OpenGL中的像素包装理解

本文深入解析OpenGL中的像素包装原理,探讨了位图和像素图在内存中的存储方式及其对性能的影响。介绍了如何使用glPixelStorei和glPixelStoref函数调整位图的对齐方式,以提高CPU从内存读取数据的效率。

 

OpenGL中的像素包装理解

像素包装

位图和像素图很少会被紧密包装到内存中。在许多硬件平台上,考虑到性能的原因位图和像素图的每一行的数据会从特殊的字节对齐地址开始。绝大多数编译 器会自动把变量和缓冲区放置在当前计算机架构优化的对齐地址上。OpenGL默认是4字节对齐的。在之前的例子中,篝火图的数据是紧密包装在一起的,但这 不会引起什么问题,因为篝火图刚好是按照4字节对齐的,其宽是32位即4字节。如果位图是34位宽的话,为了按照4字节对齐我们需要为每一行的数据多添加 额外的30位(凑齐64位)无用的存储空间。虽然这会浪费存储空间,但会提升CPU从内存中抓取数据的效率。

你可以用下面两个函数改变位图和像素图的存储方式和检索方式。

void glPixelStorei(GLenum pname, GLint param);

void glPixelStoref(GLenum pname, GLfloat param);

例如你的位图是紧密的包装在一起,你可以调用:

glPixelStorei(GL_UNPACK_ALIGMENT, 1);

GL_UNPACK_ALIGMENT告诉OpenGL如何从数据缓冲区中解包图像数据。同样地,你可以通过GL_PACK_ALIGMENT告诉OpenGL从颜色缓冲区读取的数据如何打包然后放到用户指定的内存空间中去。所有像素存储可用的模式如下表:

  OpenGL超级宝典笔记--像素图

  举个例子:如果*ALIGMENT设置为1,则说明对齐值示1个字节(每行必须示1的倍数),默认示4,则说对齐值示4字节(每行必须示4的倍数)

  如果位图的每个像素保存为 1bit 的数据,并且一行的长度示75,再计算机内存中需要的字节数: 75/8 则 再(9, 10)之间,必须用整数字节,所以需要10个Byte保存。

  (1)如果对齐方式为4,默认4字节, 则需要 10/4 向上取整数,即 一行需要:3*4 = 14 字节保存;

  (2)如果对齐方式为1, 即默认1字节对齐, 需要10字节,即一行需要10 * 1 = 10 字节保存。

  所以,可以得出结论,图像的(每行)数据并不是紧密排列的,也有可能中间因为需要n字节对齐,从而中间有空。

转载于:https://www.cnblogs.com/icmzn/p/5130039.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差方差,增强整体预测的稳定性准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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