OpenGL3.3_C++_Windows(22)
材质:
- 决定物体在渲染过程中最终视觉呈现的关键因素之一,它通过一系列光学(投光物)和物理参数(反光度,反照率、金属度,折射率……)准确模拟现实世界中的材料特性,从而增强虚拟环境的逼真度和沉浸感。
float spec = pow(max(dot(viewDir, reflectDir), 0.0), material.shininess);
首先看一下冯氏光照模型镜面反射的计算:
- 将(视线,反射光线)点乘,角度越小(0——90)cos越大,
- 通过max控制结果非负,当(>90)度,结果为负值,取0,【0——1】
- 通过pow,取反光度^幂,当反光度越高,函数的曲线会陡增的越明显
- 反光度越高,反射光的能力越强,散射得越少,高光点就会越小
注意:
- 物体反光度很高时,没有什么大影响,大多数观察方向与反射方向的pow结果都很小,只有一小部分很亮,大部分都是暗的,这种一个小圆圈点的断层几乎每什么影响
- 物体反光度很低时,高光 的范围会很大,当(视线,反射光线)(>90)度,结果为负值取0,会出现了很大的的断层(亮部--暗部)
- 对于漫反射angle为负数是正确的,(入射光线,法线)点乘,如果>90度,光线位于物体片段的下方,确实不会产生漫反射结果。
Blinn-Phong着色模型:(解决了断层问题)
- 对镜面光模型的处理上有一些不同,不再依赖于反射向量
-
半程向量:
- 即光线与视线夹角一半方向上的一个单位向量,当半程向量与法线向量越接近时,镜面光分量就越大。
- 当视线正好与反射向量对齐时,半程向量就会与法线完美契合,当观察者视线越接近于原本反射光线的方向时,镜面高光就会越强
- 半程向量与表面法线之间的夹角都不会超过90度:(除非光源在表面以下)
- 首先如果视线在表面下,我们看不到片段,所以不必关心它的最终结果,光源在表面以下会照射底面,而照射不到上面,所以视线和光线都应在表面上方。而法线距离半程的最大值,为视线和光线都为0 / 180 度时
计算半程:
vec3 halfwayDir = normalize(lightDir + viewDir);
spec = pow(max(dot(normal, halfwayDir), 0.0), 16.0);
-
向量相加(入射光线 + 视线 ) / |(入射光线 + 视线 )|正规化(只关心半程向量方向,不关系长度)
-
计算Blinn-Phong的镜面光:……只需要dot(半程,法线)……
- 半程向量与表面法线的夹角通常会小于观察与反射向量的夹角(意味着相同片段位置,dot结果更大,pow结果更大,高光散射范围广):
- 所以应将镜面反光度设置更高一点,让高光范围更集中
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再破记录!东风风神L7无补能2162.8公里往返穿越羌塘
想象一下驰骋在高速公路上,周围是辽阔的羌塘无人区,一望无际的荒野,野生动物自由穿梭,神秘而充满挑战。这条路就是传说中的216国道,无疑是最无人居住的地区道路。从新疆民丰到西藏改则,800公里无人区没有加油站,这是对车辆极限性能和团队冒险精神的双重考验!最近,在这…...
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24万落地,德系标杆SUV上新,标配丰富,诚意不输国产!
5月30日晚,上汽大众途观L Pro正式上市,全系共推出6款车型,售价23.68-26.68万元。新车采用全新外观设计,并且在智能化方面进行了升级,为了更好满足中国消费者需求,途观L Pro提供了部分中国消费者独享配置,并且与国内例如科大讯飞、大疆车载等企业合作,提供更适合中国消费…...
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【busybox记录】【shell指令】unlink
目录 内容来源: 【GUN】【unlink】指令介绍 【busybox】【unlink】指令介绍 【linux】【unlink】指令介绍 使用示例: 删除文件 - 默认 常用组合指令: 指令不常用/组合用法还需继续挖掘: 内容来源: GUN &#x…...
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原神抽卡点名程序教程(直接下载用)
今天我要给大家分享一个在抖音上特别火的视频——原神抽卡点名程序教程。 (要源码的私信扣31) 废话不多说,直接上效果图 : 步骤1: 步骤2:(写名单,前面加数字代表星级,用…...
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Google使用AI改进了 Sheets;开源视觉语言模型llama3v;开源情绪语音模型ChatTTS;
✨ 1: Google has improved Sheets with AI. Google 使用 AI 改进了 Sheets 您可以使用 Gemini 处理您的数据并将其变成老师。 优化您的数据 Gemini 了解您的数据并提出改进建议。 例如,它可以将重复数据转换为更实用的下拉框。 解释数据 通过单击双子座图标…...
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二区5分纯生信|单细胞+非负矩阵+AlphaFold+机器学习组合
说在前面 学文不看刊 这篇分析总体来说工作量不算大,scRNA联合bulkRNA分析,多种机器学习组合预测模型,最后用了AlphaFold2预测蛋白及AutoDock分子对接 非常适合小白学习和模仿,其次在筛选出核心基因后可以再加几个外部数据集观…...