OpenGL 模板测试

最新推荐文章于 2025-11-25 12:11:01 发布
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本文介绍了OpenGL中的模板测试技术，用于在绘制图形时筛选和处理像素。通过设置模板缓冲区、比较函数和模板操作，可以实现根据预定义条件决定是否绘制像素以及执行复杂效果。文章提供了源代码示例，帮助读者理解并应用模板测试。

在计算机图形学中，模板测试是一种常用的技术，用于在绘制图形时对像素进行筛选和处理。模板测试允许我们根据一些预定义的条件来决定是否绘制像素，或者在绘制时对像素进行一些额外的操作。在本文中，我们将探讨如何使用OpenGL进行模板测试，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要设置OpenGL的模板缓冲区，用于存储每个像素的模板值。我们可以使用以下代码来创建并启用模板缓冲区：

glEnable(GL_STENCIL_TEST); // 启用模板测试
glClearStencil(0); // 清除模板缓冲区
glClear(
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OpenGL 模板测试：Stencil Testing（C/C++ 实现）
PixelBlade的博客
09-06 198
Stencil testing 的原理是在模板缓冲区中存储一个模板值，并将其与每个片段的模板值进行比较。Stencil testing 是 OpenGL 中的一种重要的测试和渲染技术，它允许我们根据模板缓冲区中的值来决定是否绘制或丢弃片段。在上述示例中，我们首先启用了模板测试功能，并将模板缓冲区的值设置为1。然后，我们清空了模板缓冲区，并绘制了一个矩形，将模板缓冲区的值设置为1。接受三个参数，分别表示模板测试失败时的操作、模板测试通过但深度测试失败时的操作，以及模板测试和深度测试都通过时的操作。
OpenGL之模板缓冲区、片元操作之裁剪测试与alpha测试
TxyITxs的博客
10-19 788
图形编程技术
QT之OpenGL模板测试
weixin_41111116的博客
02-26 631
QT之OpenGL模板测试
OpenGL模板测试
weixin_30394251的博客
02-01 165
模板测试 模板测试是所有OpenGL测试中比较复杂的一种。首先，模板测试需要一个模板缓冲区，这个缓冲区是在初始化OpenGL时指定的。如果使用GLUT工具包，可以在调用glutInitDisplayMode函数时在参数中加上GLUT_STENCIL，例如： glutInitDisplayMode(GLUT_DOUBLE | GLUT_RGBA | GLUT_STENCIL); 在W...
OPENGL模板测试
u010484388的博客
11-04 327
http://blog.163.com/danshiming@126/blog/static/109412748201632895137788/ 其中glStencilFunc主要用于比较像素是否通过 glStencilOp更具上一步的情况，改变模板的值
◮OpenGL-模板测试
itzyjr的专栏
04-13 1270
模板测试 当片段着色器处理完一个片段之后，模板测试(Stencil Test)会开始执行，和深度测试一样，它也可能会丢弃片段。接下来，被保留的片段会进入深度测试，它可能会丢弃更多的片段。模板测试是根据又一个缓冲来进行的，它叫做模板缓冲(Stencil Buffer)，我们可以在渲染的时候更新它来获得一些很有意思的效果。 一个模板缓冲中，（通常）每个模板值(Stencil Value)是8位的。所以每个像素/片段一共能有256种不同的模板值。我们可以将这些模板值设置为我们想要的值，然后当某一个片段有某一个模板
OpenGL之模板测试
一个小菜鸡的学习之路
06-23 926
默认情况下设置的位掩码所有位都为1，不影响输出，但如果我们将它设置为0x00，写入缓冲的所有模板值最后都会变成0.这与深度测试中的glDepthMask(GL_FALSE)是等价的。模板测试是根据又一个缓冲来进行的，它叫做模板缓冲(Stencil Buffer)，我们可以在渲染的时候更新它来获得一些很有意思的效果。场景中的片段将会只在片段的模板值为1的时候会被渲染（其它的都被丢弃了）。1.在绘制（需要添加轮廓的）物体之前，将模板函数设置为GL_ALWAYS，每当物体的片段被渲染时，将模板缓冲更新为1。
opengl模板测试实例
chijiandao3197的博客
09-17 244
在opengl中， 可以开启模板测试功能，来限定某一部分是可画的，某一部分是不可画的。这可通过设置模板模式来控制哪部分是可画的，有点类似在墙上喷字。 虽说剪刀测试也可以限定蓝屏的某一部分可画，但不适用于不规则的区域，不如模板测试灵活。下面提供一个Android模板测试的实例代码： ...
QT+OpenGL模板测试和混合
turbolove的博客
02-25 783
本篇完整工程见gitee:[QtOpenGL](https://gitee.com/turbolove/qtopengl.git) 对应点的tag，由turbolove提供技术支持，您可以关注博主或者私信博主
Qt+opengl模板测试，绘制物体轮廓
06-25
Qt+opengl模板测试，绘制物体轮廓Qt+opengl模板测试，绘制物体轮廓Qt+opengl模板测试，绘制物体轮廓Qt+opengl模板测试，绘制物体轮廓Qt+opengl模板测试，绘制物体轮廓Qt+opengl模板测试，绘制物体轮廓Qt+opengl模板...
OpenGL模板测试与加盖功能深入解析
通过这些文件和描述中的信息，我们可以了解到OpenGL模板测试加盖功能的实践应用，并通过阅读红宝书等相关资料来加深对模板测试概念和实际操作的理解。对于希望深入学习OpenGL图形编程的开发者来说，这是一个很好的...
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 253
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效
CalebLXL的博客
11-24 477
走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。
（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）
最新发布
2501_92808811的博客
11-25 301
在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
iaast的博客
11-24 448
大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 467
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1953
基于华为开发者空间实现花卉识别
人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
2501_94114442的博客
11-21 506
人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
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