十一,从摄像机打印HDR环境贴图

文章详细描述了如何使用osg库中的TextureCubeMap和Camera在osgViewer环境中创建立方体贴图并打印为多个BMP文件,同时展示了与Shader的交互和图像处理过程。

越来越接近真相了。我们很自然地想到,如果把漫游器放在中心打印,是不是就可以打印整个等距柱状投影图了呢?是的,但是,只是要注意的是,立方体贴图的内部和外部尽管一样,但是还是稍微有点模糊,也可以在外部设置漫游器位置六次,打印六次,就像上节那样。但是,这里不考虑这些细节。
也就是把漫游器位置设置为
osg::Vec3d newEye(0, 0, 0);

运行结果不出所料。
在这里插入图片描述

当然,也可以把osg::Image和osg::TextureCubeMap关联起来。使用osg::TextureCubeMap打印。即

int textureWidth = 512;
int textureHeight = 512;

osg::ref_ptr<osg::TextureCubeMap> texture = new osg::TextureCubeMap;

texture->setTextureSize(textureWidth, textureHeight);
texture->setInternalFormat(GL_RGB);
texture->setFilter(osg::Texture::MIN_FILTER, osg::Texture::LINEAR);
texture->setFilter(osg::Texture::MAG_FILTER, osg::Texture::LINEAR);
texture->setWrap(osg::Texture::WRAP_S, osg::Texture::CLAMP_TO_EDGE);
texture->setWrap(osg::Texture::WRAP_T, osg::Texture::CLAMP_TO_EDGE);
texture->setWrap(osg::Texture::WRAP_R, osg::Texture::CLAMP_TO_EDGE);

各个面关联,比如
camera->attach(osg::Camera::COLOR_BUFFER, texture, 0, osg::TextureCubeMap::POSITIVE_Y);

	osg::ref_ptr<osg::Image> printImage = new osg::Image;
	printImage->setFileName(camera->getName());
	printImage->allocateImage(textureWidth, textureHeight, 1, GL_RGBA, GL_UNSIGNED_BYTE);
	texture->setImage(0, printImage);
	camera->attach(osg::Camera::COLOR_BUFFER, printImage);

打印时

		int imageNumber = textureCubeMap->getNumImages(); 
		for (int i = 0; i < imageNumber; i++)
		{

			osg::ref_ptr<osg::Image> theImage = textureCubeMap->getImage(i); 
			std::string strPrintName = "e:/" + theImage->getFileName() + ".bmp";
			osgDB::writeImageFile(* theImage, strPrintName);
		}

完整代码如下:
#include <osg/TextureCubeMap>
#include <osg/TexGen>
#include <osg/TexEnvCombine>
#include <osgUtil/ReflectionMapGenerator>
#include <osgDB/ReadFile>
#include <osgViewer/Viewer>
#include <osg/NodeVisitor>
#include <osg/ShapeDrawable>
#include <osg/Texture2D>
#include <osgGA/TrackballManipulator>
#include <osgDB/WriteFile>
static const char * vertexShader =
{
“in vec3 aPos;\n”
“varying vec3 outPos;”
“void main(void)\n”
“{\n”
“outPos = aPos;\n”
" gl_Position = ftransform();\n"
“}\n”
};

static const char *psShader =
{
“varying vec3 outPos;”
“uniform sampler2D tex0;”
"const vec2 invAtan = vec2(0.1591, 0.3183); "
"vec2 SampleSphericalMap(vec3 v) "
"{ "
" vec2 uv = vec2(atan(v.z, v.x), asin(v.y)); "
" uv *= invAtan; "
" uv += 0.5;

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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