书中的6.4节讲的是漫反射的逐顶点光照和逐片元光照. 前一种算法是根据漫反射公式计算顶点颜色(顶点着色器),对颜色插值(光栅化过程)返回每个像素的颜色值(片元着色器). 第二种算法是获得顶点的法线(顶点着色器),对法线插值(光栅化过程),根据漫反射公式计算像素颜色(片元着色器). 注:漫反射公式:(光源颜色 * 材质漫反射颜色)* (表面法线矢量 · 表面到光源的矢量) 书中对上两种算法的实现如下: Shader "Unity Shaders Book/Chapter 6/Diffuse Ver

目录 1. Unity中的环境光和自发光 2. 在UnityShader中实现漫反射光照模型 2.1 实践:逐顶点光照 2.2 实践:逐像素光照 2.3 半兰伯特模型 1. Unity中的环境光和自发光 在标准光照模型中,环境光和自发光的计算是最简单的. 在Unity中,场景中的环境光可以在Window->Lighting->Ambient Source/Ambient Intensity中控制,如下图所示.在Shader中,我们只需要通过Unity的内置变量UNITY_LIGHTMODEL_

这篇是系列教程的第三篇,最近工作比较紧,所以这个周六周日就自觉去加了刚回来就打开电脑补上这篇,这个系列的教程我会尽量至少保证一周写一篇的.如果大家看过我的上一篇教程<Esfog_UnityShader教程_UnityShader语法实例浅析>的话,相信已经对UnityShader有了一些了解了,我们从这篇开始就不会再专门纠缠语法了,一般都会在用到的时候特殊说明一下.如果你还对UnityShader的基础语法比较陌生,那么推荐看一下本系列的前两篇文章地址是http://www.cnblogs.c

Lambert漫反射brdf=Albedo/pi. 推导: 如图,设Lambert面元获得入射照度Ei,各方向均匀释放亮度,每个方向释放的亮度都是Lo. 又设此表面反射率为Albedo,根据反射率定义 Albedo=Eo/Ei =(因为Lo各方向相同)=(为半球) =(Lo*pi)/Ei 所以 brdf=Lo/Ei=Albedo/pi 注: 半球cos积分等于pi的计算过程: 作代换dw=sin(theta)*dtheta*dphi,则 或者也可以用直角坐标系来算,但比较繁:

unityshader中经常见到CGPROGRAM,除此之外还有一个CGINCLUDE关键字. 二个关键字都是用ENDCG来结束,但是用法完全不一样. CGINCLUDE和ENDCG内可以插入一些shader代码,unity会把插入的这些代码插入到每一个pass中.这等于我们只在CGINCLUDE和ENDCG中写一次就可以在多个Pass里复用这些代码. 如果多个Pass中顶点着色器和片元着色器计算的公式之类的都是一样的,只有渲染状态不一样,比如透明度混合的混合参数不同等,此时我们完全可以把多个P

[Unity Shader](三) ---------------- 光照模型原理及漫反射和高光反射的实现 [Unity Shader](四) ------ 纹理之法线纹理.单张纹理及遮罩纹理的实现 [Unity Shader](五) ------ 透明效果之半透明效果的实现及原理 本文主要参考了冯乐乐老师的<Unity Shader入门精要 >一书,再加上网上一些参考资料而写. 笔者使用的是 Unity 2018.2.0f2 + VS2017,书中使用的是 Unity 5.2.1 ,由于版本

第三章<UnityShader概述>的读书笔记: 1.Unity Shader模板提供了几种选择: 标准光照模型(新添加的基于物理的渲染方法) 不含光照的基本的顶点.片元着色器 屏幕后处理效果 ComputeShader较为复杂,不做介绍 2.Shader lab是一层抽象,开发者通过这一层抽象来写Shader,免去和很多文件打交道: 3.Shader lab定义了一个材质需要的所有东西,而不仅仅是着色器代码: 4.Shader lab就是我们直接写的那个Shader文件: 5.Propert

定义: 显卡内部处理图像信号的并行处理单元,也称为渲染流水线 发生位置: CPU和GPU 渲染机理: 将图像所具备的图形信息(顶点.纹理.材质.摄像机位置等)经过一系列阶段的处理,最终转换为屏幕上的图像. 渲染流程: 应用阶段 几何阶段 光栅化阶段 应用阶段 Application Stage 发生位置: CPU 阶段目标: 准备渲染所需的几何信息,即渲染图元(rendering primitives) 渲染数据: 场景数据:如摄像机,视锥体,模型,光源.. 粗粒度剔除:即剔除不可见物体 渲染状

本代码只适用于平行光. 1.逐顶点漫反射光照 1.1漫反射光照原理 1.2代码实现 在Properties语义块中声明一个漫反射颜色属性 Properties { //漫反射参数,用于调整漫反射效果 _Diffuse ("Diffuse", Color) = (1, 1, 1, 1) } 在SubShader语义块中定义一个Pass语义块. 在Pass的第一行指明光照模式. Tags{"LightMode" = "ForwardBase"} 在P

大半夜的,先说些废话提提神 如今智能家居已经不再停留在概念阶段,高大上的科技公司都已经推出了自己的部分或全套的智能家居解决方案,不过就目前的现状而言,大多还停留在展厅阶段,还没有广泛的推广起来,有人说最大的问题是标准不统一云云,但在我看来,最大的问题在于两个方面,一个是价格,一个是操作的简便性,技术上的问题并不是阻碍智能家居推广的核心因素. 再来说说最近很火很惹人爱的微软小娜,Cortana.本人作为微软的死忠,作为一名靠.Net混饭的屌丝程序男,自然是有一部撸妹的,并且在小娜推送当天更新了手机

import java.util.Hashtable; /** * 享元模式 * @author TMAC-J * 享元模式一般和工厂模式一起使用,但此处为了更好说明,只用享元模式 * 定义:享元模式针对于是一种以时间来切换空间的方式,其公用同一实例,线程池,string都是其应用 */ public class FlyweightPattern { public class Flyweight{ private Hashtable<String, Object> objs = new Has

