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《实时渲染》第2章-图形渲染管线-2.6管线综述
实时渲染 2. 图形渲染管线 2.6 管线综述 点、线和三角形是构建模型或对象的渲染图元。假设该应用程序是一个交互式计算机辅助设计 (CAD) 应用程序，并且用户正在检查华夫饼制造商的设计。 在这里，我们将在整个图形渲染管线中遵循这个模型，包括四个主要阶段：应用程序、几何、光栅化和像素处理。场景以透视图渲染到屏幕上的窗口中。 多年来，应用程序开发人员使用此处描述的过程的唯一方法是通过使用中的图形API定义的固定功能管线。固定功能管线之所以如此命名，是因为实现它的图形硬件由无法以灵活方式编程的元素组成。 主要固定功能管线的机器的最后一个例子是2006年推出的任天堂Wii。另一方面，可编程GPU可以准确地确定在整个管线的各个子阶段应用哪些操作。 我们这本书的网站realtimerendering.com提供了指向各种管线图、渲染引擎实现等的链接。
20510编辑于 2026-03-10 - 来自专栏代码编写世界
第2章-图形渲染管线-2.0
2. 图形渲染管线 链条的坚固程度取决于它最薄弱的环节。 --匿名者 本章介绍实时图形渲染的核心组件，即图形渲染管线，也简称为“管线”。 管线的主要功能是通过给定虚拟相机、三维对象、光源等，生成或渲染二维图像。因此，渲染管线是实时渲染的基础工具。使用管线的过程如图2.1所示。 我们将解释渲染管线的不同阶段，重点是功能而不是实现。应用这些阶段的相关细节将在后面的章节中介绍。
93730编辑于 2022-01-04 - 来自专栏代码编写世界
第2章-图形渲染管线-2.1-架构
2.1 架构 在现实世界中，管线的概念以许多不同的形式表现出来，从工厂装配线到快餐厨房。它也适用于图形渲染。管线由几个阶段组成 [715]，每个阶段执行一个更大任务的一部分。 对于这个特定的管线，肉阶段是瓶颈，因为它决定了整个生产的速度。据说浇头阶段在等待肉类阶段完成期间饿死了（顾客也是如此）。 这种管线结构也可以在实时计算机图形的上下文中找到。 实时渲染管线粗略划分为四个主要阶段——应用程序、几何处理、光栅化和像素处理——如图2.2所示。渲染管线引擎用于实时计算机图形应用程序，其核心正是这种结构；因此这种管线结构是后续章节讨论的重要基础。 渲染管线的基本结构，包括四个阶段：应用程序、几何处理、光栅化和像素处理。这些阶段中的每一个本身都可以是一个流水线，如几何处理阶段下方所示，或者一个阶段可以（部分）并行化，如像素处理阶段下方所示。
75110编辑于 2022-05-07 - 来自专栏程序员叨叨叨
2.1 几何阶段第 2 章 GPU 图形绘制管线
第 2 章 GPU 图形绘制管线 ---- 图形绘制管线描述 GPU 渲染流程，即“给定视点、三维物体、光源、照明模式，和纹理等元素，如何绘制一幅二维图像”。 本章首先讨论整个绘制管线（不仅仅是 GPU 绘制）所包含的不同阶段，然后对每个阶段进行独立阐述，后讲解 GPU 上各类缓冲器的相关知识点。 在《实时计算机图形学》一书中，将图形绘制管线分为三个主要阶段：应用程序阶段、几何阶段、光栅阶段。 附 2： 视点去除，不但可以在 GPU 中进行，也可以使用高级语言（C\C++） 在 CPU 上实现。
1.8K30发布于 2018-08-28 - 来自专栏代码编写世界
《实时渲染》第2章-图形渲染管线-2.4光栅化
实时渲染 2. 图形渲染管线 2.4 光栅化 顶点及其关联的着色数据（全部来自几何处理阶段）在进行变换和投影后，下一阶段的目标是找到所有像素（图片元素的缩写），这些像素位于要渲染的图元内部，例如三角形。 是否认为三角形与像素重叠取决于您如何设置GPU的管线。例如，您可以使用点抽样来确定“内部性”。
18510编辑于 2026-03-10 - 来自专栏代码编写世界
《实时渲染》第2章-图形渲染管线-2.5像素处理
实时渲染 2. 图形渲染管线 2.5 像素处理 这个阶段是所有先前阶段组合的结果，并且已经找到了在三角形或其他图元内被考虑的所有像素。像素处理阶段分为像素着色和合并，如图2.8右侧所示。 此阶段也称为ROP，表示“（管线）光栅操作”或“渲染输出单元”，具体取决于你访问的对象。与着色阶段不同，执行此阶段的GPU子单元通常不是完全可编程的。但是，它是高度可配置的，可以实现各种效果。 管线末端的所有这些功能都称为光栅操作 (ROP) 或混合操作。可以将当前在颜色缓冲区中的颜色与三角形内正在处理的像素的颜色混合。这可以启用诸如透明度或颜色样本累积等效果。
