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三维图形渲染显示的全过程

三维图形渲染管线就是将三维场景转化为一幅二维图像的过程。 图像中物体所处位置及外形由其几何数据和摄像机的位置共同决定,物体外表是受到其材质属性、光源、纹理及着色模型所影响。 ?...中实现的,也就是说其实是由CPU负责计算,当重新返回GPU的VS时,对流水线的影响很大,所以Geometry Shader的实际效能并不高,甚至是非常低 投影:分为透视投影与正交投影;在眼空间将模型从三维空间投影到二维平面...(见下文说明) 显示器 以CRT显示器为例(液晶显示器原理类似),CRT的电子枪从左到右,从上到下进行逐行扫描,扫描完成后显示器就呈现一帧画面,随后电子枪回到初始位置继续下一次扫描。...为了把显示器的显示过程和系统的视频控制器进行同步,显示器(或者其他硬件)会用硬件时钟产生一系列的定时信号。...将显卡与显示器的刷新频率通过一个称为VSync的信号同步起来,保证显示器上显示的是一帧完整的画面,来解决Tearing(撕裂)现象(多帧画面同时绘制在显示器上)。 ?

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Python三维绘图--Matplotl

Python三维绘图 在遇到三维数据时,三维图像能给我们对数据带来更加深入地理解。python的matplotlib库就包含了丰富的三维绘图工具。...3.三维曲面 下一步画三维曲面: fig = plt.figure() #定义新的三维坐标轴 ax3 = plt.axes(projection='3d') #定义三维数据 xx = np.arange...投到x-z平面 #ax4.contourf(X,Y,Z,zdir='y', offset=6,cmap="rainbow") #生成y方向投影填充,投到x-z平面,contourf()函数 #设定显示范围...ax4.set_xlabel('X') ax4.set_xlim(-6, 4) #拉开坐标轴范围显示投影 ax4.set_ylabel('Y') ax4.set_ylim(-4, 6) ax4.set_zlabel...0.3,c=np.random.random(400),s=np.random.randint(10,20, size=(20, 40))) #生成散点.利用c控制颜色序列,s控制大小 #设定显示范围

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使用 Matplotlib 在 Python 中进行三维绘图

使用 Matplotlib 在 Python 中进行三维绘图 3D 图是可视化具有三个维度的数据(例如具有两个因变量和一个自变量的数据)的非常重要的工具。...使用 Matplotlib 进行三维绘图的示例 我们首先使用Matplotlib库绘制 3D 轴。为了绘制 3D 轴,我们只需将plt.axes()的投影参数从 None 更改为 3D。...他们获取网格值并将其绘制在三维表面上。我们将使用plot_surface()函数来绘制曲面图。...ax.set_ylabel('y', fontsize=12) ax.set_zlabel('z', fontsize=12) plt.show() 输出: 使用 matplotlib 绘制函数的 3D 等高线图  在 Python...ax.set_ylabel('y', fontsize=12) ax.set_zlabel('z', fontsize=12) plt.show() 输出: 使用 matplotlib 绘制等高线图的表面三角测量图  在Python

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