MatCap模拟光照效果实现
大家好,我是阿赵
之前介绍过各种光照模型的实现方法。那些光照模型的实现虽然有算法上的不同,但基本上都是灯光方向和法线方向的计算得出的明暗结果。
下面介绍一种叫做MatCap的模拟光照效果,这种方式计算非常简单,脱离灯光的计算,并可以实现比较好的高光阴影效果。
一、什么是MatCap
1、MatCap的介绍:

MatCap是Material Capture的缩写,意思是“材质捕获”。
听名字好像很高端并且深奥,实际上却并不是什么很深奥的东西。
MatCap贴图的样子一般是这样的:

2、MatCap的实现原理
MatCap实现的原理很简单,把物体的世界空间法线,转换到观察空间,然后用这个值作为UV,采样MatCap贴图。所以,如果当物体是一个球体的时候,它的法线角度应该是刚刚好和MatCap贴图完全一样,所以,如果把MatCap材质赋给一个球体,它应该是会得到和MatCap贴图一样的效果,比如我拿上面那张MatCap贴图放到MatCap材质球里面,会得到这样的效果:

如果物体不是一个球形,由于各个面的法线变化,所以会得到这样的效果:

不过如果直接算世界法线转观察空间法线,会存在一个问题,如果物体偏离视窗中心点之后,会在物体边缘出现一些奇怪的颜色

这是因为我们的MatCap贴图只有中间圆形绘制了光影颜色,在贴图的边缘的颜色是不对的

在计算观察空间的时候,如果偏离屏幕中心点太多,会不小心采样到了贴图的边缘。
要解决这个问题其实也很简单,给算出来的MatCap的UV用一个变量来控制一下缩放,让UV坐标不要超出一定范围就行了。

二、MatCap实现的代码
下面是Unity引擎的shader
Shader "AzhaoMatCap"
{Properties{_MainTex ("Texture", 2D) = "white" {}_MatCapTex("MatCapTex", 2D) = "white" {}_MatCapIntensity("MatCapIntensity",Range(0,2)) = 1_MatCapPow("MatCapPow",Range(0,5)) = 1_MatCapUVScale("MatCapUVScale",Range(0,1)) = 1}SubShader{Tags { "RenderType"="Opaque" }LOD 100Pass{Cull offCGPROGRAM#pragma vertex vert#pragma fragment frag#include "UnityCG.cginc"struct appdata{float4 vertex : POSITION;float2 uv : TEXCOORD0;float3 normal:NORMAL;};struct v2f{ float4 vertex : SV_POSITION;float2 uv : TEXCOORD0;float3 normal:TEXCOORD1;};sampler2D _MainTex;float4 _MainTex_ST;sampler2D _MatCapTex;float _MatCapIntensity;float _MatCapPow;float _MatCapUVScale;float2 GetMatCapUV(float3 objNormal){float3 normalWorld = mul(unity_ObjectToWorld, objNormal);float3 normalView = mul(UNITY_MATRIX_IT_MV, normalWorld);return normalView.xy*0.5+0.5;}v2f vert (appdata v){v2f o;o.vertex = UnityObjectToClipPos(v.vertex);o.uv = TRANSFORM_TEX(v.uv, _MainTex);o.normal = v.normal;return o;}float4 frag (v2f i) : SV_Target{// sample the texturefloat4 col = tex2D(_MainTex, i.uv);float2 MatCapUV = GetMatCapUV(i.normal)*_MatCapUVScale;float4 MatCapCol = tex2D(_MatCapTex, MatCapUV)*_MatCapIntensity;MatCapCol = pow(MatCapCol, _MatCapPow);float3 finalCol = col.rgb*MatCapCol.rgb;return float4(finalCol,col.a);}ENDCG}}
}
代码很简单,通过法线方向获取MatCap的UV,都写在GetMatCapUV方法里面了,就2、3行代码而已。
然后我个人习惯,为了控制一个叠加颜色的强度和对比度,我都是先乘再pow。
最后再给了一张MainTex贴图,作为混合固有色的例子。
三、MatCap的优缺点和应用
1、优点
1.比起真实的光照模型,MatCap计算量很少,只是算个UV采样一张贴图就可以了
2.光照效果非常的可控,可以自己绘制喜欢的高光、阴影和补光的效果
在固定摄像机角度和光照方向的情况下,用MatCap模拟物体的材质,通过使用不同的MatCap贴图,可以达到很强的质感
2、缺点
MatCap的缺点也很明显,因为它的光照效果是假的,所以从不同的角度观察物体,它的光照是不会变化的,也不能做到跟随灯光旋转变化而变化。
所以MatCap的效果一般只能用于固定摄像机和灯光角度的情况下。
3、应用
下面换了几张不同的MatCap贴图,可以看出,物体有了非常强的质感。