16310编辑于 2026-03-10 - 来自专栏代码编写世界
《实时渲染》第2章-图形渲染管线-2.3几何处理
实时渲染 2. 图形渲染管线 2.3 几何处理 GPU上的几何处理阶段负责大多数每个三角形和每个顶点的操作。该阶段进一步分为以下功能阶段：顶点着色、投影、裁剪和屏幕映射（如图2.3）。 图2.3. 2.3.2 可选的顶点处理 每个管线都有刚刚描述的顶点处理。完成此处理后，可以在GPU上进行几个可选阶段，按顺序是：曲面细分、几何着色和流输出。 我们已经讨论了一些三角形，但在管线中的这一点上，我们只处理了顶点。这些可用于表示点、线、三角形或其他对象。顶点可用于描述曲面，例如球。这样的表面可以由一组面片指定，每个面片由一组顶点组成。 假设场景应该被渲染到一个最小位置在 (x_1,y_1) ，最大位置在 (x_2 ,y_2) 处的窗口（其中 x_1 < x_2 和 y_1 < y_2 ）。屏幕映射先是平移，然后是缩放操作。 z坐标（OpenGL的 [−1,+1] 和DirectX的 [0,1] ）也被映射到 [z_1,z_2] ，其中 z_1=0 和 z_2=1 作为默认值。但是，这些可以通过API进行更改。
17810编辑于 2026-03-10 - 来自专栏代码编写世界
《实时渲染》第2章-图形渲染管线-2.2应用程序阶段
实时渲染 2. 图形渲染管线 2.2 应用程序阶段 开发人员可以完全控制应用程序阶段发生的事情，因为它通常在CPU上执行。因此，开发人员可以完全决定其实现，然后对其进行修改以提高性能。
11610编辑于 2026-03-10 - 来自专栏python+前端 知识分享
【Python包】包的概念、2种建立包方式、包的使用
一、包(Package)的概念、2种建立包的方式1》包概念：包是一个包含多个模块的特殊目录，目录下有一个特殊的文件__init__.py1.1包名的命名方式：命名方式和变量名一样，小写字母+_（小写字母加个下划线 ，不要以数字开头）1.2使用包好处：使用import 包名 可以一次性导入包中所有的模块2》2种建立包的方式2.1 使用目录手动建立包步骤：点击我自己的文件名PythonProject鼠标右键——》点击 2.2 自动建立包（方便快捷）步骤：点击我自己的文件名PythonProject鼠标右键——》点击New ——》 点击Python Package——》在选框中写上包的名字pg_message回车——》 总结： 在python中，一个包含多个模块的文件，然后再加上一个__init__特殊文件，就组成了一个包，在给包起名时一定要使用小写字母加下划线的方式，不能以数字开头----二、包的使用（封装模块、设置 __init__、外界导入包）2.1》__init__.py要在外界使用包中的模块，需要在__init__.py中指定对外界提供的模块列表# 从 当前目录 导入 模块列表from . import 模块名
2.2K10编辑于 2022-10-07 - 来自专栏大史住在大前端
高性能Web动画和渲染原理系列（2）——渲染管线和CPU渲染
像素渲染管线 基本渲染流程 谈起浏览器的工作流程，你可能会在大多数文章中见过下面这张图： ? 在Style阶段需要找出发生变更的样式并重新计算相关的尺寸，当然在首屏渲染之前第一次处理CSS样式时，浏览器肯定已经对计算结果进行了缓存，以便在这像素渲染管线处理时节省时间。 二维渲染的场景居多（因为页面上大多都是基于“盒模型”的矩形区域和文字包围盒的计算和绘制），这时使用CPU渲染的性能并不低，“旧软件渲染”通常使用底层的二维图形绘制库，你可以借助HTML Canvas 2D ，在canvas画板上实现的二维动画，即使在逐帧动画中进行覆盖式的全画布重绘，也能够保持较高的帧率；对3D图形学有一定了解的小伙伴都知道，3D渲染引擎只支持点、线和三角形的绘制，所以一个矩形就至少需要2个三角形来表示 从canvas体会分层优势 Webkit底层的2D渲染使用Skia库，它是类似于Canvas API的二维图形绘制库，为了方便理解软件渲染的优势，下面通过Canvas API来看看分层到底带来了哪些变化
2.1K30发布于 2019-10-21 - 来自专栏生信小驿站
factoextra包 聚类分析（2）
聚类分析是一种数据贵呀技术，旨在揭露数据集中观测值的子集。它可以把大量的观测值归为若干个类。这里的类被定义为若干个观测值组成的群组，群组内观测值的相似度比群间的相似度高。这不是一个精确的定义，从而导致了各种聚类方法的出现。
