Q91:真实地模拟透明材质(Realistic Transparency)(2)——Triangle Meshes

本文测试了使用TriangleMesh图形渲染bunny和horse模型的效果,并通过调整max_depth参数观察不同分辨率下的图形变化。

这一章节是在“Q91:真实地模拟透明材质(Realistic Transparency)”的基础上测试一下Triangle Mesh图形。

之前章节的链接:http://blog.youkuaiyun.com/libing_zeng/article/details/63685229


我们测试的Triangle Mesh图形是bunny和horse。


对比图形:


接下来的测试,是将该图形中的玻璃球换成Triangle Mesh图形。


Bunny:


测试相关代码:






输出图形:


第一组图形:bunny4K,依次是max_depth=2、4、8、16


  


  


第二组图形:max_depth=4,依次是bunny4K、bunny10K、bunny16K、bunny69K


  


  

(如上第二个图形bunny10K是有问题的,因为其对应的PLY文件中的顶点对应的法向量是指向内部的,所以在画图时需要将法向量反向。此处留坑,后续来填


Horse:


相关测试代码:


相比bunny测试时,需要改动如下两处:

1,PLY文件路径;

2,仿射变换。



输出图形:


horse97K,依次是max_depth=2、4、8、16


  


  



<think> 我们注意到用户输入了一个文件路径,但该路径是一个视频文件(.mp4)。然而,用户之前要求的是作为编程专家回答编程相关的问题。这个文件路径似乎与编程问题无关,可能是用户误输入或者想询问关于视频处理的问题。 但是,根据用户之前的要求,他会提问编程相关的问题。因此,我们可以推测用户可能想询问如何通过编程处理这个视频文件?例如,视频处理、读取视频信息、视频转码等。 由于用户没有明确问题,我们无法直接给出答案。因此,我们可以引导用户提出具体问题,或者基于常见的视频处理需求给出一个示例。 例如,我们可以使用OpenCV库来读取视频文件并显示第一帧。但请注意,用户给出的路径是本地路径(E盘),在代码中直接使用这个路径可能无法在他人机器上运行。因此,我们可以展示一个通用的方法,并让用户自行替换路径。 以下是一个使用Python和OpenCV读取视频文件并显示第一帧的示例: 步骤: 1. 安装OpenCV库:`pip install opencv-python` 2. 编写代码读取视频并显示第一帧。 如果用户的问题不是关于视频处理的,那么请用户澄清。 但根据当前信息,我们假设用户想了解如何处理这个视频文件。因此,我们给出一个示例代码: </think> 我注意到您提供了一个视频文件路径,但您尚未提出具体的编程问题。作为编程专家,我可以帮助解决各种编程领域的任务,例如视频处理、文件操作、数据分析等。请提供更详细的需求描述,比如: 1. 您想对这个视频文件做什么处理?(如提取元数据、转码、分析内容等) 2. 您使用什么编程语言? 3. 您需要实现什么具体功能? 以下是一个示例解决方案,展示如何使用Python提取视频元数据: ```python import cv2 def get_video_metadata(video_path): """获取视频文件的基本元数据""" try: cap = cv2.VideoCapture(video_path) if not cap.isOpened(): raise ValueError("无法打开视频文件") # 获取视频属性 frame_count = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) duration = frame_count / fps if fps > 0 else 0 return { "frame_count": frame_count, "fps": round(fps, 2), "resolution": f"{width}x{height}", "duration_sec": round(duration, 2), "codec": int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FOURCC)) } finally: cap.release() # 使用示例 if __name__ == "__main__": video_path = "E:/WX文件/xwechat_files/wxid_q91gzem24q0022_ebfc/msg/video/2025-11/48e14abb40adfe5038a7efe1cccd0ce3.mp4" try: metadata = get_video_metadata(video_path) print("视频元数据:") for key, value in metadata.items(): print(f"{key}: {value}") except Exception as e: print(f"错误: {str(e)}") ``` **代码解释:** 1. 使用OpenCV的`VideoCapture`读取视频文件 2. 获取关键属性: - `CAP_PROP_FRAME_COUNT`:总帧数 - `CAP_PROP_FPS`:帧率(每秒帧数) - `CAP_PROP_FRAME_WIDTH/HEIGHT`:视频分辨率 3. 计算视频时长(总帧数/帧率) 4. 获取视频编解码器(FOURCC代码) 5. 以字典形式返回所有元数据 **依赖安装:** ```bash pip install opencv-python ``` 请提供具体需求后,我可以为您定制更完整的解决方案。例如视频转码、内容分析、人脸识别等功能实现。
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