tinyrenderer-切线空间法线贴图

news2025/1/22 12:35:32

法线贴图
法线贴图分两种,一种是模型空间中的,一种是切线空间中的
在这里插入图片描述
模型空间中的法线贴图的rgb代表着每个渲染像素法线的xyz,与顶点坐标处于一个空间,图片是五颜六色的。
在这里插入图片描述
切线空间中的法线贴图的rgb同样对应xyz,是切线空间里的坐标,切线空间里的z轴正向垂直与当前三角形便宜,x是当前三角形片元表面的一个切线,y是他们的叉积。
切线空间每个轴范围是-1到1.但图片本身0-255对应的是0-1.而多数法线都是都是(0,0,1)(即当前像素的法向量刚好就是当前片元的顶点法向量)转换到颜色空间就是(0.5,0.5,1)(法向量坐标可能为负,但颜色范围始终为正)。因此图片主要是蓝紫色

两个完全一样材质的物体,由于位置不同光照也会不同。如果用模型空间存储的法线贴图,是绝对法线,法向量会完全不同,无法使用同一张物体。而切线空间存储的法线贴图完全是基于物体自身的,是相对法线,多个物体可以复用(优点)。但再实际计算时,需要根据物体本身的缩放位移做相应的矩阵转换处理(缺点)

模型空间的法线贴图直接提取向量信息做为法线向量即可

Vec3f Model::getNormal(float x, float y) {
    TGAColor n = normalTex_.get(x * normalTex_.get_width(), y * normalTex_.get_height());
    Vec3f res;
    for (int i = 0; i < 3; i++) {
        res[i] = n.bgra[i] / 255.f * 2 - 1.f;
    }
    return res;
}
//....
struct normalTexShader :public IShader {
    mat<2, 3, float> uv;
    virtual Vec4f vertex(int iface, int vertIdx, Matrix mvp) {
        Vec3f v = model->vert(model->face(iface)[vertIdx]);
        uv.set_col(vertIdx, model->tverts(model->tface(iface)[vertIdx]));
        return mvp * embed<4>(v);
    }
    virtual bool fragment(Vec3f barycentricCoordinates, TGAColor& color) {
        Vec2f texcoords = uv * barycentricCoordinates;
        Vec3f normal = model->getNormal(texcoords.x, texcoords.y);
        float I = std::max(0.f, normal * light_dir);
        color = model->getDiffuseColor(texcoords.x, texcoords.y) * I;
        return false;
    }
};

在这里插入图片描述
切线空间的法线贴图使用,重点求出tbn矩阵,将切线空间的法线转化到世界空间中
tbn矩阵
tbn矩阵
tbn矩阵
当tbn矩阵的n是模型空间时,法线贴图取值经过tbn变换后是模型空间法线
当tbn矩阵的n是世界空间时,法线贴图取值经过tbn变换后是世界空间法线

对于三角形表面所有点,t切线和b切线都是相同的
在这里插入图片描述
顶点法线与面法线可能不同
面法线只是垂直于面的一条向量,规定了面的正反,而顶点法线才是用于光照信息的处理(建模软件中,顶点法线的最初是的默认情况也并非是面法线的平均,只有当在建模软件中对物体进行了平滑着色后,才会根据面法线平均得到顶点法线)
因此要通过每个顶点的切线找到曲面的法线

struct Shader :public IShader {
    mat<2, 3, float> uv;
    Vec3f vp[3];
    Matrix MVP = rasterizer->getProjection() * rasterizer->getModelView();
    mat<3, 3, float> n;
    virtual Vec4f vertex(int iface, int vertIdx) {
        Vec3f v = model->vert(model->face(iface)[vertIdx]);
        uv.set_col(vertIdx, model->tverts(model->tface(iface)[vertIdx]));
        vp[vertIdx] = v;
        n.set_col(vertIdx, model->nverts(model->nface(iface)[vertIdx]));
        return MVP * embed<4>(v);
    }
    virtual bool fragment(Vec3f barycentricCoordinates, TGAColor& color) {
        Vec3f N = (n * barycentricCoordinates).normalize();
        float u1 = uv[0][1] - uv[0][0];
        float v1 = uv[1][1] - uv[1][0];
        float u2 = uv[0][2] - uv[0][0];
        float v2 = uv[1][2] - uv[1][0];
        Vec3f e1 = vp[1] - vp[0];
        Vec3f e2 = vp[2] - vp[0];
        float f = 1.f / (u1 * v2 - u2 * v1);
        Vec3f T = (e1 * v2 - e2 * v1) * f;
        T = T - N * (T * N);
        T.normalize();
        Vec3f B = cross(N, T).normalize();
        mat<3, 3, float> TBN;
        TBN.set_col(0, T);
        TBN.set_col(1, B);
        TBN.set_col(2, N);
        Vec2f texcoords = uv * barycentricCoordinates;
        Vec3f normal = TBN * model->getNormal(texcoords.x, texcoords.y);
        float I = std::max(0.f, normal * light_dir);
        color = model->getDiffuseColor(texcoords.x, texcoords.y) * I;
        return false;
    }
};

