5计算机图形学OpenGL

OpenGL(Open Graphics Library)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),在图形学领域具有极其重要的地位。

OpenGL 最初由 SGI 公司在 1992 年发布,旨在提供一种与硬件无关的图形渲染接口,使得开发人员能够方便地创建高性能的图形应用程序随着计算机图形技术的不断发展,OpenGL 也在不断更新和完善,陆续推出了多个版本,如 OpenGL 1.0、0penGL 2.0、0penGL 3.0 等.每个版本都在功能和性能上有所提升,目前OpenGL 的最新版本是 4.6。

特点:

  • 跨平台性:可以在不同的操作系统上运行,如 Windows、Linux、Mac OS 等,使得开发人员能够编写一次代码,在多个平台上运行。
  • 硬件加速:能够充分利用图形处理单元(GPU)的硬件加速功能,实现高效的图形渲染,大大提高了图形处理的速度和性能。
  • 灵活性:提供了丰富的图形渲染功能和接口,开发人员可以根据自己的需求进行灵活的定制和扩展,实现各种复杂的图形效果。
  • 可扩展性:支持各种扩展功能,开发人员可以通过加载扩展库来扩展 OpenGL 的功能,以满足特定的应用需求。

OpenGL的基本功能

  • 基本图形绘制:可以绘制点、线、三角形等基本图形元素,通过组合这些基本图形,可以构建出复杂的 3D 模型
  • 模型变换:支持对模型进行平移、旋转、缩放等变换操作,方便调整模型的位置和姿态。
  • 光照模型:提供了多种光照模型,如环境光、漫反射光、镜面反射光等,可以模拟真实世界中的光照效果,使物体看起来更加真实。
  • 材质设置:可以设置物体的材质属性,如颜色、光泽、透明度等,进一步增强物体的真实感。
  • 纹理映射:允许将纹理图像映射到物体表面,增加物体的细节和真实感,如木纹、皮肤、墙壁等纹理。
  • 混合与透明:支持图形的混合和透明效果,如实现玻璃、水等透明物体的渲染,以及物体之间的融合效果。
  • 帧缓冲与渲染目标:可以创建和使用帧缓冲对象,实现离屏渲染、多渲染目标等功能,方便进行复杂的图形处理和特效制作。

OpenGL的工作流程

  1. 顶点数据准备:定义要绘制的图形的顶点坐标、颜色、法线等数据,并将其存储在缓冲区中。
  2. 着色器编程:编写顶点着色器和片段着色器,顶点着色器用于对顶点数据进行处理,如变换、光照计算等;像素着色器用于计算每个像素的颜色。
  3. 渲染循环:在渲染循环中,不断进行澶染操作,包括清空缓冲区、绑定缓冲区、激活着色器、设置着色器参数、调用绘制命令等。
  4. 显示结果:将渲染后的图像显示在屏幕上,或者保存为文件等。

OpenTK

OpenTK是 OpenGL 的.NET 绑定库,是面向.NET 开发人员。OpenTK 是专门为.NET 平台设计的,使得.NET 开发人员能够使用熟悉的.NET 语言(如 C#、VB.NET等)进行OpenGL 编程,降低了开发难度。
与 OpenGL 紧密结合:提供了与 OpenGL 几乎一一对应的接口,开发人员可以直接使用 OpenGL 的各种功能和特性,同时还提供了一些额外的辅助功能,方便开发。

跨平台支持:与 OpenGL 一样,OpenIK也具有跨平台性,可以在不同的.NET平台上运行,如 Windows Forms、WPF、xamarin 等,方便开发跨平台的图形应用程序。

简单易用:对 OpenGL 的接口进行了一定的封装和简化,使得开发人员能够更快速地上手和使用,减少了代码量和开发时间。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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