上面的shader代码里面,我最后是用乘法来和MainTex颜色叠加,是因为我想MatCap同时产生亮部和暗部的效果。其实我们也可以单纯用MatCap来叠加某个部分的效果,比如,可以改成用加法,然后MatCap贴图只绘制高光部分,其余部分都涂黑。这样我们可以通过MatCap来单纯的叠加高光部分,然后暗部使用烘焙贴图或者顶点颜色来实现,也是可以的。
虽然说MatCap只能用于固定角度,但如果通过贴图遮罩,只限于模型的某些小局部的金属之类强高光的地方显示,其实也能在模型转动或者运动的时候,产生比较不错的质感。
MatCap的其他应用,各位可以再发挥一下想象力。
相关文章:
MatCap模拟光照效果实现
大家好,我是阿赵 之前介绍过各种光照模型的实现方法。那些光照模型的实现虽然有算法上的不同,但基本上都是灯光方向和法线方向的计算得出的明暗结果。 下面介绍一种叫做MatCap的模拟光照效果,这种方式计算非常简单,脱离灯光的计算…...
二十一、PG管理
一、 PG异常状态说明 1、 PG状态介绍 可以通过ceph pg stat命令查看PG当前状态,健康状态为“active clean” [rootrbd01 ~]# ceph pg stat 192 pgs: 192 activeclean; 1.3 KiB data, 64 MiB used, 114 GiB / 120 GiB avail; 85 B/s rd, 0 op/s2、pg常见状态 状…...
SAPUI5开发01_01-Installing Eclipse
1.0 简要要求概述: 本节您将安装SAPUI 5,以及如何在Eclipse Juno中集成SAPUI 5工具。 1.1 安装JDK JDK 是一种用于构建在 Java 平台上发布的应用程序、Applet 和组件的开发环境,即编写 Java 程序必须使用 JDK,它提供了编译和运行 Java 程序的环境。 在安装 JDK 之前,首…...
Qt之高仿QQ系统设置界面
QQ或360安全卫士的设置界面都是非常有特点的,所有的配置项都在一个垂直的ScrollArea中,但是又能通过左侧的导航栏点击定位。这样做的好处是既方便查看指定配置项,又方便查看所有配置项。 一.效果 下面左边是当前最新版QQ的系统设置界面,右边是我的高仿版本,几乎一毛一样…...
JVM概览:内存空间与数据存储
核心的五个部分虚拟机栈:局部变量中基础类型数据、对象的引用存储的位置,线程独立的。堆:大量运行时对象都在这个区域存储,线程共享的。方法区:存储运行时代码、类变量、常量池、构造器等信息,线程共享。程…...
固态存储设备固件升级方案
1. 前言 随着数字化时代的发展,数字数据的量越来越大,相应的数据存储的需求也越来越大,存储设备产业也是蓬勃发展。存储设备产业中,发展最为迅猛的则是固态存储(Solid State Storage,SSS)。数字化时代,海量…...
Python交通标志识别基于卷积神经网络的保姆级教程(Tensorflow)
项目介绍 TensorFlow2.X 搭建卷积神经网络(CNN),实现交通标志识别。搭建的卷积神经网络是类似VGG的结构(卷积层与池化层反复堆叠,然后经过全连接层,最后用softmax映射为每个类别的概率,概率最大的即为识别…...
基于Selenium+Python的web自动化测试框架(附框架源码+项目实战)
目录 一、什么是Selenium? 二、自动化测试框架 三、自动化框架的设计和实现 四、需要改进的模块 五、总结 总结感谢每一个认真阅读我文章的人!!! 重点:配套学习资料和视频教学 一、什么是Selenium? …...
Python进阶-----高阶函数zip() 函数
目录 前言: zip() 函数简介 运作过程: 应用实例 1.有序序列结合 2.无序序列结合 3.长度不统一的情况 前言: 家人们,看到标题应该都不陌生了吧,我们都知道压缩包文件的后缀就是zip的,当然还有r…...
win10打印机拒绝访问解决方法
