Rein的博客

论文链接视频链接这是 Thomas Müller 等人在 SIGGRAPH 2021 上发表的。论文写的有点 pedantic，没有看懂，但是看了视频就懂了。Radiance CachingRadiance Caching 是个老算法了。主要就是把一个点辐射出的 Radiance 编码成 Spherical Harmonics，然后在实时渲染中帮助做 shading。可以作为 precomputation 算法，也可以用来加速实时光追。Pre-convolved Radiance Caching

Mitsuba 1 代已经很老旧了。它最新的版本要求使用VS 2017编译，我只装了VS 2019，在编译的时候踩了很多坑。使用 master branch 的坑一开始按照这篇博文讲的方法操作，用 annaconda 创建了一个 python 2.7 的环境，然后安装了 dependecies_win64 里的 Scons 2.5.1。结果在编译的时候，提示找不到 MSVC 编译器。后面还用 visual studio installer 安装的 2017 的 vc，但怎么尝试都是一样的问题。使用 s

需要注意的是，计算机图形学是把辐射 (Radiance) 等概念和亮度 (Luminance) 等概念混为一谈的。前者是辐射度量学的概念，后者是光度学的概念；事实上，辐射强不一定亮度强，比如红外光人眼是看不见的，那么一个红外光源，它不管辐射是强是弱，人眼都是感觉不到的，所以亮度都是 0。在计算机图形学中，肯定不会讨论人眼看不到的东西，所以如果出现了辐射度量学的概念，那么我们直接把它们当成光度学中共轭的概念就行了。人眼对辐射的可见性用什么衡量呢？要用到光度函数 (Luminous efficiency fu

背景假设要实现人的面部或手部的运动检测。方法：先对摄像头输入的图像进行处理，只保留符合人体肤色的像素，再计算视频中此帧和上一帧图像数据的差异。差异超过一定阈值即认为画面中的人体产生了运动。代码from cv2 import cv2import matplotlib.pyplot as pltdef cvt(img): # 肤色提取 YCrCb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCR_CB) # 转换至YCrCb空间 # 人体肤色在YCrC

Bresenham画线算法简介只介绍当直线的斜率小于1大于0时的算法：输入线段的两个端点计算Δx, Δy，得到P0=2Δy-Δx,从k=0开始，对于每个xk，检测Pk的符号：Pk<0：下一个要绘制的点为(xk+1, yk)，Pk+1=Pk+2Δy否则：下一个要绘制的点为(xk+1, yk+1)，Pk+1=Pk+2Δy-2Δx重复步骤3，共Δx-1次效果代码#incl...