CSharpGL(39)GLSL光照示例:鼠标拖动太阳(光源)观察平行光的漫反射和镜面反射效果 开始 一图抵千言.首先来看鼠标拖动太阳(光源)的情形. 然后是鼠标拖拽旋转模型的情形. 然后我们移动摄像机来从不同的角度看看. 现在太阳(光源)跑到比较远的位置去了,我们再移动它试试看. 本文就介绍平行光下是如何实现漫反射和镜面反射的. 本文shader核心部分来自红宝书第八版. 光照 只需记住一点,用GLSL实现光照效果时,都是根据顶点的位置.法线方向.光源位置(方向).摄像机位置等等这些数据,根据

CSharpGL(13)用GLSL实现点光源(point light)和平行光源(directional light)的漫反射(diffuse reflection) 2016-08-13 由于CSharpGL一直在更新,现在这个教程已经不适用最新的代码了.CSharpGL源码中包含10多个独立的Demo,更适合入门参考. 为了尽可能提升渲染效率,CSharpGL是面向Shader的,因此稍有难度. 光源 如何用GLSL实现点光源和平行光源等各类光源的效果?这个问题我查找资料.思考了很久,今天终

最近在学做微信开发,没有自己的域名和服务器就不得不寄人篱下,索性自己就到云主机上搭建了个服务器,但是水平有限弄了一个下午~~有自己的域名和服务器的好处相信不用我多说了.比如日后可以有自己域名的个性博客,或是把自己的项目放在里面展现给其他人看~~下面就开始进入正题了 一:云服务器 可能有些同学还不知道有这福利:1元=服务器+域名(腾讯云),每天有200个名额,祝各位好运! 这就是我买下的最低配的1元服务器啦~~(如果是搭建node服务器的话,建议装CentOS系统,能少很多麻烦) 二:关于域名解析

一.引言 在软件开发过程,如果我们需要重复使用某个对象的时候,如果我们重复地使用new创建这个对象的话,这样我们在内存就需要多次地去申请内存空间了,这样可能会出现内存使用越来越多的情况,这样的问题是非常严重,然而享元模式可以解决这个问题,下面具体看看享元模式是如何去解决这个问题的. 二.享元模式的详细介绍 在前面说了,享元模式可以解决上面的问题了,在介绍享元模式之前,让我们先要分析下如果去解决上面那个问题,上面的问题就是重复创建了同一个对象,如果让我们去解决这个问题肯定会这样想:“既然都是同一个

很多笔试面试都喜欢考察快排,叫你手写一个也不是啥事.我很早之前就学了这个,对快速排序的过程是很清楚的.但是最近自己尝试手写,发现之前对算法的细节把握不够精准,很多地方甚至只是大脑中的一个映像,而没有理解其真正的本质意图.于是今天结合了<数据结构>(严蔚敏),和<算法导论>进行一番探究. 首先先给出快速排序的严蔚敏版的实现(实际上这部分的partition也是算法导论里面思考题的实现方式,细节可能不一样): public class QuickSort implements Sort

3143: [Hnoi2013]游走 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 2264  Solved: 987[Submit][Status][Discuss] Description 一个无向连通图,顶点从1编号到N,边从1编号到M. 小Z在该图上进行随机游走,初始时小Z在1号顶点,每一步小Z以相等的概率随机选 择当前顶点的某条边,沿着这条边走到下一个顶点,获得等于这条边的编号的分数.当小Z 到达N号顶点时游走结束,总分为所有获得的分数

3270: 博物馆 Time Limit: 30 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 292  Solved: 158[Submit][Status][Discuss] Description 有一天Petya和他的朋友Vasya在进行他们众多旅行中的一次旅行,他们决定去参观一座城堡博物馆.这座博物馆有着特别的样式.它包含由m条走廊连接的n间房间,并且满足可以从任何一间房间到任何一间别的房间. 两个人在博物馆里逛了一会儿后两人决定分头行动,去看各自感兴趣的艺术品.他

当做重要决定时,我们可能会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见.机器学习处理问题也是这样,这就是元算法(meta-algorithm)背后的思路. 元算法是对其他算法进行组合的一种方式,其中最流行的一种算法就是AdaBoost算法.某些人认为AdaBoost是最好的监督学习的方法,所以该方法是机器学习工具箱中最强有力的工具之一. 集成学习或者元算法的一般结构是:先产生一组"个体学习器",再用某种策略将他们结合起来.个体学习器通常是由一个现有的学习算法从训练数据产生. 根据个体学习器的生

一.享元模式 在一个系统中如果有多个相同的对象,这些对象有部分状态是可以共享的,我们运用共享技术就能有效地支持大量细粒度的对象. 二.例子 举个围棋的例子,围棋的棋盘共有361格,即可放361个棋子.现在要实现一个围棋程序,该怎么办呢?首先要考虑的是棋子棋盘的实现,可以定义一个棋子的类,成员变量包括棋子的颜色.形状.位置等信息,另外再定义一个棋盘的类,成员变量中有个容器,用于存放棋子的对象. (1)未采用享元模式的实现 //棋子颜色 enum PieceColor {BLACK, WHITE};