用OpenInventor实现的NeHe OpenGL教程-第四十一课

本教程通过OpenInventor实现NeHe OpenGL教程中的体积雾气特效,利用面向对象编程方法,从SoWinExaminerViewer类派生并重载actualRedraw函数,直接调用OpenGL命令。

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用OpenInventor实现的NeHe OpenGL教程-第四十一课

NeHe教程在这节课向我们介绍了体积雾气特效,这是一种比较新的特效,你的显卡必须支持扩展"GL_EXT_fot_coord"函数。这个特效可以使人产生在雾中漫游的感觉。
OpenInventor目前还不支持体积雾气特效,虽然我们仍然可以按照前面课程的思路,通过创建SoCallback节点来直接调用OpenGL。但在这节课中我打算使用另外的一种方法来调用OpenGL命令。OpenInventor号称是面向对象的图像库,所以它肯定支持类、继承、多态等面向对象编程的方法。在这节课中,我们通过从SoWinExaminerViewer类派生出我们自己的类,然后重载虚函数actualRedraw,在这个函数中直接调用 NeHe教程的OpenGL命令。
下面是我们自己类定义:
class SoMyWinExaminerViewer :public SoWinExaminerViewer
{
public :
SoMyWinExaminerViewer(HWND hAttachWnd);
~SoMyWinExaminerViewer(void);
virtual void actualRedraw(void);
virtual SbBool processSoEvent(const SoEvent * const event);
};
类的实现如下:
SoMyWinExaminerViewer::SoMyWinExaminerViewer(HWND hAttachWnd) : SoWinExaminerViewer(hAttachWnd)
{
}
SoMyWinExaminerViewer::~SoMyWinExaminerViewer(void)
{
}
下面函数中,Initialize,Draw函数都拷贝自NeHe教程
void SoMyWinExaminerViewer::actualRedraw(void)
{
SoWinExaminerViewer::actualRedraw();
static bool bInit = false;
if(!bInit)
{
Initialize();
bInit = true;
}
ReshapeGL(lWndWidth,lWndHeight);
Draw();
}
SbBool SoMyWinExaminerViewer::processSoEvent(const SoEvent * const event)
{
if (SO_KEY_PRESS_EVENT(event, UP_ARROW))
{
if(camz < 14.0f)
camz += 0.4;
render();
}
else
if (SO_KEY_PRESS_EVENT(event, DOWN_ARROW))
{
if(camz > -19.0f)
camz -= 0.4;
render();
}
return SoWinExaminerViewer::processSoEvent(event);
}
剩下的框架代码和我们前面的课程一样,这里就不再详细解释了。
编译运行我们程序,屏幕会显示体积雾气特效。按上下箭头可以前进/后退。效果和NeHe第四十一课是相同的
本课的完整代码 下载。(VC 2003 + Coin2.5)
后记
OpenInventor是一种基于OpenGL的面向对象的三维图形软件开发包。使用这个开发包,程序员可以快速、简洁地开发出各种类型的交互式三维图形软件。这里不对OpenInventor做详细的介绍,读者如果感兴趣,可以阅读我的blog中的这篇文章《 OpenInventor 简介》。
NeHe教程是目前针对初学者来说最好的OpenGL教程,它可以带领读者由浅入深,循序渐进地掌握OpenGL编程技巧。到目前为止(2007年11月),NeHe教程一共有48节。我的计划是使用OpenInventor来实现所有48节课程同样的效果。目的是复习和巩固OpenGL的知识,同时与各位读者交流OpenInventor的使用技巧。
因为篇幅的限制,我不会介绍NeHe教程中OpenGL的实现过程,因为NeHe的教程已经讲解的很清楚了,目前网络中也有NeHe的中文版本。我将使用VC 2003作为主要的编译器。程序框架采用和NeHe一样的Win32程序框架,不使用MFC。程序也可以在VC Express,VC 2005/2008中编译。我采用的OpenInventor开发环境是Coin,这是一个免费开源的OpenInventor开发库。文章 《 OpenInventor-Coin3D开发环境》 介绍了如何在VC中使用Coin。我使用的Coin版本是2.5。读者可以到 www.coin3d.org 中免费下载。
读者可以在遵循GNU协议的条件下自由使用、修改本文的代码。水平的原因,代码可能不是最优化的,我随时期待读者的指正和交流。转载请注明。谢谢。
我的联系方式:
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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