飞一般的WebGL之唱起3D编程前的战歌

本文深入浅出地解析了计算机图形学的基本原理,重点介绍了从2D图形到3D图形的转变过程。通过透视原理和光栅化技术,文章阐述了如何在二维屏幕上呈现三维视觉效果,使读者对3D图形编程有了更深刻的理解。

前言

计算机图形的最初形式就是在一块面板上闪烁的灯。

从上图可以推出“灯泡编程”大致过程是:程序员先对这些机器编程,然后阅读机器的计算结果,最后将计算结果通过很多灯泡的亮灭组合来向计算机用户传达有用的信息。这就是最早的计算机图形。

了解和掌握计算机图形学,可以更好的走向3D图形编程,图形学中理论的知识就不说了,本文章也不介绍很多关键点,我把我学习过程中总结的一些很重要的知识分享出来。


从2D走向3D

3D,D是 Dimension 的简写,维度的意识,也就是3维,那么3维是指什么?3维是指:宽度、高度和深度。 3D图形可以很通俗的解释为:一个图形具有三个维度,分别为宽度、高度和深度。那么回头看一下2D图形,也就只有两个维度了,宽度和高度。

那么问题来了,2D图形是在计算机屏幕上显示,3D图形也是。但是计算机屏幕仅仅是面,怎么才能显示出3D图像呢?

其实计算机3D图形在本质上也是平面的,它只是在计算机屏幕上所显示的二维图像,那它如何实现3维的感觉呢?

这是理解从2D走向3D最关键的知识,其实3D图形是通过在计算机屏幕上显示二维图像的同时,再提供深度也就是第三维,来让我们的眼睛对图形产生3D的错觉。如下图通过增加深度来让眼睛产生3D的错觉。

从2D走向3D的本质可以用下面的公式来表达:

    2D + 透视 = 3D 
复制代码

通过给二维图形增加透视(Perspective),来让我们产生深度的幻觉,从而产生3D既视感。这就是2D走向3D的一个关键知识点。


光栅化

看到光栅化的时候,一定会想 光栅 是什么,这里学过光学的小伙伴一定都知道是什么,虽然我在大学时,光机电算控都学。但是我这里就不解释光栅了,想了解的请自行百度。因为我觉得没有必要解释它,解释它会引来更多的专有名词和疑惑。但是什么是光栅化,我可以很通俗和简单的解释给你们听。

我将光栅化这样解释:

光栅化是将几何数据经过一系列变换后最终转换为像素,从而呈现在显示设备上的过程。

比如下图:

这两张图片对比看看,考虑考虑,左边是一张图片的几何坐标数据,右边是一张图片的像素位置。再看看两张图有什么区别,然后看下面定义:

光栅化的本质是坐标变换、几何离散化。

从图中可以看到顶点坐标变了,几何连续数据被离散化了。离散化就是将模拟数据转换成了离散数据。

我们现在再回头看图片光栅化,思考一个问题,为什么图片在展示在计算机屏幕上时,要进行光栅化?

答案就是:GIF、JPEG、PNG等图片是基于光栅的,再想一下,也就是基于像素的。这些图片的格式称为光栅图像格式。图片是基于光栅的,那么要将图片在显示设备中显示,就需要对其进行光栅化。因为图片本身是模拟数据,必须经过光栅化来输出到光栅显示器上。也就是计算机屏幕上。

图片光栅化的过程就是将2D图片转化为一个个栅格组成的图像。


3D物体投影到2D平面上

这个涉及到一个很重要的知识,叫坐标转换。首先3D物体在空间中使用笛卡尔坐标系(3维坐标系)来表示位置,因为虚拟3D世界中的几何信息都是三维的。但是目前用于显示的设备都是二维的,所以在光栅化之前,需要将3D世界中的物体投影到二维平面上。这就需要将笛卡尔坐标转换成屏幕上的二维坐标。详细坐标转换留在日后再说,现在只需要知道3D坐标是通过一种规则来变换成2D坐标。从而在屏幕上的2D表面(窗口背景)上展示。

再看光栅化和坐标转换

通过上面的解释,我们可以得出这样的总结:

我们通过将一个3D物体的坐标转换成2D坐标,让其可以在二维显示器上显示,然后再将2D坐标下围成的图形区域进行光栅化,从而在计算机屏幕上渲染出以像素为单位的图像。


总结

进行3D编程,或者进行2D编程时,需要去了解计算机图形的一些基本知识,只有这样才能对图形编程有一个宏观和全面的认识,要学会知其然,知其所以然。

可爱声明: 文章可能有一些错误,如果有,我非常开心的邀请你在评论处指出,就好像是生产上的Bug,出了Bug虽然影响比较严重,但是教训和收获也是深刻的。当然啦,热烈欢迎讨论~

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研究背景与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与应用情况。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数据库设计与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网络安全与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数据库设计与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章系统实现与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系统性能测试与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系统优化与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、验证与优化等流程,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,区分违约与非违约客户。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,需对原始数据进行清理与转换,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、模型构建与验证 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与特异性。 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与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 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与模型优化,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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