经过前面2篇WebGL射线拾取模型的文章,相信大家对射线和模型面片相交的原理已经有所了解,那么今天我们再深入探究关于射线拾取的一个问题,那就是遍历场景中的所有与射线相交的模型的优化问题.首先我们来复习一下射线拾取模型的原理,请看下图. 我们从上图中可以看到,在frustum视棱台区域中只有一个模型就是triangle2三角形2,那么遍历整个scene场景我们也只能取到一个geometry,取出该geometry后我们通过空间变换矩阵得到该三角形2在场景中的位置坐标以及姿态信息,再将空间中的这个已

“哥,你又来啦?”“是啊,我随便逛逛.”“别介啊……给我20分钟,成不?”“5分钟吧,我很忙的.”“不行,20分钟,不然我真很难跟你讲清楚.”“好吧……”“行,那进来吧,咱好好聊聊” 一.我们讲什么? 我们讲两个东西:1.WebGL背后的工作原理是什么?2.以Three.js为例,讲述框架在背后扮演什么样的角色? 二.我们为什么要了解原理? 我们假定你对WebGL已经有一定了解,或者用Three.js做过了一些东西,这个时候,你可能碰到了这样一些问题:1.很多东西还是做不出来,甚至没有任何思路:

一.我们讲什么? 我们讲两个东西:1.WebGL背后的工作原理是什么?2.以Three.js为例,讲述框架在背后扮演什么样的角色? 二.我们为什么要了解原理? 我们假定你对WebGL已经有一定了解,或者用Three.js做过了一些东西,这个时候,你可能碰到了这样一些问题:1.很多东西还是做不出来,甚至没有任何思路:2.碰到bug无法解决,甚至没有方向:3.性能出现问题,完全不知道如何去优化.这个时候,我们需要了解更多. 三.先了解一个基础概念 1.什么是矩阵?简单说来,矩阵用于坐标变换,如下图:

在第一篇网络分解成点,线,面.第二篇分别点以球形,线以圆柱,面分别以MergerBatch整合批次显示.因为整合批次显示后,相应的点,线,面不能以Ogre本身的射线来选取,因为整合后,以点举例,多个点显示虽然不在一起,但是是一个Mesh.Ogre本身的检测只能检测到这里,在我们这不满足要求,相应的点,线,面检测都需要自己来计算. 在讲解本文之前,先看下射线的相关生成代码,只有先明白射线如何生成,生成最后是相对什么空间. [OgreVersion( , , , "Slightly differen

今天和大家分享的是webgl渲染树形结构的流程.用过threejs,babylonjs的同学都知道,一个大模型都是由n个子模型拼装而成的,那么如何依次渲染子模型,以及渲染每个子模型在原生webgl中的流程是怎样的呢,我就以osg框架为原本,为同学们展示出来. 首先介绍osg框架,该框架是基于openGL的几何引擎框架,目前我的工作是将其翻译成为webgl的几何引擎,在这个过程中学习webgl原生架构的原理和工程构造方式,踩了各种坑,每次爬出坑都觉得自己又强大了一点,呵. 闲话少叙,切入正题,首先

目录 1. 绪论 2. 目录 3. 资源 1. 绪论 最近研究WebGL,看了<WebGL编程指南>这本书,结合自己的专业知识写的一系列教程.之前在看OpenGL/WebGL的时候总是感觉OpenGL/WebGL看的时候懂,实际用起来却挺难,感觉中间总是隔着很多东西.现在一路边学边写,才明白这中间缺少的其实就是总结,是实践:把这个过程写出来,既是帮助他人,也是帮助自己. 现在这一系列文章也写了不少了,就写个目录汇总一下,方便查阅,以后增添了新的文章也会随之更新.这一系列教程由浅入深,知识也是循

前端开发中,hover是最常见的鼠标操作行为之一,用起来也很方便,CSS直接提供:hover伪类,js可以通过mouseover+mouseout事件模拟,甚至一些第三方库/框架直接提供了 hover API ,比如 jQuery 的 hover() 函数.大部分前端开发者在使用这些很方便的方法时,可能并没有思考过 hover 背后的实现原理. hover 是跟 DOM 绑定的,常规 DOM 是一个个矩形(CSS 盒模型),鼠标移动时浏览器需要判断鼠标指针坐标是否在这个 DOM 的矩形范围之内,

前言:首先先推荐一篇博客,关于webgl原理,讲的非常之通俗易懂了 图解WebGL&Three.js工作原理  webGL可以理解为openGL ES2.0 (webGL2.0 - openGL ES3.0)的javascript绑定.所以实现的语言是javascript和opengl(最常用的跨平台图形库)着色语言,webgl是 HTML5中提出的新技术,是一种3D绘图标准. three.js是以webgl为基础的库,封装了一些3D渲染需求中重要的工具方法与渲染循环.WebGL门槛相对较高,T