有一点注意的是,很多文章里的tbn矩阵只到了这步推导公式
在这里插入图片描述
求出了t和b向量后,实际上还要加上N做一次正交化,否则是不保证相互垂直的。最终才是tbn矩阵
在这里插入图片描述
项目跟随练习代码地址

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1789695.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Django里多app

在 Django 里的某一个项目&#xff0c;里面得包含很多 App (功能)&#xff0c;那么如何在该项目里管理这么多App呢&#xff1f; 先说明下背景&#xff1a;未先创建 apps 文件夹来存各个app文件夹&#xff0c;直接在项目文件目录里创建各个app。为了便于管理&#xff0c;得将各…

YOLOv10(2):网络结构及其检测模型代码部分阅读

YOLOv10&#xff08;1&#xff09;&#xff1a;初探&#xff0c;训练自己的数据-CSDN博客 目录 1. 写在前面 2. 局部模块 &#xff08;1&#xff09;SCDown &#xff08;2&#xff09;C2fCIB &#xff08;3&#xff09;PSA(partial self-attention) 3. 代码解读 &#x…

【简单学习一下卷积神经网络】-基于肆十二的高考例子

前言一、白话卷积神经网络总结 前言 【参考】 主要是P2⇨手把手教你用tensorflow2训练自己的数据集 -------2024/5/4 一、白话卷积神经网络 高考前需要大量的做题训练---->相当于数据集。 做题过程中【于标准答案进行比对】产生的错题⇨loss&#xff08;误差&#xff09; 回…

数据新生态:Web3如何重新定义个人数据权利

随着数字化时代的不断深入&#xff0c;个人数据已经成为了现代社会中最宝贵的资源之一。然而&#xff0c;传统互联网时代下&#xff0c;个人数据往往被大型科技公司垄断、滥用&#xff0c;个人数据权利常常受到侵犯。而随着Web3技术的崛起&#xff0c;人们开始期待一种全新的数…

R_AARCH64_ADR_PREL_PG_HI21问题说明

目录 问题现象&#xff1a; 问题原因 问题机理 问题现象&#xff1a; 客户现场加载out文件出现如下问题&#xff1a; 打印“Relocation of type ‘R_AARCH64_ADR_PREL_PG_HI22…..’”,明确是ARDP指令引起的问题 问题原因 ARDP的寻址范围是4GB范围&#xff0c;加载的位置…

【用Python画画】六一儿童节画爱心

本文收录于 《Python编程入门》专栏&#xff0c;从零基础开始&#xff0c;分享一些Python编程基础知识&#xff0c;欢迎关注&#xff0c;谢谢&#xff01; 文章目录 一、前言二、代码示例三、知识点梳理四、总结 一、前言 本文介绍如何使用Python的海龟画图工具turtle&#xf…

取代Windows的系统复制粘贴等文件处理

TeraCopy 可以到官网下载也可以通过应用商店下载 主要作用 : 取代Windows的系统复制粘贴等文件处理 常规窗口 点击第一排最左侧的按钮会显示这个窗口, 显示所以文件操作记录 , 这个也是我装这个软件的原因之一, 框选的是当前正在进行的 当执行复制粘贴时会自动出现, 让自行…

html three.js 引入.stl模型示例

1.新建一个模块用于放置模型 <div id"chart_map" style"width:800px;height:500px"></div> 2. 引入代码根据需求更改 <!-- 在head或body标签内加入以下链接 --> <script src"https://cdn.jsdelivr.net/npm/three0.137/build/t…

基于R语言BIOMOD2 及机器学习方法的物种分布模拟

BIOMOD2是一个R软件包&#xff0c;用于构建和评估物种分布模型&#xff08;SDMs&#xff09;。它集成了多种统计和机器学习方法&#xff0c;如GLM、GAM、SVM等&#xff0c;允许用户预测和分析物种在不同环境条件下的地理分布。通过这种方式&#xff0c;BIOMOD帮助研究者评估气候…

零刻SER8 AMD 8845Hs Ryzen AI 本地部署大语言模型教程!

