在这篇博客中,我们将学习如何使用C++和OpenGL构建一个简单的3D游戏引擎。我们将涵盖图形初始化、渲染循环、3D模型加载等基本概念,并提供代码示例来帮助你入门游戏引擎的开发。
OpenGL(Open Graphics Library)是一个跨平台的图形编程接口,用于渲染2D和3D图形。它提供了一组函数和命令,允许开发者通过编程方式控制图形硬件,从而创建高性能的图形应用程序。
在使用OpenGL进行编程时,有时可能会遇到以下错误提示:OpenGL.error.NullFunctionError: Attempt to call an undefined function。这种错误通常是由于尝试调用一个未定义的OpenGL函数而导致的。本文将介绍一些可能的解决方案来解决这个问题。
如果没有安装的话会上面的指令会自动触发 XCode 下载并安装,根据提示安装完成之后再使用上面的指令检查一遍即可。
glew/glut/glfw3/gltools它们都是OpenGL的扩展或工具,其中glut是mac自带的,这里就不用讲了,直接就可以用。 一、安装homebrew brew 的官方网站: http://brew.sh/ 在官方网站对brew的用法进行了详细的描述,安装方法: 在Mac中打开Termal: 输入命令: /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/ins
GLEW(The OpenGL Extension Wrangler Library),通过GLEW就可以使用opengl的扩展功能了。
项目Github地址:https://github.com/ocornut/imgui
注:参考自bilibili系列视频,OpenGL 从入门到成魔-第1章- OpenGL 环境的搭建https://www.bilibili.com/video/BV1qa4y1e7zP
第一次用glew所以只记录傻瓜式配置方法 安装brew 命令行使用 brew 安装 glew glfw $ brew install glew $ brew install homebrew/versions/glfw3 告诉 xcode 如何去加载这些库 安装完成后在Xcode的 Proferences > Locations > Source Trees 中添加刚才安装的GLFW, GLEW的库文件, 通过 brew 安装的库通常放在 /usr/local/Cellar, 然后找相应的 include
最近,马三买了两本有关于“计算机图形学”的书籍,准备在工作之余鼓捣鼓捣图形学和OpenGL编程,提升自己的价值(奔着学完能涨一波工资去的)。俗话说得好,“工欲善其事,必先利其器”。想学习图形学和OpenGL编程必须先把开发环境搭建好,而马三只是在上学的时候稍稍做了一些基于Android平台的OpenGL开发学习,并没有搭建过OpenGL开发环境。因此在搭建过程中颇废了一番周折,也查阅了不少资料才算搭建成功,特此记录一下搭建过程,以备不时之需。
这里以显示一个红色的窗口为例,展示Mac下运行OpenGL代码的一些配置项。这里采用c++ 和cmake来编译代码的方式,比用xcode更直观。
在现代计算机图形学中,OpenGL及其相关的开源库扮演着至关重要的角色。这些库提供了丰富的功能和工具,使得开发者可以轻松地创建复杂的图形应用程序。这里总结的探讨一下OpenGL、GLEW、GLFW、GLM、Assimp以及GL、GLUT、FreeGLUT、GLAD等库之间的联系和概念,以及它们在图形编程中的作用。
IOPaint 是一款由 SOTA AI 模型驱动的图像修复工具。 该项目解决了从图片中移除任何不需要的对象、瑕疵或人物,以及擦除和替换图片上任何内容(由稳定扩散技术支持)的问题。
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/VNJGtNFW6kZ-n8mY1yrH0Q
网上配置GLFW的方法有很多,但是感觉介绍不是特别清楚,尤其是静态链接与动态链接GLFW设置。另外,一些配置方法中路径设置不是很合理。因此,本文对这些问题进行探索,以VS2017为例,给出了下面的三步配置方法。
源码编译有两处坑: 2.1 Ver 3.3.1源码有笔误,编译报错,4.1+版本无此问题,亲测
OpenMVS是三维重建的一个成熟开源框架,综合重建效果和性能,该算法是目前MVS(Multi-View Stereo)相关的所有开源库中最好的一个。该算法的框架如下所示
