iOS stencil buffer

最新推荐文章于 2023-08-28 18:10:11 发布
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本文详细探讨了iOS平台下stencilbuffer技术在ES1.1和ES2.0版本中的支持情况，包括不同设备（如MBX和SGX）的差异，并解释了如何通过FBO配置实现stencil功能。

iOS stencil buffer

Both ES1.1 and ES2.0 support stencil operations.

However the availability of a stencil buffer is renderer-dependent. On iPhone OS platforms:

* MBX based devices do not support stencil
* SGX based devices (and the iPhone simulator, in OS 3.x) support stencil in both ES1.1 and ES2.0

Specifically, the ability to use stencil is controlled by the FBO configurations you are allowed to create (because EAGL is entirely FBO-centric.) So if you are able to create a renderbuffer in STENCIL8 or DEPTH24_STENCIL8 formats and get a complete FBO with it, stencil works. These capabilities are advertised in the extension string by OES_stencil8 and OES_packed_depth_stencil .
iteye_365
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OpenGL学习笔记——StencilBuffer
正经的时候都在打游戏
10-18 957
StencilBuffer是模板缓冲，可以用来实现一些诸如描边，遮罩之类的操作。 一开始我理解起来很费劲，后来结合几个例子，终于明白了使用StencilBuffer的要点。 使用StencilBuffer，分为两大部分： 【1】创建stencil Buffer 部分 创建Stencil，用其他模型，遮罩等的片段，去创建stencil buffer。（遮罩也完全可以不被显示出来，只更
UE4 iOS Metal FrameBufferFetchMRT
逍遥剑客
11-27 2231
最近在手机上尝试了一下把SceneColor改成R11G11B10, 使用FrameBufferFetch来读取深度. Android上可以使用framebuffer_fetch_depth_stencil, 但是iOS上不支持DepthFetch. 所以就尝试使用MRT输出一个R16F的Depth, 需要依赖FramebufferFetchMRT的实现. 4.26中UE4已经增加了延迟渲染, FramebufferFetchMRT已经实现了vk和metal的, 所以很方便地就合并了过来, 用法是这样的:
遮罩层 CCClippingNode Stencil buffer is not enabled (ios/android)
kelton的专栏
03-03 2772
用途： 做新手教程，周围较暗，然后高亮一个位置。 示例代码：      CCLayerColor *player = CCLayerColor::create(ccc4(0, 0, 0, 110));         CCClippingNode *pclip = CCClippingNode::create();     pclip->setInverted(true);
Stencil buffer is not enabled.的问题解决
satanzw的专栏
05-08 1036
这个问题实际上是在quick cocos2dx 3.3final中使用ClippingNode时 使用图片遮罩时，发现setStencil居然没有效果，跟踪发现原来是这里获取模板深度为0 之前一次错误的调整是在引擎层中开启深度测试： 实际上这里已经没有用了 需要在引擎层中调整，直接设置深度测试开启即可
[Unity3D]Stencil buffer失效了怎么办
大普通
06-17 2270
摘要在unity4.6.5f1这个版本中，shader中使用stencil buffer出现了失效的情况。正文两个使用stencil buffer的shader显示正常，但是无论是在scene视图还是game视图，看上去就跟没使用stencil buffer一样。以为是unity版本的问题，但是同版本的其他工程中却一切正常。最终重新选择了编辑器中的layout解决了这个问题。最后挺好。
Unity Stencil模版测试的简单应用
qq_41328432的博客
08-28 638
通常情况下，Stencil值在绘制对象时被设置，然后在随后的绘制步骤中用来决定哪些像素应该被绘制，哪些像素应该被忽略，或者以不同的方式处理。在我们的屏幕上，每一个像素都有自己的stencil值，默认是0。在实际应用中，我们可以通过stencil test来改变像素的stencil值，也可以通过stencil test来剔除一些像素的渲染。在创建一个一样的，命名为Stencil2，Stencil的Value设为2，其他一样。这里填的是Replace，代表通过之后，用Ref的值替换当前缓冲的值。
探索OpenGL ES 2.0：蒙板Stencil使用教程
蒙板技术通过设定一个蒙板缓冲区（Stencil Buffer）来实现。在渲染过程中，每次写入像素之前，都会检查这个像素的蒙板值是否符合特定的条件。如果符合，才会进行后续的绘制操作，否则就跳过。这样可以创建复杂的剪裁...