一直以来,在安装使用共享打印机打印一些文件的时候,会遇到错误提示:“无法访问.你可能没有权限使用网络资源。请与这台服务器的管理员联系”的问题,那为什么共享打印机拒绝访问呢?别着急,下面为大家带来相关的解决方法…...
深度学习训练营之数据增强
深度学习训练营学习内容原文链接环境介绍前置工作设置GPU加载数据创建测试集数据类型查看以及数据归一化数据增强操作使用嵌入model的方法进行数据增强模型训练结果可视化自定义数据增强查看数据增强后的图片学习内容 在深度学习当中,由于准备数据集本身是一件十分复杂的过程,…...
Tomcat安装及启动
日升时奋斗,日落时自省 目录 1、Tomcat下载 2、JDK安装及配置环境 3、Tomcat配置环境 4、启动Tomcat 5、部署演示 1、Tomcat下载 直接入主题,下载Tomcat 首先就是别下错了,直接找官方如何看是不是广告,或者造假 搜索Tomc…...
【专项训练】排序算法
排序算法 非比较类的排序,基本上就是放在一个数组里面,统计每个数出现的次序 最重要的排序是比较类排序! O(nlogn)的3个排序,必须要会!即:堆排序、快速排序、归并排序! 快速排序:分治 经典快排 def quickSort1(arr...
Android压测测试事件行为参数对照表
执行参数参数说明颗粒度指标基础参数--throttle <ms> 用于指定用户操作间的时延。 -s 随机数种子,用于指定伪随机数生成器的seed值,如果seed值相同,则产生的时间序列也相同。多用于重测、复现问题。 -v 指定输出日志的级别,…...
【观察】亚信科技:“飞轮效应”背后的数智化创新“延长线”
著名管理学家吉姆柯林斯在《从优秀到卓越》一书中提出“飞轮效应”,它指的是为了使静止的飞轮转动起来,一开始必须使很大的力气,每转一圈都很费力,但达到某一临界点后,飞轮的重力和冲力就会成为推动力的一部分…...
QT编程从入门到精通之十四:“第五章:Qt GUI应用程序设计”之“5.1 UI文件设计与运行机制”之“5.1.1 项目文件组成”
目录 第五章:Qt GUI应用程序设计 5.1 UI文件设计与运行机制 5.1.1 项目文件组成 第五章:Qt GUI应用程序设计...
(二分)730. 机器人跳跃问题
目录 题目链接 一些话 切入点 流程 套路 ac代码 题目链接 AcWing 730. 机器人跳跃问题 - AcWing 一些话 // 向上取整 mid的表示要写成l r 1 >> 1即可,向下取整 mid l r >> 1 // 这里我用了浮点二分,mid (l r) / 2,最…...
vue3使用nextTick
发现nextTick必须放在修改一个响应式数据之后,才会在onUpdated之后被调用,如果nextTick是放在所有对响应式数据修改之前,则nextTick里面的回调函数会在onBeforeUpdate方法执行前就被调用了。可是nextTick必须等到onUpdated执行完成之后执行&a…...
传统图像处理之颜色特征
博主简介 博主是一名大二学生,主攻人工智能研究。感谢让我们在CSDN相遇,博主致力于在这里分享关于人工智能,c,Python,爬虫等方面知识的分享。 如果有需要的小伙伴可以关注博主,博主会继续更新的,…...
GPS问题调试—MobileLog中有关GPS关键LOG的释义
GPS问题调试—MobileLog中有关GPS关键LOG的释义 [DESCRIPTION] 在mobile log中,有很多GPS相关的log出现在main log和kernel log、properties文件中,他们的意思是什么,通过这篇文档进行总结,以便在处理GPS 问题时,能够根据这些log快速的收敛问题。 [SOLUTION] 特别先提醒…...
k8s从入门到放弃之Ingress七层负载
