start learnning OpenGL

最新推荐文章于 2025-06-15 10:25:20 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-15 10:25:20 发布 · 573 阅读 · 0 ·
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本文介绍了如何下载并配置OpenGL库，通过添加特定预处理器指令解决了环境配置中的常见问题。
下载openGL库，配置环境，然后。。。借鉴网上的在头里面加了。。#define GLUT_DISABLE_ATEXIT_HACK  解决问题。。初步OPen
Shirley_RL
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python opengl 渲染图片和Obj
jacke121的专栏
03-21 1510
python opengl 渲染图片和Obj
图形渲染编程：使用Python实现基于OpenGL的3D图形渲染
ByteSparkX的博客
09-10 932
通过这个简单的示例，你可以了解到如何使用Python和OpenGL库进行基本的3D图形渲染。然后，我们使用glBegin和glEnd函数定义一个立方体的顶点，并使用glVertex3f函数指定每个顶点的坐标。然后，我们需要定义一个渲染函数。在这个函数中，我们可以使用OpenGL的函数来绘制我们想要的3D场景。最后，我们调用init函数进行初始化，并使用glutMainLoop函数启动OpenGL的主循环。通过调用glutDisplayFunc函数，我们将渲染函数指定为OpenGL的显示回调函数。
Learning OpenGL
weixin_30583563的博客
06-19 206
But for those of us what lived and died in them furious days it was like everything we knew was mightily swept away And no matter what they did to build the city up again for the rest of time it w...
开源探索：start-learning-opengl，OpenGL学习之旅的完美向导
gitblog_00099的博客
05-31 477
开源探索：start-learning-opengl，OpenGL学习之旅的完美向导 项目介绍 start-learning-opengl 是一个精心设计的OpenGL学习资源集合，专为渴望掌握图形编程的开发者量身打造。基于LearnOpenGL的中文镜像站【learnopengl-cn】，它不仅提供了详尽的学习示例，还特别针对IDE环境如VSCode进行了优化。项目通过一系列从入门到进阶的实例，...
开源项目教程：Start Learning OpenGL
gitblog_00596的博客
08-16 352
开源项目教程：Start Learning OpenGL 项目介绍 Start Learning OpenGL 是一个旨在帮助初学者学习现代OpenGL的开源项目。该项目提供了丰富的教程资源，涵盖了从基础到高级的OpenGL知识，包括图形渲染、着色器编程、模型加载、光照技术等多个方面。通过本项目，用户可以系统地学习OpenGL，并掌握图形编程的核心概念和实践技巧。 项目快速启动 环境准备 在开始之...
learnopengl——Advanced GLSL
小孔明的专栏
08-28 260
https://learnopengl.com/Advanced-OpenGL/Advanced-GLSL
vscode配置OpenGL开发环境【详细】
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weixin_43952192的博客
02-11 3万+
vscode配置OpenGL开发环境【详细】
learnning from data
03-05
台大机器学习基石的对应教程,配合台大的视频学习更加.
java8集合源码分析-java-learnning:Java总结
06-04
java8 集合源码分析 ###解决过问题汇总 1.post请求传递的参数，接口必须要接收，否则报错； Unrecognized field , not marked ...（1）原因：项目中用了MappingJackson2HttpMessageConverter默认要求必须存在相应的字段...
DBN-master.zip_DBN 入门_DBN神经网络_Deep learnning_dbn_finalwnn
07-15
DBN（Deep Belief Network，深度信念网络）是一种在深度学习领域广泛应用的神经网络模型，由Geoffrey Hinton及其团队在2006年提出。这个DBN-master.zip文件包含了一个DBN的入门项目，旨在帮助初学者理解并实现DBN...
learnning opencv
12-15
《OpenCV学习指南》 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的计算机视觉和机器学习软件库，被广泛应用于图像处理、计算机视觉以及人工智能领域。它提供了丰富的函数和模块，可以帮助开发者实现诸如图像读取、图像...
藏经阁-Analysis of dropout learnning.pdf
08-26
藏经阁-Analysis of dropout learnning.pdf Dropout 学习是一个 regularization 技术，旨在解决深度学习中 overfitting 的问题。它通过随机 dropout 一些隐层单元和输入单元来减少网络的容量，避免过拟合。 ...