零刻SER8 8845HS,配备了一个内置的 NPU&#xff08;神经网络处理单元&#xff09;&#xff0c;可以通过LM Studio语言大模型来部署己的 GPT 模型 AI 聊天机器人&#xff0c;AI 助手已迅速成为提高生产力、效率&#xff0c;甚至是头脑风暴的关键资源。在本地机器上运行 AI 聊天机…

前端列表可滚动,可轮播

前端列表可滚动&#xff0c;可轮播 <ulclass"scroll-list"ref"scroll_List"mouseenter"cancelScroll()"mouseleave"autoScroll()"><liclass"list-item"v-for"(item,index) in tableData3":class"[…

java现饱和,有必要去学其他语言吗?

在开始前刚好我有一些资料&#xff0c;是我根据网友给的问题精心整理了一份「 java的资料从专业入门到高级教程」&#xff0c; 点个关注在评论区回复“888”之后私信回复“888”&#xff0c;全部无偿共享给大家&#xff01;&#xff01;&#xff01;如果有时间总比不学好&…

虹科免拆诊断案例 | 2013 款路虎神行者 2 车偶发性无法起动

故障现象 一辆2013款路虎神行者2车&#xff0c;搭载2.0 L Si4 Petrol发动机&#xff0c;累计行驶里程约为4.5万km。车主反映&#xff0c;车辆偶发性无法起动&#xff0c;故障出现时&#xff0c;尝试起动发动机&#xff0c;组合仪表上会出现“挡位不在驻车挡”“充电系统故障”…

【Qt】 new成功,但是没有进入到构造函数。

NameTest工程中 nametest.cpp NameTest::NameTest() {pdata new privateAB; }NameTest::~NameTest() {if (pdata){privateAB *p (privateAB *)pData; //void *pdata nullptr;delete p;pdata nullptr;} }内部类&#xff1a; privateAB #include "private.h"#i…

密码学基本概念(补充)

BiBa模型的*特性规则&#xff1a;主体不能修改更高完整级的客体&#xff08;主题不能向上写&#xff09; Diffie-Hellman密钥交换协议的安全性基于求解离散对数的困难性&#xff0c;既对于C^d M mod P&#xff0c;在已知C和P的前提下&#xff0c;由d求M很容易&#xff0c;但是…

使用Nginx正向代理让内网主机通过外网主机访问互联网

目录 环境概述 流程说明 在外网服务器上安装部署nginx 安装前准备 下载nginx 编译安装nginx 开始配置正向代理 创建systemd服务单元文件&#xff0c;用于管理Nginx服务的启动、停止和重新加载 启动nginx 代理服务器本地验证 内网服务器验证 将代理地址添加到环境变量中…

地理加权回归GWR简介

地理加权回归GWR简介 一、定义&#xff1a; 地理加权回归&#xff08;Geographically Weighted Regression&#xff0c;简称GWR&#xff09;是一种空间数据分析方法&#xff0c;专门用于处理空间异质性&#xff08;spatial heterogeneity&#xff09;问题。以下是对GWR的详细简…

【云原生】Kubernetes----Ingress对外服务

目录 引言 一、K8S对外方式 &#xff08;一&#xff09;NodePort 1.作用 2.弊端 3.示例 &#xff08;二&#xff09;externalIPs 1.作用 2.弊端 3.示例 &#xff08;三&#xff09;LoadBalancer 1.作用 2.弊端 &#xff08;四&#xff09;Ingress 二、Ingress的…

mac虚拟光驱工具:Daemon Tools for Mac

Daemon Tools for Mac是一款功能强大的虚拟光驱工具&#xff0c;它为用户提供了在Mac上模拟物理光驱的能力&#xff0c;从而方便用户处理各种光盘映像文件。以下是关于Daemon Tools for Mac的详细介绍&#xff1a; 守护进程工具&#xff1a;Daemon Tools不仅是一个简单的虚拟光…

Tomcat概述及部署

目录 一、Tomcat概述 1.Tomcat的简介 2.Tomcat 核心的三个组件 3.应用场景 4.Tomcat 请求过程 二、部署安装Tomcat 三、Tomcat 虚拟主机配置 四、Tomcat多实例部署 一、Tomcat概述 1.Tomcat的简介 Tomcat 是 Java 语言开发的&#xff0c;Tomcat 服务器是一个免费的开…