OpenGL ES3.0 《学习笔记 十一》 Fragment Operations

最新推荐文章于 2025-10-20 09:15:00 发布
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博客围绕 OpenGL ES3.0 展开，虽未给出具体内容，但推测是关于该技术的相关笔记，涉及 OpenGL ES3.0 的操作等信息技术内容。


OpenGL入门系列-Per-fragment operations
GPU全栈博主
07-30 1139
OpenGL学习脚印:混色(Blending)
王定桥的专栏
08-21 4675
写在前面 上一节学习了使用模板缓冲来制作特殊效果，本节将继续学习一个高级主题-混色(Blending)。通过使用混色，我们可以制作透明、半透明效果。本节示例代码均可以在我的github下载。 本节内容整理自www.learnopengl.com blending. 混色的概念所谓混色，就是将当前要绘制的物体的颜色和颜色缓冲区中已经绘制了的物体的颜色进行混合，最终决定了当前物体的颜色。例如下
Cg Programming/Per-Fragment Operations逐片元操作
taishsoft的专栏
10-17 590
Cg Programming/Per-Fragment Operations。逐片元操作是图形管线的一部分，它通常包含一系列测试和操作，可以在写入帧缓冲中相应像素之前修改由片元着色器生成的片元颜色。如果测试的任意一步失败了，该片元就会被丢弃掉。（该规则的一个例外就是模板测试，即使片元没有通过模板或深度测试它也会被配置来改变像素值。）概览在逐像素操作概览中，蓝色方格表示数据，灰色方格表示可配置的逐片元操作。
OpenGL学习脚印：模板测试(stencil testing)
热门推荐
王定桥的专栏
08-08 2万+
写在前面 上一节介绍了深度测试，本节继续学习一个高级主题-模板测试(stencil testing)。模板缓冲同之前介绍的颜色缓冲、深度缓冲类似，通过它我们可以实现很多的特效，例如轮廓、镜面效果，阴影效果等。本节示例程序均可以从我的github下载。通过本节可以了解到 模板缓冲的作用 模板缓冲的使用方法-简单的矩形模板 模板缓冲实现的outline和refleciton效果 模板缓冲的作用上一节介
【OPENGL ES 3.0 学习笔记】第七天：着色器程序从崩溃到入门
u012739527的博客
10-20 961
着色器程序：图形渲染的核心动力 着色器程序是运行在GPU上的专用代码，负责将3D模型数据转换为2D屏幕图像，是图形渲染管线的关键可编程阶段。它突破了传统固定渲染管线的限制，使开发者能够自定义光照、纹理和特效，同时优化性能。着色器主要分为顶点着色器（处理顶点坐标变换）和片段着色器（计算像素颜色），两者协同工作，配合可选阶段如几何着色器，实现复杂视觉效果。通过GLSL等语言编写的着色器程序，能够灵活控制从基础几何变换到高级PBR渲染的全流程，是现代图形技术的核心驱动力。
OpenGL ES3.0 《学习笔记 八》Vertex Shaders
fangc的专栏
09-03 2796
Vertex Shader Built-In Variables The
OpenGL ES3.0 《学习笔记 一》Introduction to OpenGL ES 3.0
fangc的专栏
08-31 2275
学习对象： GLES_3.0.Programming.Guide.2nd.Edition.pdf
OpenGL ES3.0 《学习笔记 九》 Texturing
fangc的专栏
09-07 1746
本章介绍内容包括：  textures: • Texturing basics • Loading textures and mipmapping • Texture filtering and wrapping • Texture level-of-detail, swizzles, and depth comparison • Texture formats • Using te
LearnOpenGL——法线贴图、视差贴图学习笔记
weixin_70073176的博客
08-19 1772
我们将观察方向变化到切线空间中，所以P向量的x和y分量会与表面切线和副切线对齐，由于切线和副切线向量与表面纹理坐标的方向相同，我们可以用P的x和y元素作为纹理坐标的偏移量。目前，如果我们让平面竖直面对我们，此时效果正常，因为法线贴图中的法线方向指向z正方向并且平面的法线也指向z轴正方向。将法线向量的x、y、z元素储存到纹理中，代替颜色的r、g、b元素，因为法线向量的范围在[-1,1]，所以我们要先将其映射到[0,1]，变换为RGB颜色元素。法线向量从z轴方向也有向其他方向的偏差，颜色也就发生了轻微的变化。
opengl es 2.0 学习笔记
07-29
### OpenGL ES 2.0 学习笔记 #### 一、概述 《OpenGL ES 2.0 学习笔记》是一份针对英文版《OpenGL ES 2.0 Programming Guide》的阅读总结，旨在帮助读者更好地理解和掌握OpenGL ES 2.0的核心概念和技术要点。以下...
JavaScript-WebGL2学习笔记二-从外部load shader
lee353086的专栏
03-19 1069
在前一篇的基础上做了以下修改[1]shader改为从url中获取[2]去掉了四个顶点颜色的输入，改为根据顶点同左下角的距离在fragment shader中计算着色.现在有四个源文件组成这个demohtml文件<html> <head> <!-- Date: 2018-3-19 Author: kagula Pr...
OpenGL ES3.0 《学习笔记 六》 Vertex Attributes, Vertex Arrays, and Buffer Objects
fangc的专栏
08-31 3961
Vertex attributes： 1.什么是vertex attributes 2.vertex attributes  3.bangd
OpenGL ES3.0 《学习笔记 十》 Fragment Shaders
fangc的专栏
09-08 842
Fixed-Function Fragment Shaders Readers
HANA ODBC驱动64位windows安装包
12-24
HANA ODBC驱动64位windows安装包
windows1121H2 家庭版中文，里面的 bthserv.dll文件
12-24
windows1121H2 家庭版中文，里面的 bthserv.dll文件；
中小技术转移机构如何借助知识产权智能运营平台突破市场竞争加剧，由此打造精准的成果转化成功率？.docx
12-24
聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
阻止浏览器 refresh 按钮执行（js 版本）
最新发布
12-24
代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/6591fa032fae twrpgkikernelforpad 这是一个禁用了动态刷新率，固定刷新率为102的通用5.10内核 (This is an 5.10 gki kernel for pad.It disable dynamic fps and set refresh rate 104） 补丁（Patch）:https://.com/nanfaiz/androidgkikernel5.10common/blob/android12-5.10/OWNERS
基于CNN的手写数字识别系统设计与实现
12-24
训练数据保存为deep_convnet_params.pkl，UI使用wxPython编写。卷积神经网络（CNN）是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型，在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟，主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块，使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动，以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和，生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量，增强了泛化能力，并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后，用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化，它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度，同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加，每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征，从底层识别边缘、角点，到高层识别整个对象或场景，使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合，常采用正则化技术，如L2正则化和Dropout，以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值，包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代，其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别，而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今，CNN已成为深度学习图像处理领域的基石，并持续创新。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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