Pixel Operation

本文详细介绍了Pixeloperator(像素操作)的概念及应用,包括消除遮挡面、纹理操作、混色及Filtering等关键技术环节,阐述了如何计算每个像素的颜色值。

Pixel operator 又称为Raster Operation,是在更新帧缓存之前,执行最后一系列针对每个片段的操作。

其目的是:计算出每个像素的颜色值。

在这个阶段,被遮挡面通过一个被称为深度测试的过程而消除,这其中包含了很多种计算颜色的方法以及技术。


1.消除遮挡面


2.纹理操作 ,根据像素的纹理坐标,查询对应的纹理值


3.混色 ,根据目前已经画好的颜色,与正在计算的颜色的透明度,混合为两种颜色,作为新的颜色输出,通常称为alpha混合技术。

为了在场景中绘制透明物体,通常需要对物体进行排序,首先,绘制不透明的物体,然后,在不透明的物体的上方,对透明物体按照由后到前的顺序进行混合处理。

如果按照任意顺序进行混合,那么会严重的失真。既然需要排序,那么就需要用到z buffer.


4.Filtering 。将正在算的颜色经过某种Filtering(滤波或者滤镜)后输出。可以理解为:经过一种数学运算后变成颜色值。

该阶段之后,像素的颜色值被写入帧缓存中。

### Pixel Unshuffle 的概念 Pixel Unshuffle 是一种用于图像处理和神经网络中的操作,其作用与 Pixel Shuffle 相反。具体来说,在卷积神经网络中,Pixel Unshuffle 将输入特征图的空间维度缩小而通道数增加。这一过程有助于保留高分辨率细节的同时减少计算量。 对于给定的一个大小为 \(H \times W\) 的输入张量,具有 \(C\) 个通道,通过指定缩放因子 \(r\), 可以得到一个新的形状为 \(\frac{H}{r} \times \frac{W}{r}\) 并且有 \(C*r^2\) 个通道的输出张量[^1]。 ### 实现方法 下面是一个简单的 PyTorch 中实现 Pixel Unshuffle 的例子: ```python import torch.nn.functional as F import torch def pixel_unshuffle(input, downscale_factor): """ Rearranges elements in the tensor into channels. Args: input (Tensor): Input tensor of shape (B, C, H, W). downscale_factor (int): Factor by which spatial dimensions are reduced. Returns: Tensor: Output tensor after applying pixel unshuffling operation. """ batch_size, channels, height, width = input.size() new_height = height // downscale_factor new_width = width // downscale_factor return input.view(batch_size, channels, new_height, downscale_factor, new_width, downscale_factor)\ .permute(0, 1, 3, 5, 2, 4).contiguous()\ .view(batch_size, channels * (downscale_factor ** 2), new_height, new_width) # Example usage input_tensor = torch.randn((1, 3, 8, 8)) output_tensor = pixel_unshuffle(input_tensor, 2) print(output_tensor.shape) # Expected output size should be [1, 12, 4, 4] ``` 此函数接受一个四维张量作为输入以及一个整型参数 `downscale_factor` 表示空间尺寸缩减的比例。该比例决定了最终输出的高度宽度变为原来的几分之一,同时也指定了新产生的额外通道数量是多少倍于原始通道数。
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