1.3K20发布于 2018-10-08 - 来自专栏机器人小农
机器人该做哪些备件呢？（本体部分）
备货等级按照：1必备，2中等，3消耗品，4不常备 备件名称：工艺管线包 备货等级：1，3 说明：管线包实际上属于消耗品，其特点是种类烦多、零件难找、生产必备、易损坏等，所以管线包是必备的同时也是消耗品 备件名称：内部管线包 备货等级：2 说明：内部管线包是机器人驱动和马达之间的重要链接部分。原厂安装长度还是比较合理的，一般不会因为运动导致拉扯。 所以没有“先天”的话一般在第二或第三年要开始备起来了 备件名称：马达 备货等级：2 说明：马达本身不是很容易坏的，但是马达和机器人链接的花键轴是容易出问题的。 一般中负载以上的机器人备个马达还是有必要的 备件名称：齿轮箱 备货等级：2 说明：齿轮箱这东西其实很难损坏，但是漏油却比较常见，还有就是与马达链接的花键轴容易磨损。 备件名称：平衡缸 备货等级：2 说明：部分型号机器人有平衡缸，而且平衡缸也有各种型号。再使用一段时间后（两年左右）容易出现链接轴承损坏，或者漏油漏气的情况。
1K10编辑于 2022-06-29 - 来自专栏机器人课程与技术
ROS2机器人案例学习linorobot2机器人模型
ROS2之G/F版本支持较多的机器人为turtlebot3和即将发布的turtlebot4： turtlebot4+树莓派4+ros2专属机器人 2022 ros@ros:~ sudo apt install (y or n) ros@ros:~ ---- 如果学习导航包，并且想自己从零起步搞定一款机器人，可以参考： linorobot2，如下引用 ---- 编译完成即可学习机器人模型/SLAM/导航等。 export LINOROBOT2_BASE=2wd ros2 launch linorobot2_description description.launch.py ros2 launch linorobot2 _viz robot_model.launch.py ---- export LINOROBOT2_BASE=mecanum ros2 launch linorobot2_description description.launch.py ros2 launch linorobot2_viz robot_model.launch.py ---- Gazebo： ros2 launch linorobot2_gazebo gazebo.launch.py
1.1K10编辑于 2022-05-10 - 来自专栏流柯技术学院
Charles抓包2-Charles抓包https请求
1.开启SSL代理 菜单，代理-->SSL代理设置 勾选启用SSL代理 在包括选项，添加主机：*，端口：443 确定保存 2.安装证书 菜单，帮助-->SSL代理-->安装Charles根证书 如下图 菜单，帮助-->SSL代理-->保存Charles根证书 4.浏览器安装证书 浏览器安装导出的证书文件，Firefox举例 菜单，工具-->选项 即可愉快的抓取PC端https请求数据包。
3.4K10发布于 2020-06-16 - 来自专栏生信菜鸟团
R包：gtable包用于处理ggplot2图像
很多工具包都可以进行拼图或嵌图， 比如cowplot、patchwork、ggpubr、gridExtra等等，但是gtable是相对底层的进行操纵ggplot2对象的包。 ncol、nrow参数而言，它们几乎已经是拼图布局的行列定义的标签了，在多个拼图工具中都能见到，比如ggpubr的ggarrange函数，当然这也不奇怪，毕竟ggarrange就是依赖的cowplot包。 ncol = 2) ? # p2添加边框，以用于嵌图显示，并转换为gtable对象：g2_new g2_new <- ( p2 + theme(plot.background = element_rect(fill = NA, $layout %>% filter(name == "panel") %>% c() # 将g2_new按照比例并到g1的panel # 新建panel是2*2的绘图方格，比例都是6：4 # g1_
3.1K30发布于 2020-10-12 Jetson安装PyRealsense2包
