颜色(LearnOpenGL With Qt)

0. 说明

写本文的初衷是能够更好的让自己理解,同时便于日后查询,对有相同需求且过去完全没有接触过OpenGL的开发者来说,也许能提供一定的帮助。

目前学习OpenGL也许是最好的教程是来自Joey de Vries的LearnOpenGL,很幸运,该文章也有对应的中文版LearnOpenGL CN。因此文章绝大部分文字教程来自翻译Joey de Vries的LearnOpenGL CN,由于原文已经相当出色,并不需要过多修改(当然也没有那个水平),我仅根据原文增减成适合Qt开发的教程,读者也可以自行查看原文或翻译好的中文版。

如果查看目录,可以点击这里

1. 颜色

在前面的教程中我们已经简要提到过该如何在OpenGL中使用颜色(Color),但是我们至今所接触到的都是很浅层的知识。本节我们将会更深入地讨论什么是颜色,并且还会为接下来的光照(Lighting)教程创建一个场景。

现实世界中有无数种颜色,每一个物体都有它们自己的颜色。我们需要使用(有限的)数值来模拟真实世界中(无限)的颜色,所以并不是所有现实世界中的颜色都可以用数值来表示的。然而我们仍能通过数值来表现出非常多的颜色,甚至你可能都不会注意到与现实的颜色有任何的差异。颜色可以数字化的由红色(Red)、绿色(Green)和蓝色(Blue)三个分量组成,它们通常被缩写为RGB。仅仅用这三个值就可以组合出任意一种颜色。例如,要获取一个珊瑚红(Coral)色的话,我们可以定义这样的一个颜色向量:

glm::vec3 coral(1.0f, 0.5f, 0.31f);
三原色
三原色指色彩中不能再分解的三种基本颜色,我们通常说的三原色是色彩三原色以及光学三原色,这两种三原色的基本颜色不同。这里我们只讨论光学三原色,即红、绿、蓝。光学三原色混合后,组成显示屏显示颜色,三原色同时相加为白色,红色和绿色相加为黄色,红色和蓝色相加为紫色,绿色和蓝色相加为青色。不同分量(比例)大小相加后的颜色也不相同,这里就不做详细介绍。

我们在现实生活中看到某一物体的颜色并不是这个物体真正拥有的颜色,而是它所反射的(Reflected)颜色。换句话说,那些不能被物体所吸收(Absorb)的颜色(被拒绝的颜色)就是我们能够感知到的物体的颜色。例如,太阳光的白光其实是由许多不同的颜色组合而成的(如下图所示)。如果我们将白光照在一个蓝色的玩具上,这个蓝色的玩具会吸收白光中除了蓝色以外的所有子颜色,不被吸收的蓝色光被反射到我们的眼中,让这个玩具看起来是蓝色的。下图显示的是一个珊瑚红的玩具,它以不同强度反射了多个颜色。

在这里插入图片描述

你可以看到,白色的阳光实际上是所有可见颜色的集合,物体吸收了其中的大部分颜色。它仅反射了代表物体颜色的部分,被反射颜色的组合就是我们所感知到的颜色(此例中为珊瑚红)。

这些颜色反射的定律被直接地运用在图形领域。当我们在OpenGL中创建一个光源时,我们希望给光源一个颜色。在上一段中我们有一个白色的太阳,所以我们也将光源设置为白色。当我们把光源的颜色与物体的颜色值相乘,所得到的就是这个物体所反射的颜色(也就是我们所感知到的颜色)。让我们再次审视我们的玩具(这一次它还是珊瑚红),看看如何在图形学中计算出它的反射颜色。我们将这两个颜色向量作分量相乘,结果就是最终的颜色向量了:

glm::vec3 lightColor(1.0f, 1.0f, 1.0f);
glm::vec3 toyColor(1.0f, 0.5f, 0.31f);
glm::vec3 result = lightColor * toyColor; // = (1.0f, 0.5f, 0.31f);

我们提前用下面的案例来展示结果,这样可以更明显地表示反射颜色的过程,如图所示:

在这里插入图片描述

左侧立方体表示被投光物,即玩具,这里我们将玩具的颜色定义为珊瑚红。而右侧立方体表示光源,我们用白色表示白色光源。我们可以看到玩具的颜色吸收了白色光源中很大一部分的颜色,但它根据自身的颜色值对红、绿、蓝三个分量都做出了一定的反射,所以我们看到的玩具颜色依然显示为珊瑚红。这也表现了现实中颜色的工作原理。由此,我们可以定义物体的颜色为物体从一个光源反射各个颜色分量的大小。现在,如果我们使用绿色的光源又会发生什么呢?

