch) dpi 是(英文Dots Per Inch)(每英寸所打印的点数)的缩写,是打印机.鼠标等设备分辨率的单位.国际上都是计算一平方英寸面积内像素的多少.这是衡量打印机打印精度的主要参数之一,一般来说,该值越大,表明打印机的打印精度越高.如果对于扫描设备,dpi越大,则采样点越高,扫描的图片越清晰. 可以理解为像素的密度,即单

1.传统的lplImage * -------> Mat格式 IplImage* img = cvLoadImage("greatwave.png", 1); Mat mtx(img); //  IplImage* ->Mat 共享数据 2.Mat  -----> IplImage: (1)将Mat类型转换到 IplImage *类型 Mat   image1; IplImage  *image2 = (&(IplImage)image1);  //同样只是创

原文首发于微信公众号:躬行之(jzman-blog) Android 开发中经常考虑的一个问题就是 OOM(Out Of Memory),也就是内存溢出,一方面大量加载图片时有可能出现 OOM, 通过采样压缩图片可避免 OOM,另一方面,如一张 1024 x 768 像素的图像被缩略显示在 128 x 96 的 ImageView 中,这种做法显然是不值得的,可通过采样加载一个合适的缩小版本到内存中,以减小内存的消耗,Bitmap 的优化主要有两个方面如下,一是有效的处理较大的位图,二是位图的缓

DPI与PPI DPI(Dots Per Inch)是印刷行业中用来度量空间点密度用的,这个值是打印机每英寸可以喷的墨汁点数. 计算机显示设备从打印机中借鉴了DPI的概念,由于计算机显示设备中的原子单位不是墨汁点而是像素,所以就创造了PPI(Pixels Per Inch),这个值是屏幕每英寸的像素数量,即像素密度(Screen density).由于各种原因,目前PPI(主要是iOS)和DPI(比如在Android中)都会用在计算机显示设备的参数描述中,不过二者的意思是一样的,都是代表像素密度

UE4 基础,但是不经常用总是忘记,做个笔记加深记忆: 图方便就随便贴一个项目中的STRUCT和 Enum 的.h 文件 Note:虽然USTRUCT可以定义函数,但是不能加UFUNCTION 标签喔 USTRUCT(BlueprintType) struct FData_PageInfo { GENERATED_USTRUCT_BODY() FData_PageInfo(); FData_PageInfo(UChildActorComponent *parent_Com); void reIn

1. 引言 随着科学技术的发展,人们对宏观和微观世界逐步了解,越来越多领域(物理学.化学.天文学.军事雷达.地震学.生物医学等)的微弱信号需要被检测,例如:弱磁.弱光.微震动.小位移.心电.脑电等[1-3].测控技术发展到现在,微弱信号检测技术已经相对成熟,基本上采用以下两种方法来实现:一种是先将信号放大滤波,再用低或中分辨率的ADC进行采样,转化为数字信号后,再做信号处理,另一种是使用高分辨率ADC,对微弱信号直接采样,再进行数字信号处理.两种方法各有千秋,也都有自己的缺点.前一种方法,ADC