简单可交互防护罩的实现方法

本文分享了一种高级的shader效果,通过计算物体法线方向和观察方向的夹角来实现柔和的描边效果。同时,利用深度图解决了物体交互时的相交边显示问题,使护盾在物体进入和离开时能实时出现相交边。文中详细介绍了利用深度信息计算相交部分的方法,并应用于水体交互效果的制作。
大家好,时隔很久,汪汪又来更新文章啦,这次要给大家分享一点比较高级的shader效果,算是进阶shader吧,效果不错,实现方法也很简单,老样子,我们需要看一下效果图: 扭曲效果我们是之前讲过的,用抓屏,然后扭曲UV来实现,就是之前的热空气案例。 现在的难题在于,我们的护盾是可交互的,就是物体离开和进入都能实时的出现"相交的边": 还有就是护盾的边缘效果,比较柔和的描边。

我们开始吧!!

首先我们需要先实现描边效果,描边如何实现?? 利用物体法线方向和观察方向来计算,这里汪汪用一张3DMax中的法线图来说明: 如图,越是物体边缘,法线方向和我们的观察方向的角度是越大的,趋于垂直,利用这种特性,我们可以开始撰写代码: 代码中汪汪最重要的两个参数为normal和viewdir,分别为法线方向和视角方向,在后面的片元着色器中,汪汪用点积的结果来判断它们两个方向夹角幅度,并把结果用来影响颜色输出。 如果开了透明混合,我们就会发现,物体中间已经透明了: 接下来是交互部分,这里我们用深度图来解决,所谓深度图,就是保存了屏幕中各物体离摄象机远近的图片。 但是,小伙伴们通过观察思考,不难发现,如果两个物体相交,那么他们的边缘的深度信息是一样的,基于这个理论,我们可以计算出相交的部分的像素值: 由于这里深度图:_CameraDepthTexture没有保存透明物体的深度信息,所以我们使用COMPUTE_EYEDEPTH来获取球体各个点的深度信息。 通过两个深度相减,我们把相同的地方都归零,然后反转,就能得到交边值。 最后把结果用来影响上色就行: 简单水体交互也是一样的道理,我们现在可以提取相交部分的像素值,通过蒙版,扭曲,来制作效果。这里重点介绍防护罩,水体汪汪不再展开。
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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