PM2.5环境检测系统的设计与分析   摘要: 大气颗粒物污染对人类健康和生态环境造成了很大的影响,这让人们逐渐重视起对细颗粒物PM2.5检测技术的研究.本文阐述了PM2.5浓度检测的五种方法,在对上述各方法分析总结的基础上针对日常生活中PM2.5污染检测的实际需求,设计了一种PM2.5浓度检测的方案.本设计通过GP2Y1010AU0F 粉尘传感器采集周围环境空气中PM2.5的浓度值,由ADC0832模数转换芯片将传感器输出的模拟电压转信号转换成数字信号,并将数据传送给单片机STC89C52.单

three.js使用的人太少了,一个博文就几百个人看,之前发js基础哪怕是d3都会有几千的阅读量,看看以后考虑说一说d3了,哈哈.吐槽完毕回归正题.前几天郭先生看到网上有人开发了3D机房,正愁博客没什么写的,于是昨天熬夜也做了一个,今天就把大体的流程告诉萌新们,先说说主要功能模块. 墙体.地面.窗户以及门的实现(双击门禁门可开关). 机柜实现(机柜门的开关.机箱的推拉以及开关推拉的条件). 机箱存储占用比率(用颜色表示占用率,并附颜色谱图). 监控摄像视角(包括监控摄像机的模型导入,和四视角监控

目录 6.5 Lumen 6.5.1 Lumen技术特性 6.5.1.1 表面缓存(Surface Cache) 6.5.1.2 屏幕追踪(Screen Tracing) 6.5.1.3 Lumen光线追踪 6.5.1.4 Lumen其它说明 6.5.2 Lumen渲染基础 6.5.2.1 FLumenCard 6.5.2.2 FLumenMeshCards 6.5.2.3 FLumenSceneData 6.5.3 Lumen数据构建 6.5.3.1 CardRepresentation 6.

(1) 前言 针对在完成三次作业过程中产生的问题进行总结与分析. 三次作业一共十五(9+3+3)道题目,其中前两次难度较为简单,第三次复杂程度飞跃式上涨. 其中,涉及到java语言中基本的输入输出语句.if/else判断语句.for/while循环语句.String类型字符串调用字符.正则表达式和split拆分函数.各类型数组定义和使用以及类和对象等知识点. 其中最最需注意的double型数据精度计算带来的误差!!!!!!!!!!!! (2) 设计与分析 重点题目1:(Pta1-9) 7-7 判

PS:最近读Java编程思想的时候发现了一些小问题.就是equals方法和==,感觉自己是真正掌握了,其实并没有.简单的记录一下. 学习内容: 1.equals 和 == 的区别  equals和==想必大家都很熟悉,但是是否真正的掌握了呢?还真就不好说.这个东西没有什么过多好讲的.我们通过例子来分析一下问题. 1. 基本数据类型  先来个简单的.基本数据类型的比较. package com.equal.test; public class Equal { public static void

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义:         至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中“有趣”的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”:同一场景的不同图像

背景 最近在看到了Python 练习册,每天一个小程序 这个项目,非常有趣,也比较实用. 晚上看了这第000题,关于Python图片处理: 将你的 QQ 头像(或者微博头像)右上角加上红色的数字,类似于微信未读信息数量那种提示效果. 类似于图中效果 之前没怎么使用过PIL库,在生成验证码及识别验证码时也需要了解这方面知识,就动手试了实践下. PIL The Python Imaging Library adds image processing capabilities to your Pyth

一.摄像头模组(CCM)介绍: 1.camera特写 摄像头模组,全称CameraCompact Module,以下简写为CCM,是影像捕捉至关重要的电子器件.先来张特写,各种样子的都有,不过我前一段时间调试那个有点丑. 2.摄像头工作原理.camera的组成各组件的作用 想完全的去理解,还得去深入,如果是代码我们就逐步分析,模组的话我们就把它分解开来,看他到底是怎么工作的.看下它是有那些部分构成的,如下图所示: (1).工作原理:物体通过镜头(lens)聚集的光,通过CMOS或CCD集成电路,

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义  至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中"有趣"的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是"可重复性":同一

关键词:android  camera CMM 模组 camera参数平台信息:内核:linux系统:android 平台:S5PV310(samsung exynos 4210)  作者:xubin341719(欢迎转载,请注明作者) 下载:常用摄像头规格书(个别有android驱动程序)  :bf3703 30W.gc0308 30W.ov7670.gt2005 200W.gt2015 200W.NT99250 200W.s5k5ba 200W.s5k4ba 新项目开案,代码他们还没给得到,

谱聚类(Spectral Clustering)详解 谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图,使子图内部尽量相似,而子图间距离尽量距离较远,以达到常见的聚类的目的.其中的最优是指最优目标函数不同,可以是割边最小分割——如图1的Smallest cut(如后文的Min cut), 也可以是分割规模差不多且割边最小的分割——如图1的Best cut(如后文的Normalized cut). 图1 谱聚类无向图划分

    谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法--将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图,使子图内部尽量相似,而子图间距离尽量距离较远,以达到常见的聚类的目的.其中的最优是指最优目标函数不同,可以是割边最小分割--如图1的Smallest cut(如后文的Min cut), 也可以是分割规模差不多且割边最小的分割--如图1的Best cut(如后文的Normalized cut). 图1 谱聚类无向图划分--Smallest cut和Best cut