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在计算机图形学中，OpenGL（Open Graphics Library）是一个跨平台的图形编程接口，被广泛用于游戏开发、虚拟现实、科学可视化等领域。本文将介绍如何使用OpenGL绘制基本图形，包括点、线段和三角形，并提供相应的源代码示例。
在开始之前，确保您已经安装了OpenGL的开发环境，并且熟悉基本的C++编程知识。
首先，我们需要包含OpenGL的头文件和一些其他必要的头文件：
#include <GL/glut.h>
#include <GL/gl.h>
接下来，我们定义一个OpenGL窗口，并设置窗口的大小和标题：
int mai【OpenGL学习一】用OpenGL绘制图形，制作动画
1.OpenGL基本框架 1.1OpenGL简介 OpenGL(Open Graphics Library，开放图形库)，是三维计算机图形和模型库。作为一个性能优越的图形应用程序设计界面（API），它独立于硬件和窗口系统。并在军事、广播电视、CAD/CAM/CAE、娱乐、艺术造型、医疗影像、虚拟世界等领域都有广泛的用途。具有以下功能： 1.模型绘制 2. 模型观察 3.颜色模式的指...
Android OpenGL10 基本图形绘制 <3>
下面程序的opengl的图形是根据Opengl1.0版本API进行的. : 首先绘制点: : 新建一个android studio工程,这个工程参考前一篇坐标系的.工程名:PumpKinBasicGL10,主类如下: package org.durian.pumpkinbasicgl10; import android.app.Activity; import android.open
OPENGL 简单图形绘制
直接上代码： #include <stdio.h> #include <GL/glut.h> #include <math.h> void myDisplay() { glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT); glRectf(-0.5f, -0.5f, 0.5f, 0.5f); glFlush(); } // 画圆 const int...
OPENGL笔记（2）——绘制基本图形
绘制过程 1.绑定VAO,VBO 在绘制基本图形（点，线，三角形）之前，需要先绑定VAO，VBO。其中VBO可以理解为一块显存地址指针，他负责开辟一块空间并绑定一些绘制需要的数据，比如定点数据，法向量数据。而VAO则是高于VBO的，我们设置完数据后还需要告诉GPU这些数据是以何种形式组织的，每个数据是什么类型的，因为VBO将数据绑定后会送入GPU，而GPU需要知道送入的这部分数据的组织形式，每部分...
OpenGL 实验一 绘制简单图形
OpenGL实验一 OpenGL（英语：Open Graphics Library，译名：开放图形库或者“开放式图形库”）是用于渲染2D、3D矢量图形的跨语言、跨平台的应用程序编程接口（API）。这个接口由近350个不同的函数调用组成，用来绘制从简单的图形比特到复杂的三维景象。而另一种程序接口系统是仅用于Microsoft Windows上的Direct3D。OpenGL常用于CAD、虚拟现实、科...
OpenGL（三）三维图形绘制
#include "stdafx.h" #include<GL/freeglut.h> #include<GLFW/glfw3.h> // 绘图棱锥 void display() { glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT | GL_DEPTH_BUFFER_BIT); // 三维图形由三维空间中的三角形拼接而成 glBegin(...
【OpenGL】计算机图形学实验一：OpenGL基础实验(实验环境的熟悉、简单图形的绘制和输出)
(实验环境的熟悉、简单图形的绘制和输出)1、实验目的和要求学习基本的OpenGL图形绘制和输出函数，掌握使用基于C++ OpenGL开发图形程序的流程。2、实验设备PC机、CodeBlocks\VS系列\OpenGL安装包3、实验内容及原理 搭建VS\CODEBLOCK开发环境中利用OpenGL开发图形学程序的程序框架。实验1: 习题5-27实验2: 习题5-28实验3: 习题5-29实验4: 习题5-30 实验原理(基本知识)4、实验源程序代码、运行结果4.1习题5.27 绘制实线、虚线和点划线4.1.
