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互动计算机图形学:基于着色器的OpenGL顶级方法

4星 · 超过85%的资源 | 下载需积分: 48 | 12.54MB | 更新于2024-07-20 | 115 浏览量 | 3 下载量 举报 1 收藏
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"Interactive Computer Graphics:A Top-Down Approach with Shader" 是一本专注于计算机图形学的教材,特别关注基于Shader的OpenGL编程方法。该书已经更新到了第6版,由Edward Angel(新墨西哥大学)和Dave Shreiner(ARM公司)共同撰写。 在计算机图形学领域,"交互式计算机图形"是指能够实时响应用户输入并生成动态视觉效果的技术。这种技术广泛应用于游戏、虚拟现实、动画、CAD设计以及许多其他领域。本书采用自顶向下的教学方法,意味着它从高层次的概念和原理出发,逐步深入到具体的实现细节,使读者能够更好地理解计算机图形学的核心概念。 Shader是现代图形处理中的关键组件,它们是运行在图形处理器(GPU)上的小型程序,负责计算像素颜色、光照、纹理映射等视觉效果。OpenGL是一种跨语言、跨平台的编程接口,用于渲染2D、3D矢量图形,广泛用于游戏开发、科学可视化和工程应用。随着OpenGL的发展,Shader在其中扮演了越来越重要的角色,使得开发者能够实现更复杂的图形效果。 这本书的第6版可能涵盖了以下关键知识点: 1. **基本图形学概念**:包括坐标系统、变换(平移、旋转、缩放)、投影(正交投影和透视投影)、视口转换等。 2. **色彩理论**:色彩模型(RGB、HSV等)、色彩空间转换和混合。 3. **几何建模**:线段、多边形、曲线和曲面的表示与操作。 4. **光照和阴影**:光照模型(如Phong模型)、环境光、漫反射和镜面反射、阴影映射等。 5. **纹理映射**:纹理坐标、纹理合成、MIP贴图、环境映射等。 6. **Shader编程**:GLSL语言基础,顶点着色器、片段着色器的编写,以及如何在OpenGL中使用它们。 7. **高级主题**:硬件加速、粒子系统、动画、真实感渲染、物理模拟等。 8. **实践应用**:通过实例和项目帮助读者将理论知识转化为实际的交互式图形应用。 通过这本书,读者不仅可以学习到计算机图形学的基础理论,还能掌握基于Shader的OpenGL编程技术,这对于想要进入游戏开发、图形设计或相关领域的学习者来说是非常宝贵的资源。此外,作者团队的经验和专业背景保证了内容的权威性和实用性。

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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 在本文中,我们将详细探讨如何利用Java编程语言开发一个完整的计算器应用程序。该计算器具备加、减、乘、除以及处理小数点的基本功能。通过这个项目,你将加深对Java控制流程、运算符和字符串处理的理解。 首先,Java中的加、减、乘、除运算可以通过基本的算术运算符实现:加法用"+",减法用"-",乘法用"*",除法用"/"。在开发计算器程序时,我们需要将用户的输入解析为可执行的数学表达式。这通常涉及将输入的字符串拆分为操作数和运算符,并通过栈或队列等数据结构来处理运算顺序,依据运算符的优先级进行计算。对于加、减、乘、除运算,我们可以分别为每种运算创建一个方法,例如: 接下来是小数点功能。在Java中,小数点用于表示浮点数。处理小数点的核心在于正确解析用户输入并将其转换为数值。可以使用Scanner类读取用户输入,并通过nextDouble()方法获取浮点数。对于包含小数点的输入,需要确保输入有效,即小数点后至少有一个数字。例如: 为了实现计算器的功能,还需要一个循环来持续接收用户输入,直到用户选择退出。可以通过一个无限循环结合用户输入的退出指令(如“quit”或“exit”)来实现。同时,需要处理错误输入,例如非数字字符或无效的数学表达式。例如: 在本项目中,你还将学习如何设计用户友好的界面,例如使用System.out.println()和System.out.print()输出提示信息,以及使用BufferedReader或Scanner读取用户输入。为了使代码更加模块化,可以创建一个Calculator类,将所有计算逻辑封装其中,主程序则负责用户交互。 “Java计算器完整代码”项目是一个很好的学习实践,它涵盖了Java基础、数据类型、运算符、控制流、异常处理和面向对象编程等核心概念
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内容概要:本文详细介绍了2021年全国大学生电子设计竞赛D题“基于互联网的摄像测量系统”的背景、任务解析、技术难点、解决方案及其实测效果。文章首先阐述了该题目的实际意义和应用前景,强调其在工业检测、智能安防等领域的广泛应用价值。接着,深入剖析了题目要求,包括系统构成、测量对象及精度要求等,并指出了测量精度、图像处理和网络传输等关键难点。文中对比了不同硬件和算法方案的优劣,最终选择了成本较低且开发简单的树莓派搭配USB摄像头方案,并采用传统图像处理算法进行激光笔识别。通过实测检验,系统在大多数情况下达到了基本要求,但也暴露出一些问题,如在极端条件下测量误差较大、视频卡顿等。最后,作者分享了参赛过程中的技术与非技术收获,并对未来摄像测量系统的发展进行了展望。 适合人群:具备一定电子设计基础的大学生、电子爱好者及从事相关领域工作的工程师。 使用场景及目标:①帮助参赛者理解2021电赛D题的具体要求和技术难点;②为类似项目的开发提供参考,包括硬件选型、算法选择及优化策略;③促进对摄像测量系统在工业检测、智能安防等领域应用的深入了解。 阅读建议:本文不仅涵盖了从原理到代码实操的全过程,还包含了丰富的实践经验和技术细节,建议读者结合自身实际情况,重点关注硬件选型、算法实现及优化调试等方面的内容,以便更好地应用于实际项目中。
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