glm::vec3 lightColor(0.0f, 1.0f, 0.0f);
glm::vec3 toyColor(1.0f, 0.5f, 0.31f);
glm::vec3 result = lightColor * toyColor; // = (0.0f, 0.5f, 0.0f);

在这里插入图片描述

可以看到,并没有红色和蓝色的光让我们的玩具来吸收或反射。这个玩具吸收了光线中一半的绿色值,但仍然也反射了一半的绿色值。玩具现在看上去是深绿色(Dark-greenish)的。我们可以看到,如果我们用绿色光源来照射玩具,那么只有绿色分量能被反射和感知到,红色和蓝色都不能被我们所感知到。这样做的结果是,一个珊瑚红的玩具突然变成了深绿色物体。现在我们来看另一个例子,使用深橄榄绿色(Dark olive-green)的光源:

glm::vec3 lightColor(0.33f, 0.42f, 0.18f);
glm::vec3 toyColor
内容概要:本文介绍了一个关于超声谐波成像中幅度调制聚焦超声所引起全场位移和应变的分析模型,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型旨在精确模拟和分析在超声谐波成像过程中,由于幅度调制聚焦超声作用于生物组织时产生的力学效应,包括全场的位移与应变分布,从而为医学成像和治疗提供理论支持和技术超声谐波成像中幅度调制聚焦超声引起的全场位移和应变的分析模型(Matlab代码实现)手段。文中详细阐述了模型构建的物理基础、数学推导过程以及Matlab仿真流程,具有较强的理论深度与工程应用价值。; 适合人群:具备一定声学、生物医学工程或力学背景,熟悉Matlab编程,从事医学成像、超声技术或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于超声弹性成像中的力学建模与仿真分析;②支持高强度聚焦超声(HIFU)治疗中的组织响应预测;③作为教学案例帮助理解超声与组织相互作用的物理机制;④为相关科研项目提供可复用的Matlab代码框架。; 阅读建议:建议读者结合超声物理和连续介质力学基础知识进行学习,重点关注模型假设、偏微分方程的数值求解方法及Matlab实现细节,建议动手运行并修改代码以加深理解,同时可拓展应用于其他超声成像或治疗场景的仿真研究。
### 关于PAT Basic Level Practice的测试点及题目解析 #### 题目难度分级 PAT(Programming Ability Test)是由浙江大学举办的计算机程序设计能力考试,分为不同级别。其中乙级即Basic Level主要面向初学者,考察基本编程技能[^1]。 #### 测试点特点 对于PAT Basic Level中的某些特定题目而言,其测试点设置较为严格。例如,在处理字符串匹配类问题时,需要注意算法逻辑中何时应当终止循环以防止不必要的重复计算;而在涉及数值运算的问题里,则可能因为边界条件而增加复杂度[^3]。 #### 编程语言的选择影响 值得注意的是,尽管大部分简单题目可以作为学习某种新语言的良好实践材料,但在实际操作过程中可能会遇到由于所选语言特性而导致难以通过全部测试点的情况。比如Java在面对部分效率敏感型试题时表现不佳,这可能是由于该语言本身的执行速度相对较慢以及内存管理方式等因素造成的。因此有时不得不转而采用其他更适合解决此类问题的语言版本来完成解答[^2]。 ```cpp #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int a[100000]; int c=1; void getPrime(){ int flag=0; for(int i=2;i<105000;i++){ flag=1; for(int j=2;j<=sqrt(i);j++){ if(i%j==0){ flag=0; break; } } if(flag==1) a[c++]=i; } } int main(){ int m,n,i,t=1; scanf("%d %d",&m,&n); getPrime(); for(i=m;i<=n;i++){ if(t%10==1){ printf("%d",a[i]); t++; }else{ printf(" %d",a[i]); t++; } if((t-1)%10==0) printf("\n"); } return 0; } ``` 上述C++代码展示了如何实现一个简单的质数打印功能,并且针对输出格式进行了特殊处理以满足特定要求。这段代码很好地体现了编写高效解决方案的重要性,尤其是在应对像PAT这样的在线评测系统时[^4]。
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