k8s从入门到放弃之Ingress七层负载 在Kubernetes(简称K8s)中,Ingress是一个API对象,它允许你定义如何从集群外部访问集群内部的服务。Ingress可以提供负载均衡、SSL终结和基于名称的虚拟主机等功能。通过Ingress,你可…...
Docker 运行 Kafka 带 SASL 认证教程
Docker 运行 Kafka 带 SASL 认证教程 Docker 运行 Kafka 带 SASL 认证教程一、说明二、环境准备三、编写 Docker Compose 和 jaas文件docker-compose.yml代码说明:server_jaas.conf 四、启动服务五、验证服务六、连接kafka服务七、总结 Docker 运行 Kafka 带 SASL 认…...
MVC 数据库
MVC 数据库 引言 在软件开发领域,Model-View-Controller(MVC)是一种流行的软件架构模式,它将应用程序分为三个核心组件:模型(Model)、视图(View)和控制器(Controller)。这种模式有助于提高代码的可维护性和可扩展性。本文将深入探讨MVC架构与数据库之间的关系,以…...
微信小程序 - 手机震动
一、界面 <button type"primary" bindtap"shortVibrate">短震动</button> <button type"primary" bindtap"longVibrate">长震动</button> 二、js逻辑代码 注:文档 https://developers.weixin.qq…...
【Go】3、Go语言进阶与依赖管理
前言 本系列文章参考自稀土掘金上的 【字节内部课】公开课,做自我学习总结整理。 Go语言并发编程 Go语言原生支持并发编程,它的核心机制是 Goroutine 协程、Channel 通道,并基于CSP(Communicating Sequential Processes࿰…...
使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台
🎯 使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台 📌 项目背景 随着大语言模型(LLM)的广泛应用,开发者常面临多个挑战: 各大模型(OpenAI、Claude、Gemini、Ollama)接口风格不统一;缺乏一个统一平台进行模型调用与测试;本地模型 Ollama 的集成与前…...
OPENCV形态学基础之二腐蚀
一.腐蚀的原理 (图1) 数学表达式:dst(x,y) erode(src(x,y)) min(x,y)src(xx,yy) 腐蚀也是图像形态学的基本功能之一,腐蚀跟膨胀属于反向操作,膨胀是把图像图像变大,而腐蚀就是把图像变小。腐蚀后的图像变小变暗淡。 腐蚀…...
Mobile ALOHA全身模仿学习
一、题目 Mobile ALOHA:通过低成本全身远程操作学习双手移动操作 传统模仿学习(Imitation Learning)缺点:聚焦与桌面操作,缺乏通用任务所需的移动性和灵活性 本论文优点:(1)在ALOHA…...
视觉slam十四讲实践部分记录——ch2、ch3
ch2 一、使用g++编译.cpp为可执行文件并运行(P30) g++ helloSLAM.cpp ./a.out运行 二、使用cmake编译 mkdir build cd build cmake .. makeCMakeCache.txt 文件仍然指向旧的目录。这表明在源代码目录中可能还存在旧的 CMakeCache.txt 文件,或者在构建过程中仍然引用了旧的路…...
Python基于历史模拟方法实现投资组合风险管理的VaR与ES模型项目实战
说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据代码文档),如需数据代码文档可以直接到文章最后关注获取。 1.项目背景 在金融市场日益复杂和波动加剧的背景下,风险管理成为金融机构和个人投资者关注的核心议题之一。VaR&…...