DeepMind Control Suite 是 DeepMind 最新开源的,一套有标准化结构的持续控制任务,旨在成为强化学习 Agent 的性能基准。Control Suite 由 Python 编写,并由 MuJoCo 物理引擎驱动。 论文: https://arxiv.org/abs/1801.00690 代码: https://github.com/deepmind/dm_control 演示视频: 安装和要求: 1.从 MuJoCo(http://www.mujoco.org/) 上下载 M
这里感谢"周佳佳”同学???我没想到他是这么个名字哈。。。给了我这个链接,我找了好几天没有找到。。。
在 main 函数中,我们首先使用 glfwInit 初始化 GLFW,然后我们可以使用 glfwWindowHint 配置 GLFW,这个配置的选项和含义可以在GLFW:窗口指南里面找到非常详细的解释,这个还是当成工具查阅就行,我们真正要操作的地方不在窗口初始化这里
早期的文本渲染,是将需要的字符集放到一个大纹理中,这个纹理称为“位图字体”,渲染某个字符时,通过查找坐标,找到该字符对应的区域并渲染出来,再启动混合,让字符纹理的背景保持透明,非常容易理解。
注:参考自bilibili系列视频,OpenGL 从入门到成魔-第2章-创建 OpenGL 窗口https://www.bilibili.com/video/BV1Uz411v7mN
冯氏光照在逼近真实光照和性能之间做了很好的平衡,解决了绝大部分场景的需求,也存在一些细节问题。这一章节讲Blinn-Phong通过对冯氏光照做的一些优化。
OpenGL可以在多种不同的平台之上运行,并且与各种不同的窗口系统配合工作。它的设计目标是作为窗口系统的补充,而不是它们功能的重复。因此,OpenGL在二维平面或三维空间中执行几何图形和图像的渲染,但是它并不对窗口进行管理,也不会处理输入事件。
博主作为OpenGL新手,最近要用OpenGL进行并行的数据计算,突然发现这样的资料还是很少的,大部分资料和参考书都是讲用OpenGL进行渲染的。好不容易找到一本书《GPGPU编程技术,从OpenGL、CUDA到OpenCL》,里面对并行处理的发展进行了系统性的介绍,还是很不错的。小白博主很兴奋,看完书中第三章后恍然大悟了很多,就贴出书中代码3-3的例子,实现一番,并用一副图片数据做了实现。 实现环境:Window7 32bit, VS2013+OpenGL3.3+GLEW+GLFW。 OpenGL用来进行
http://www.ros.org/news/2014/09/microsoft-kinect-v2-driver-released.html
以下就是main.cpp的代码,复制文章macOS下使用Clion写OpenGL的代码。
自制游戏引擎,学习OpenGL相关知识并进行实践,学习引擎底层知识,提高对游戏引擎的认识。
下载 glad,macOS 据说只支持 3.3,所以我选择了 gl: 3.3 和 Profile: Core。 解压后将 glad 文件夹直接放入 /usr/local/Cellar 文件夹下。
OpenGl2 OpenGl3 Directx11 Directx10 Directx9 因为要学习例子或者什么.最好移植到自己的工程中进行学习.
DeepMind 控制套件是强化学习算法(基于物理控制)的设计和性能比较的起点。它提供了各种各样的任务(从几乎微不足道的任务到相当困难的任务)。统一的奖励结构可以实现对套件整体性能的评估。学习曲线不是基于穷举的超参数优化,并且对于给定的算法,在控制套件的所有任务中都使用相同的超参数。因因此,我们期望能够获得更好的性能或数据效率,特别是在每个任务的基础上。
GLM(OpenGL Mathematics)是专门为OpenGL量身定做的数学库,它是一个只有头文件的库,可以快速实现矩阵变换等各种图形学中常用的几何计算。
前言 初学OpenGL,我越来越觉得学习OpenGL的过程,像一个小朋友学画画(我就是那个小朋友!)一开始,只画找来一张纸(窗体),在上面随便的涂抹上色,然后学着画规则物体,三角形、圆形等,接着学习画一些具有透视的3D场景,最后越画越接近真实的物理效果。 正所谓万事开头难,上一篇写了如何配置OpenGL的环境,相当于学会了如何展开一张画,这次要开始记录如何握笔。 参考教程 正文 需求:创建一个指定大小的窗体,并涂满指定的颜色。按ESC键退出窗体。 #include "stdafx.h" /
CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算架构)是 NVIDIA 过去十多年异军突起的最重要核心技术,也是近年来并行计算领域中最被称颂的技术;
前言 OpenGL(全写Open Graphics Library)是指定义了一个跨编程语言、跨平台的[编程接口]规格的专业的图形[程序接口]。它用于[三维图像](二维的亦可),是一个功能强大,调用方便的底层图形库。 由于其强大的硬件兼容性和跨平台特性。对它的环境配置,至少我觉得比Java麻烦。 好不容易配好了,在此记录一下配置过程,算是备忘。 正文 首先我们要知道三个库glfw,glew,glm. glfw是辅助创建OpenGL窗口的开源库.所以在后面配置工程的时候你会发现我们根本就不需要用到MFC窗口
绘制有共同特征,或者按照一定规则变化的图形阵列,如果挨个按照普通流程来绘制:绑定VAO、绑定纹理、设置uniform-->调用glDrawArrays(GL_TRIANGLES, 0, amount_of_vertices)性能上会比较差,opengl渲染管线流程中,CPU<-->GPU数据通信是很大的开销。
这一章节就是把PBR-理论用代码实现一遍,其中球体的绘制参考一章:opengl-球体的绘制。
本文介绍了DeepMind发布的一款名为dm_control的强化学习控制套件,该套件可以在仿真环境中训练和评估强化学习算法,同时提供了可解释性和可视化工具。使用该套件可以在一定程度上解决OpenAI的Gym在连续控制问题上的限制,并且可以在多个平台上进行部署。
还记得这个会跑酷的机器人吗? 5个多月前,DeepMind连发三篇强化学习论文,让机器人在仿真环境中自己就能学会灵活多变的各种动作,包括步行、跑动、跳跃、翻墙,等等。 今天,DeepMind公布了这三篇论文中所用的强化学习控制套件dm_control,它是一套基于MuJoCo物理引擎的Python强化学习的开发环境,可以在一套标准化的架构上执行各种不同的强化学习任务,并使用可解释性奖励来评估强化学习算法的学习效果。 控制套件的GitHub代码库地址是:https://github.com/deepm
录屏用的是quickTime(mac 上的快捷键 cmd + shift + 5),用ffmpeg转成gif,对代码做了点改动,调整好角度后,录屏要固定坐标,否则光标移出屏幕去点击录屏按钮,模型响应鼠标事件就挪出屏幕了。
简单理解:人对光强度的感知是非线性的。亮度的范围如果是[0,1],0是黑色,1是纯白色,那么0.5应该代表的是中间灰色吗?NO!!人能感知到的中间灰度值是亮度为0.2左右的光强。
几何着色器可以在顶点发送到着色器之前随意变换。可以这么理解:顶点着色器是接收属性,一般不做过多处理,保持原数据,算是第一层接口层;片元着色器一般处理color;如果想做些特殊处理,通过在中间加一层几何着色器把流程拆碎,分工更细致,达到工程代码高内聚低耦合,拓展性更合理。涉及的知识点不多,下面直接通过实例来说明几何着色器的使用原理
HDR:High Dynamic Range, 高动态范围 LDR: Low Dynamic Range, 低动态范围
到这一讲稍微复杂点了,做个阶段性的总结,加深记忆 参考:learnOpenG-纹理 opengl工作流理解: opengl实现渲染的套路有一定范式,把握两条主线: ope
从右往左看,第一个矩阵调整原始点的位移,模拟相机的反向位移,第二个矩阵模拟坐标的旋转。没有理解原理硬记下也是可以的。
坐标系统(1)记录了基本的坐标变换的过程,这篇记录从二维到三维生成一个3D动效的代码实现。代码和坐标系统(1)基本一样,涉及到坐标生成和贴图计算有点区别,详细代码如下记录,有几点需要注意:
ImHex是一款功能强大的十六进制编辑器,该工具专为逆向工程分析师、编程开发人员以及那些想好好保护自己眼睛的安全人员所设计。哪怕你每天工作到凌晨三点(虽然不建议),也不会伤害你的眼睛!
之前的章节,渲染流程从前往后,每个形状依次绘制,简单的场景这是没有问题的,而且很好理解。如果绘制复杂的场景,物体数量很大,这么做对性能消耗很大,“延迟着色法”就是针对超多元素的场景渲染的优化。
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