OpenGL ES应用开发实践指南 iOS卷
07-29
**基础概念**：理解OpenGL ES的基本架构，包括上下文（Context）、绘图表面（Framebuffer）、帧缓冲区（Frame Buffer）、颜色缓冲区（Color Buffer）、深度缓冲区（Depth Buffer）以及模板缓冲区（Stencil Buffer）...
commandBuffer、hdr、msaa兼容性测试及后续
阿拉平平的专栏
12-20 4667
测试场景 测试主要目的：msaa在不同平台上兼容性如何。 unity版本：2017.1.0f3. 在米4（adreno)测试性能： 在华为p10上出现场景中terrain有的地方被截取，sphere不显示的bug。 经过测试发现，去掉水上面挂的commandBUffer脚本，就不会出现这个问题。 下载unity官方自带的commandBuffer工程再开启msaa发
ios 绘制线框_iOS 图形绘制框架 ——UIBezierPath 、Core Graphics 和OpenGL
weixin_30215717的博客
12-29 646
引子PD：我们需要的界面大概是这样子的，可以实现吗？技术：ok，这个界面很简单，我们用基本的view就可以实现。数日后UED：我们的设计是这样子的技术：呃，晴天霹雳啊，为什么搞的这么复杂，又要弧度，又要曲线？为什么不能用标准的框架来UED：这就是艺术，激烈而又平滑的过渡才能彰显她旺盛的生命力，而明暗错落的颜色赋予了她燃烧不尽的激情，仿佛一个少女，身材高挑、烈焰红唇......技术：就不能少搞些奇技...
什么是模板缓冲（Stencil Buffer）
徐新华的专栏
10-08 6768
什么是模板缓冲（Stencil Buffer） 模板缓冲类似于深度缓冲。事实上，它使用深度缓冲的一部分(因此，深度缓冲常常被称做depth-stencil缓冲)。深度缓冲让程序员可以设置一个模板函数测试"reference（参考）"模板值－一个全局值 – 每次当这个值仍然在
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内容概要：本文通过改造DVWA漏洞靶场，构建了一条从SQL注入到文件上传再到远程命令执行（RCE）的完整攻击链，重点展示代码级攻防技术。文中详细解析了二次注入、图片马精制、竞争上传和LD_PRELOAD沙箱逃逸等高阶技巧，并提供了完整的Python利用脚本与官方修复补丁，强调在真实竞赛场景下的实战应用与防御策略。同时展望了自动化Patch评估、微服务漏洞链和合规审计等未来发展方向。; 适合人群：具备一定Web安全基础，参加CTF竞赛或从事渗透测试工作的安全从业者，以及蓝队防守人员和安全培训讲师。; 使用场景及目标：①在高校CTF比赛中作为高难度Web题型，检验选手综合攻防能力；②用于企业招聘中考察候选人实战编码与应急响应能力；③辅助安全培训中进行攻击复现与防御规则编写。; 阅读建议：学习者应结合DVWA环境动手实践每个攻击环节，深入理解Payload构造原理与系统底层机制，同时对比官方Patch掌握安全编码规范，提升攻防双向能力。
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本书全面介绍量子信息科学的核心概念，涵盖量子计算、量子通信与退相干机制。从基本的量子比特出发，深入探讨纠缠、量子门、测量及错误校正等关键技术。结合理论与实验视角，解析量子隐形传态、量子密码学与量子算法的实现原理。书中融合多位领域专家的讲义，兼顾初学者与研究前沿，是进入量子信息技术领域的理想指南。
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内容概要：本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化（GEO）时代下的全渠道策略与效果评估体系，涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战，并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势，包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略，提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法，并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外，结合“传声港”工具实操指南，提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案，并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群：企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者，具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标：①制定科学的新闻发稿策略，实现从“流量思维”向“价值思维”转型；②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵；③利用AI工具实现精准投放与GEO优化，提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性；④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议：建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习，重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标，在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略，并定期复盘优化，以实现品牌传播的长期复利效应。
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