我有一个很小的路径追踪器,我正在试图找出如何实现一些基本的BRDF。下面简要描述我使用的管道(不使用递归):
1) For each pixel:
1.1) For each sample:
1.1.1) I construct a path.
1.1.2) I calculate the contribution of this path.
1.1.3) I calculate the "probability" of this path.
1.1.4) Finally, I calculate the overall c
为了上学,我最近开始创建自己的光线跟踪器。但是,我在计算查看光线或检查三角形和光线之间的交点时遇到了一个问题。据我所知,计算似乎是正确执行的,因为我把相机放在原点上,让它面对-z轴,朝向它前面的一个物体,允许手动进行简单的向量数学运算。一切似乎都没问题,但屏幕上什么也没画出来。
我将发布我使用的计算查看光线的代码。
public Ray generateRay(float nX, float nY , Point2f coordinates)
{
// Compute l, r, b and t.
Vector3f temp = VectorHelper.multiply(u,
我有一个带有亮度的环境光( 10000,10000,5000 )。我正试着给原始人上色。
如您所知,R、G和B的颜色值在0到255之间。如何根据光线强度找到像素的颜色?
平台: linux和c编程语言。
编辑:
在光线跟踪器中,我们正在计算
for each ambient light in the environment
color . R += Intensity of the light * ambient coefficient for color R
color . G += Intensity of the light * ambient coefficient for c
我正试着动摇一个形象。我已经做了一些快速的代码,应用抖动,但它需要很长时间来处理一个图像,因为它不是包装在一个cifilter,它只是快速代码。我在想,如果我能做一个定制的cifilter,它将被处理在gpu上,并加快进程。然而,我不是CIfilter语言方面的专家。
这是我的快速密码。为了清晰起见,我已经把误差分布矩阵计算完整地写出来了。
internal struct color {
let r: Int
let g: Int
let b: Int
}
func ditherImage2(){
let image = UIImage
我正在为第二个屏幕开发一个任务栏(类似于displayfusion)。
然而,我很难从图标中获得正确的平均颜色。例如,Google Chrome/当我将它悬停在主任务栏上时,它的背景会变成黄色。在我的代码中,它变成了橙色/红色。
它现在看起来是这样的:
如何获得正确的主色/均色?
我使用下面的代码来计算平均颜色:
public static Color getDominantColor(Bitmap bmp)
{
//Used for tally
int r = 0;
int g = 0;
int b = 0;
int total
我正在制作一个图像/视频到ASCII转换器。为此,我需要得到我将使用的每个字符的平均黑暗。我修改了问题的答案,它得到了图像的平均亮度。但是它一直说亮度是0。我做错什么了?
//this is the character I will get the darkness of
const char = "#";
const canvas = document.querySelector("canvas"),
ctx = canvas.getContext("2d")
const charWidth = canvas.width,
ch
它看起来像是Ubuntu下的默认库在压缩过程中改变了一些颜色。我试着设置质量和采样,但我看不到任何改进,有人挑战过类似的问题吗? 子采样=0,质量= 100 #CORRECT COLORS FROM NPARRAY
cv2.imshow("Object cam:{}".format(self.camera_id), self.out)
print(self.out.item(1,1,0)) # B
print(self.out.item(1,1,1)) # G
print(self.out.item(1,1,2)) # R
self.out=cv2.cvtColor(s
我试图通过使用python中的scikit-image模块转换植物索引来定位图像中的所有绿色像素。然而,当我试图计算红绿指数时,我会收到以下警告:
C:\Users\AppData\Local\Temp\ipykernel_1508\3901298948.py:3: RuntimeWarning: divide by zero encountered in divide
RG_ratio = R/G
C:\Users\AppData\Local\Temp\ipykernel_1508\3901298948.py:3: RuntimeWarning: invalid value encoun
我试图在彩色图像上实现直方图/图像均衡。我不确定我是否正确地实现了它,因为每当我将它应用到位图图像时,屏幕就会变黑。该算法称为histogram equalization算法。
我的代码中进行直方图均衡化计算的部分:
for (int x = 0; x < width; x++) {
for (int y = 0; y < height; y++) {
A = (pixels[index] >> 24) & 0xFF;
R = (pixels[index] >> 16) &a
我试图通过从webcamtexture中获取视频资源来计算玩家的兴奋度。我计算每一帧的像素差,并在此基础上计算分数(兴奋度=帧序列中的变化量)。这里的问题是,它占用了大量的处理器资源,并且随着这种计算的开始,帧速率正在急剧降低。
下面是参考代码。
private Color[] prevPixels;
public float getExcitement(Color[] curPixels)
{
float excitment = 0;
// To store pixelArray for the first time when this method is called
我正在学习python中的绿色屏幕,我已经了解了这个阶段。
导入图像并将其加载到变量中
加载像素
创建新形象
我想更好地理解的部分是用于布尔语句的RGB值来自何处。
我从Youtube上看过一个教程,但是这个视频没有任何解释,这是一个跟随式的视频。我想知道的部分是如何获得(RGB)值,以及在执行布尔语句时确定要使用的值。是我指的视频。
for x in range (0, width):
for y in range (0, height):
(r, g, b) = pixels_harvester[x,y]
if r <=