注意：此过程大约需要4小时完成 Jetson NX + Jetpack4.4 + Ubuntu18.04安装PyRealsense包 目前还没有arm架构下的pyralsense2的PyPi包，因此在jetson 在python3下import pyrealsense2显示ImportError: No module named pyrealsense2 我应该是从第二步开始操作的。 第一步：更新apt源，安装依赖 # Installs librealsense and pyrealsense2 on the Jetson NX running Ubuntu 18.04 # and 先从这里Releases · IntelRealSense/librealsense · GitHub下载zip2.45版本包，解压后进入librealsense下： cd librealsense 第三步 PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/usr/local/lib export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/usr/local/lib/python3.6/pyrealsense2
74000编辑于 2025-07-20- 来自专栏单细胞天地
scRNA包学习Monocle2
第三单元第七讲：使用scRNA包学习Monocle2 课程链接在：http://jm.grazy.cn/index/mulitcourse/detail.html? TRUE)) install.packages("BiocManager") BiocManager::install("monocle") # 安装的版本是2.12.0 关于这个scRNA包 R包，首先要对它进行了解，包中内置了Pollen et al. 2014 的数据集（https://www.nature.com/articles/nbt.2967），到19年8月为止，已经有446引用量了 只不过原文完整的数据是 23730 个基因， 301 个样本【这里只有130个样本文库(高覆盖度、低覆盖度各65个，并且测序深度不同】，这个包中只选取了4种细胞类型：pluripotent stem cells 数据大小是50.6 MB，要想知道数据怎么处理的，可以看：https://hemberg-lab.github.io/scRNA.seq.datasets/human/tissues/ 加载scRNA包中的数据
4.1K52发布于 2020-03-30 - 来自专栏优雅R
「R」使用reshape2包
很多R用户都搞不太清楚用于修整数据的内置函数（比如stack、unstack与reshape），庆幸的是我们还有其他选择，Hadley Wickham（ggplot2的作者）开发了一个reshape2库 注：现在大部分时间我们都在使用 tidyr 提供的长宽格式转换工具，比 reshape2 包提供的操作更容易理解。 熔解与铸造 reshape库用一个直观的模型来描述如何操作数据表。 使用例子 我们用一个例子来看一下熔解与铸造究竟是怎么回事，以体会reshape2包的有用之处。 # 导入包 library(reshape2) md <- melt(airquality, id=c("Month", "Day")) head(md, 20) ## Month Day variable 公式形式如下： rowvar1 + rowvar2 + ... ~ colvar1 + colvar2 + ...
94220发布于 2020-07-03 - 来自专栏庄闪闪的R语言手册
与 ggplot2 包相关的 109 种拓展包
简介 该网站一共汇总了 109 种与ggplot2 包相关的拓展包，并且在不断更新中。拓展包与 ggplot2 包可以无缝连接。 网站链接：https://exts.ggplot2.tidyverse.org/gallery/ （文末直达） 其他包读者可以自行探索，首页截图如下： 小编整理了些 R 语言可视化相关的拓展包。 其中大部分是来自于 ggplot2 官网拓展包，也有部分不在这范围内，但是平常使用较多的包。
96730编辑于 2022-04-08 - 来自专栏YoungGy
R语言包_dplyr_2
. # data_frame() example x = data_frame(a = 1:6, b = a*2, c = 'string', 'd+e' = 1) %>% glimpse() # data.frame
1.1K40发布于 2019-05-26
腾讯云开发者
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