D3D基础笔记(6)- 纹理

本文详细介绍了D3D中的三种过滤器:最近点采样、线性过滤和各向异性过滤,以及Mipmaps过滤器的三种选项。此外还概述了四种纹理寻址模式,并给出了场景中增加纹理的必要步骤。

D3D中的三种过滤器:1.Nearest point sampling,2.Linear filtering,Anisotropic filtering

Mipmaps过滤器的三种选项:

1.D3DTEXF_NONE---------------不使用mipmap;

2.D3DTEXF_POINT---------------通过使用这个过滤器,d3d将选择与屏幕三角形大小最接近的mipmap等级。

3.D3DTEXF_LINEAR-------------通过使用这个过滤器,d3d将选择两个最接近milpmap等级,缩小和放大过滤每个等级,然后线性联合计算它们两个来得到最终的颜色值。

d3d的四种寻址模式是环绕纹理寻址模式,边框颜色纹理寻址模式,截取纹理寻址模式,镜像纹理寻址模式。

场景增加纹理的必要步骤:

1.用纹理坐标指定的,创建物体的顶点。

2用D3DXCreateTextureFromFile函数读取一个纹理到IDirect3DTexture9接口中。

3.设置缩小倍数,放大倍数以及mipmap过滤器。

4.在你绘制一个物体前,用IDirect3DDevice9::SetTexture设置与物体关联的纹理。 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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