Q96:PT(3.4):砂岩纹理(Sandstone Texture)

本文详细介绍如何通过调整噪声系数和使用真实砂岩照片作为颜色带来创建更逼真的砂岩纹理效果。文章对比了砂岩纹理与大理石纹理的区别,并提供了具体的代码实现及测试图形。

标题中的“PT”表示:Procedural Texture(过程纹理)。表示该章节属于“过程纹理”的内容。
当前章节在“过程纹理”内容中的位置:
过程纹理(0)——概述
过程纹理(1)——方格纹理(1)——3D方格纹理
过程纹理(1)——方格纹理(2)——2D方格纹理(1)——平面2D方格纹理
过程纹理(1)——方格纹理(2)——2D方格纹理(2)——球面2D方格纹理
过程纹理(1)——方格纹理(2)——2D方格纹理(3)——圆柱2D方格纹理
过程纹理(2)——纹理的仿射变换
过程纹理(3)——基于噪声的纹理(0)——概述
过程纹理(3)——基于噪声的纹理(1)——Basic Noise Texture
过程纹理(3)——基于噪声的纹理(2)——Wrapped Noise Texture
过程纹理(3)——基于噪声的纹理(3)——Marble
过程纹理(3)——基于噪声的纹理(4)——Sandstone Texture

1,理论介绍

“砂岩纹理”和“大理石纹理”基本是一样的。两者差异的地方:
1,“砂岩纹理”对应的“颜色带”来自真实砂岩的照片,所以“砂岩纹理”看起来更为逼真;
2,我们知道砂岩是沉积岩,所以纹理非常平整,所以我们需要将噪声系数perturbation设置得非常小(一般都是0.1左右)。

基于“大理石纹理”章节的代码,只需改动两处:
1,将“颜色带”图片换成“砂岩纹理”的;
2,将噪声系数设置成很小的正实数。

2,测试图形

2.1 测试代码

和marble章节差异的地方如下截图:
这里写图片描述

2.2 输出图形

求和项数6,求和幅值0. 5,求和频率2;噪声缩放系数为0.1

纹理仿射变换:
it_ptr->rotate_x(-60);
it_ptr->rotate_y(-60);

颜色带:
这里写图片描述
前边是纹理没有仿射变换时的图形;后边是纹理发生仿射变换时的图形。
这里写图片描述 这里写图片描述

颜色带:
这里写图片描述
前边是纹理没有仿射变换时的图形;后边是纹理发生仿射变换时的图形。
这里写图片描述 这里写图片描述

颜色带:
这里写图片描述
前边是纹理没有仿射变换时的图形;后边是纹理发生仿射变换时的图形。
这里写图片描述 这里写图片描述

颜色带:
这里写图片描述
前边是纹理没有仿射变换时的图形;后边是纹理发生仿射变换时的图形。
这里写图片描述 这里写图片描述

3,补充测试图形——Solid Cylinder

3.1 测试代码

这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述

3.2 输出图形

求和项数6,求和幅值0. 5,求和频率2;噪声缩放系数为0.1

纹理仿射变换1:
it_ptr->rotate_z(110);
纹理仿射变换2:
it_ptr->rotate_z(110);
it_ptr->translate(1.0, 0.0, 0.0);
纹理仿射变换3:
it_ptr->rotate_z(110);
it_ptr->translate(1.0, 4.0, 0.0);
颜色带:
这里写图片描述

第一张图形是没有纹理仿射变换;第二张图形是发生纹理仿射变换1;
第二张图形是发生纹理仿射变换2;第二张图形是发生纹理仿射变换3;
这里写图片描述 这里写图片描述
这里写图片描述 这里写图片描述

4,其他说明

完整代码下载路径:http://download.youkuaiyun.com/detail/libing_zeng/9799042

Referrance:
[1]. Kevin Suffern, Ray Tracing from theGround Up, A K PetersLtd, 2007.

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
标题中的"EthernetIP-master.zip"压缩文档涉及工业自动化领域的以太网通信协议EtherNet/IP。该协议由罗克韦尔自动化公司基于TCP/IP技术架构开发,已广泛应用于ControlLogix系列控制设备。该压缩包内可能封装了协议实现代码、技术文档或测试工具等核心组件。 根据描述信息判断,该资源主要用于验证EtherNet/IP通信功能,可能包含测试用例、参数配置模板及故障诊断方案。标签系统通过多种拼写形式强化了协议主题标识,其中"swimo6q"字段需结合具体应用场景才能准确定义其技术含义。 从文件结构分析,该压缩包采用主分支命名规范,符合开源项目管理的基本特征。解压后预期可获取以下技术资料: 1. 项目说明文档:阐述开发目标、环境配置要求及授权条款 2. 核心算法源码:采用工业级编程语言实现的通信协议栈 3. 参数配置文件:预设网络地址、通信端口等连接参数 4. 自动化测试套件:包含协议一致性验证和性能基准测试 5. 技术参考手册:详细说明API接口规范与集成方法 6. 应用示范程序:展示设备数据交换的标准流程 7. 工程构建脚本:支持跨平台编译和部署流程 8. 法律声明文件:明确知识产权归属及使用限制 该测试平台可用于构建协议仿真环境,验证工业控制器与现场设备间的数据交互可靠性。在正式部署前开展此类测试,能够有效识别系统兼容性问题,提升工程实施质量。建议用户在解压文件后优先查阅许可协议,严格遵循技术文档的操作指引,同时需具备EtherNet/IP协议栈的基础知识以深入理解通信机制。 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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