随笔分类 - 图形学
摘要：网上关于万向锁的解释实在难以理解，摸索一番后有了比较直观的思考，记录如下： 在三维空间中表示旋转有4种方式：欧拉角，轴角旋转，旋转矩阵，四元数。 万向锁，是用欧拉角表示旋转时产生的一种问题，这个问题是可以解决的，只是很麻烦。 首先，欧拉角的旋转遵循一个顺序，比如x-y-z，y-x-z，x-y-x..
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摘要：卷积的公式为 公式中包含1个f函数，1个g函数，f函数乘g函数再积分，便是卷积操作。 我们可以把f函数当做“生产力”，g函数当做“留存率”。随着时间t的变化，生产的东西越来越多，同时损耗也越来越大，公式里的x代表在某一时刻“积累”下来的存量。 举一个例子（这个例子更适合从事游戏行业的同学，其他例子可
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摘要：【纹理采样】三角面映射到在屏幕上每一个像素，都在纹理上采样一个texel。核心方法：重心坐标。从obj文件可知三角面每个顶点在纹理上的uv值Va/Vb/Vc，三角面上任意点都可以表示成 αVa + βVb + γVc，而α/β/γ正是顶点对面三角形的面积比例（α+β+γ=1）。具体步骤：1.遍历三角
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摘要：DrawCall：CPU指令，用来向GPU传输渲染数据和指令，在Unity叫SetPassCall CommandBuffer：缓存DrawCall RenderPass：一次渲染流，有时完成一帧渲染需要多次RenderPass（如阴影）每次执行RenderPass时，GPU会从CommandBuf
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摘要：*为什么要引入齐次坐标？ 缩放和旋转变换都可以用矩阵乘法的形式计算，而平移比较特殊，如果不增加维度，则必须用另外一种形式表示。 以二维为例，点和矩阵的表示都是二维的，无法用矩阵乘法的形式表示平移变换，因此需要加多一个维度，从二维变为三维。同理，三维的矩阵需要增加第4维。 *齐次坐标的表示方法？ 对于
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摘要：BRDF全程是双向反射分布函数（Bidirectional Reflectance Distribution Function，BRDF），反应了物体表面对光的反射程度。 这刚好是属于材质的一种重要属性，当然除了反射属性，材质还包含折射属性（跟反射一起合称BSDF）。 因此我们基本可以认为，材质==
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摘要：在屏幕上呈现的三维物体的明暗和颜色，会受场景的光照的影响，如何计算这些光照造成的明暗颜色呢？一般来说有三种方法： 一、基于光栅化的经验模型 基于经验，我们发现一个物体上的光照，似乎可以分成3种：漫反射、高光、环境光，我们把这3种光线分别计算出来，再叠加在一起。如经典的布林-冯着色模型： 漫反射计算：
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摘要：路径追踪是一种光线追踪方法，原理是： 从视点向像素点发出若干直线，这些直线会碰撞到光源或者物体，如果碰撞光源，得到能量L；如果到物体，从碰撞点继续发出一条直线（模拟光线反弹），收集到能力O。如此循环，直到没有碰到光源或物体。把所有的能量L和O积分，即得到这个像素的总能量。 先说最终最优的表达式和伪代
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摘要：一般场景中的模型都是由三角形构成的，且数量非常多；同样用光线追踪的方式计算着色，由于光线会经过反射、折射等，光线的数量也非常多。 那么，如果简单粗暴的遍历计算所有的光线与所有三角形是否相交，计算量将大得惊人。 于是人们想到用空间划分的方式解决这个难题，即把整个场景空间划分成很多区域，先计算光线是否与
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摘要：在空间中，曲线有重要的作用，例如可以在空间中定义一条曲线，摄像机或者物体沿着曲线运动；另外字体可以用曲线来表示，也成矢量，这样字体无论拉多大都不会出现锯齿。 做一条曲线的方法，比较广为人知的是贝塞尔曲线，在PS之类的软件经常用到。 贝塞尔曲线的表示方法 贝塞尔认为，用N个点（N≥3），可以表示一条唯
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摘要：着色英文名叫shading，在韦氏字典里的意思表达的是一个物体的明暗和颜色，在图形学中有特殊的含义，即：将材质应用于对象的过程。 shading有很多种方式，这里介绍其中一种比较简单的，叫Blinn-Phong 反射模型。 我们知道，人的眼睛能看到物体表面的明暗和颜色，是因为光射到了物体上，然后反射
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摘要：图形渲染的两个重要过程是变换和着色。 整个过程可以理解为画一张肖像画，变换 = 模特摆pose +画家调整远近和观测角度，着色 = 在（大大小小不同的）画纸上勾勒出轮廓 + 上颜色。 可以发现，前面部分变换总是处理三维空间相关的问题，后面部分着色则总是处理二维平面相关的问题。两者衔接的过程，需要把三
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摘要：首先讲讲图形学为什么需要用到矩阵。首先，图形学/渲染要做的事情，概括起来无非两点：变换和上色。这里只说变换。一句话解释变换，就是一个模型，经过各种旋转、移动、扭曲、拉伸、缩放....后，还能“正确”的显示在屏幕上。展开来说，变换包括：1模型变换、2视图变换、3投影变换、4视口变换。1.模型变换：模型
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摘要：前提：一个图在直角坐标系上的所有点，都是从原点(0, 0, 0)开始。 以二维为例，所有的矩阵变换，都可以表示成 x` = ax + by, y` = cx + dy. 这种表示方法的原理和背后的意义，见 《图形学中的矩阵是什么，为什么长得这么奇怪？》 缩放矩阵 的推导 如图所示，所谓缩放，即一个图
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