OpenGL学习系列：基础绘制流程
在本文中，我们将深入探讨OpenGL的基础绘制流程。通过理解OpenGL的绘制流程，我们可以创建各种图形和视觉效果。通过学习和实践，你可以进一步探索OpenGL的强大功能，并创建出令人惊叹的图形和视觉效果。你可以根据需要修改绘制函数中的代码，创建自己想要的图形和效果。在这个示例中，我们绘制了一个红色的三角形。根据你的需求，选择合适的回调函数进行注册。接下来，我们注册回调函数，包括绘制函数和其他事件处理函数。在开始之前，确保已经安装了OpenGL开发环境，并且可以正常编译和运行OpenGL程序。
OpenGL入门：绘制简单图形
本文将介绍如何使用OpenGL绘制一些简单的图形，并提供相应的源代码。希望本文能够帮助你入门OpenGL绘图，并激发你对OpenGL的兴趣。如果你想继续学习，可以探索更多OpenGL的功能和高级绘图技术，如纹理映射、光照和阴影效果等。接下来，我们需要编写OpenGL的初始化函数。然后，我们定义一个绘制图形的函数。这个函数将在OpenGL的绘制回调函数中调用。然后，我们需要编写OpenGL的绘制回调函数。接下来，我们需要编写一个主函数，用来创建窗口和注册OpenGL的回调函数。函数中编写绘制图形的代码。
使用OpenGL进行学习：绘制简单图形
本文将介绍如何使用OpenGL绘制简单的图形，并提供相应的源代码。这只是OpenGL的入门示例，你可以进一步学习和探索OpenGL的各种功能和特性，例如绘制其他形状、使用纹理贴图、添加光照效果等等。在这个函数中，我们首先初始化GLUT库，并设置显示模式、窗口大小和标题。这样，当你编译并运行这段代码时，就会弹出一个窗口，并在窗口中绘制出一个红色的矩形。然后，我们需要编写一个用于绘制图形的函数。在这个函数中，我们首先清空颜色缓冲区，然后设置绘制颜色为红色。注册我们之前编写的绘制函数。开始绘制四边形，并通过。
OpenGL学习第一课：入门指南
这只是OpenGL的入门指南，介绍了一些基本的概念和操作。要深入学习OpenGL，您可以查阅相关的教程和文档，以掌握更高级的功能和技术。OpenGL是一种广泛使用的图形库，用于创建高性能的图形和可视化应用程序。本文将为您介绍OpenGL的基础知识，并提供一些示例源代码，帮助您入门。之间的代码块来定义要绘制的图形的类型。函数将当前矩阵重置为单位矩阵，并使用。函数用于指定顶点的坐标。函数为每个顶点指定颜色。在上述代码中，我们使用。在上述代码中，我们使用。在上述代码中，我们使用。
[Python图像处理] 二十七.OpenGL入门及绘制基本图形（一）
八年前，我正是通过学习OpenGL和C++，通过做“采蘑菇的小矮人”游戏，慢慢走上并爱上了编程。回过头来，我希望通过Python和OpenGL分享一些有趣的知识，提升您的编程兴趣，还原当时的一些记忆。前面一篇文章详细讲解了图像分类原理，并介绍基于KNN、朴素贝叶斯算法的图像分类案例。这篇文章是介绍Python和OpenGL的入门知识，包括安装、语法、基本图形绘制等。基础性文章，希望对你有所帮助。
inferCNVpy分析流程学习
inferCNV的用途大家都已经很清楚了，接下来就走一下流程，试一试Python版的inferCNV。使用的数据集为：GSE188711，既往推文可见：Scanpy分析全流程(含harmonypy整合/细胞周期矫正/双细胞检测及去除)(
Ribo-seq数据解析：从翻译效率计算到动态可视化分析
本文系统介绍了Ribo-seq（核糖体印迹测序）数据分析全流程，从核心的P-site定位、翻译效率计算，到差异翻译分析和动态可视化。重点阐述了如何利用Ribo-seq高分辨率数据揭示基因表达在翻译层面的精细调控，并提供了从数据处理到生物学解读的实用工具与避坑指南。
车辆TBOX科普 第64次 TBOX系统集成测试与文档编写
汽车电子开发中，TBOX作为核心网关面临独特挑战：需处理多网络接口、满足严苛安全标准并确保10年以上可靠性。项目文档是开发流程的核心资产，必须与编码同步更新，构建从需求到测试的完整闭环。系统集成测试需分层进行，结合硬件在环测试和自动化工具，并严格管理缺陷。文档与测试深度协同，通过追溯矩阵确保每个需求都被覆盖验证。最终交付不仅是软件包，更是一套包含完整验证报告的信任体系。这种严谨的工程纪律，是将代码转化为车规级可靠产品的关键保障。
研发工作量科学量化评估模型：从多维系数到等级落地指南
摘要：本文提出了一套基于多维系数的科学量化评估模型，用于精准评估软件开发工作量。该模型从需求复杂度、技术难度、质量要求和依赖风险四个核心维度进行量化评估，通过系数乘积计算综合工作量。文章详细说明了各维度的系数区间划分标准，并演示了从基础工作量估算到综合系数计算的具体步骤。该模型通过结构化评估过程，将主观经验转化为客观量化指标，帮助团队提高工作量评估的准确性，增强项目交付的可预测性。其价值在于使评估过程透明化、结构化和可追溯，从而减少项目延期风险，优化资源规划。
Xshell 连接 kali 虚拟机教程
启动ssh服务，启动后重新查看ssh服务状态，如下图active(running)正常。至此便可以直接使用Xshell登录kali系统了。至此虚拟机已经可以上网。-查看ssh服务状态。
pytorch图像分类篇： 花分类数据集下载和AlexNet网络搭建训练
一、花分类数据集下载 data_setdata_set该文件夹是用来存放训练数据的目录 使用步骤如下： （1）在data_set文件夹下创建新文件夹"flower_data" （2）点击链接下载花分类数据集 （3）解压数据集到flower_data文件夹下 （4）执行"flower_data.py"脚本自动将数据集划分成训练集train和验证集val ├── flower_data ├── flower_photos（解压的数据集文件夹，3670个样本） ...
SAP采购含税价转换的底层逻辑解析：ABAP例程如何实现价税分离计算
本文深入解析SAP系统中采购含税价与不含税价的转换机制，重点介绍VOFM例程和ABAP代码实现价税分离计算的方法。通过详细讲解数学原理、税率体系及SAP定价引擎架构，为开发人员提供完整的解决方案，帮助提升采购业务中的价格处理效率和准确性。
MATLAB 与 STK 互联导出导弹轨迹及速度数据（csv导出）
本文介绍了如何通过 MATLAB 脚本连接 STK 提取导弹三维轨迹数据，并以 CSV 格式导出，包含以下关键内容：自动连接 STK 场景；获取所有导弹对象；提取 J2000 坐标系下的位置和速度；加入任务优先级与状态；导出为标准 CSV 文件；
迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)
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SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
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假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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