OpenPy:python中的OpenGL批处理渲染
04-05
OpenPy的 python中的OpenGL批处理渲染 使成为 首先要绘制东西，需要一个Render2D实例，Window已经有一个实例，所以<br>然后调用render.DrawQuad（position，size，color），在这种情况下，position和size是glm.vec2 ，颜色是glm.vec4 您也可以使用纹理，调用texture = Texture（path）然后进行render.DrawQuadTexture（position，size，texture）
PyOpenGL－06.实例化渲染
Sun zi chao的博客
06-22 399
本系列教程主要讲解利用Python和OpenGL开发三维图形程序。这里主要用到的工具库是glfw开源图形库。本系列内容较难。要求学生对几何和编程有一定的了解。建议初三以上同学学习。当我们在一个场景中绘制多个相同物体时。比如绘制多棵树、草。大家想到的肯定是用一个for语句来重复绘制命令来实现。这种方法效率是非常低的。小场景还好，在大场景采用这种方法效率会非常低下。效率低下原因是，for语句是在cpu下执行的。我要绘制100棵树，CPU就要提交100次数据给GPU，效率可想而知。
python之OpenGL应用（1）入门篇
阿文(alvin)的专栏
12-19 1461
python之OpenGL学习笔记
Python OpenGL通用窗口框架+2D渲染框架
最新发布
2201_75335496的博客
06-15 302
本文介绍了一个基于OpenGL和GLFW的2D渲染框架实现，主要包含窗口管理、基础图形渲染和字体渲染功能。窗口管理类(BaseWindow)负责GLFW窗口创建和事件处理；渲染引擎(Base2DEngine)提供了线条、多边形、纹理等基础图形的绘制功能，并支持SDL风格的字体渲染器(SDLStyleFontRenderer)。字体渲染采用FreeType库生成字符图集，支持高效渲染和无限缩放。框架采用现代OpenGL核心模式，包含着色器程序、顶点缓冲对象等现代图形API特性。3D渲染功能将在后续实现。
Python之OpenGL笔记(3)：使用OpenGL的图形渲染管线画三角形
dalong10的专栏
04-19 2838
着色器 在OpenGL中，任何事物都在3D空间中，而屏幕和窗口却是2D像素数组，这导致OpenGL的大部分工作都是关于把3D坐标转变为适应你屏幕的2D像素。3D坐标转为2D坐标的处理过程是由OpenGL的图形渲染管线（Graphics Pipeline，大多译为管线，实际上指的是一堆原始图形数据途经一个输送管道，期间经过各种变化处理最终出现在屏幕的过程）管理的。图形渲染管线可以被划分为两个...
Python之OpenGL笔记(25)：动态管线绘制球体
dalong10的专栏
02-15 3021
一、目的 1、画一个球体； 二、程序运行结果 三、球体的生成   1、将球体横向向切成30片， 纵向切30片，共900个点，见示意图   2、循环生成900个点的空间坐标(x,y,z)，球面上点C的坐标   3、 x= R * cos(NumAngleHy) * cos(NumAngleZx)   4、 y = R * sin(NumAngleHy)   5、 z = R * cos(NumA...
OpenGL入门，Python 图像处理教学
u012181546的博客
12-12 1478
OpenGL (Open Graphics Library，译为 “开放式图形库”) 是用于渲染 2D、3D 矢量图形的跨语言、跨平台的应用程序编程接口（API）。这个接口由近 350 个不同的函数调用组成，用来绘制从简单的图形元件到复杂的三维景象。OpenGL 常用于 CAD、虚拟现实、科学可视化程序和电子游戏开发。OpenGL 可用于设置所需的对象、图像和操作，以便开发交互式的 3 维计算机图形应用程序。
ensemble learnning
09-23
集成学习是一种机器学习方法，通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。它可以用于分类问题集成、回归问题集成、特征选取集成、异常点检测集成等。集成学习的主要问题有两个，第一是如何得到若干个个体学习器，...
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