GAMES101笔记 Lecture05 光栅化1(Triangles)

news2024/11/24 15:49:32

目录

      • Perspective Projection(透视投影)
      • Canonical Cube to Screen(从标准立方体到屏幕)
        • What is a screen(什么是屏幕)?
      • Rasterization: Drawing to Raster Displays(如何在光栅设备上画东西)
        • Triangles - Fundamental Shape Primitives(三角形-基本形状的基元)
          • Why triangles?(为什么是三角形?)
          • 将三角形变为像素
            • 一种简单的方法:采样(Sampling)
      • 参考资源

Perspective Projection(透视投影)

延续上节课的内容:
通常使用aspect ratin(长宽比) 和 **field-of-view(垂直可视角度)**来描述透视投影的视锥。

在这里插入图片描述
可以通过fovY来转化到 l , r , b , t l, r, b, t l,r,b,t
在这里插入图片描述

Canonical Cube to Screen(从标准立方体到屏幕)

What is a screen(什么是屏幕)?

  • 一个二维数组,数组中的每个元素都是一个像素
  • 数组的大小就是分辨率
  • 一个典型的光栅成像设备

把东西画在屏幕上的过程就是光栅化。

Pixel(像素):
一个个小方块有着完全相同的颜色,一个像素内的颜色可以用 ( R , G , B ) (R, G, B) (R,G,B)来表示。

屏幕空间:
屏幕左下角是原点,右边是 x x x轴正方向,上边是 y y y轴正方向,与《虎书》定义略有区别。
像素 ( x , y ) (x, y) (x,y)的中心是 ( x + 0.5 , y + 0.5 ) (x + 0.5, y + 0.5) (x+0.5,y+0.5)
在这里插入图片描述
将立方体画到屏幕上的过程:

  • 忽略 z z z方向的坐标。
  • x y xy xy平面进行转化: [ − 1 , 1 ] 2 [-1, 1]^2 [1,1]2 变为 [ 0 , w i d t h ] × [ 0 , h e i g h t ] [0, width] \times [0, height] [0,width]×[0,height]
  • 变换矩阵如下:
    M viewport  = (  width  2 0 0  width  2 0  height  2 0  height  2 0 0 1 0 0 0 0 1 ) M_{\text {viewport }}=\left(\begin{array}{cccc} \frac{\text { width }}{2} & 0 & 0 & \frac{\text { width }}{2} \\ 0 & \frac{\text { height }}{2} & 0 & \frac{\text { height }}{2} \\ 0 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1 \end{array}\right) Mviewport = 2 width 00002 height 0000102 width 2 height 01

Rasterization: Drawing to Raster Displays(如何在光栅设备上画东西)

Triangles - Fundamental Shape Primitives(三角形-基本形状的基元)

Why triangles?(为什么是三角形?)
  • 三角形是最基本的多边形
  • 可以将其它多边形拆成三角形
  • 具有一些独特的性质:
    • 三角形内部一定是平面的
    • 三角形的内外的定义是非常清晰的
    • 可以通过三个顶点进行插值,得到三角形内部各个点的属性(重心坐标插值)
将三角形变为像素
一种简单的方法:采样(Sampling)

将一个函数离散化的过程:
在这里插入图片描述
我们可以定义一个函数 i n s i d e ( t , x , y ) inside(t, x, y) inside(t,x,y),来判断一个指定的像素是否在三角形内部:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
如何判定一个点是否在三角形内部呢?
通过叉积
叉积可以判定两个向量的左右关系,如果一个点全部在三条边的同一侧,那么该点就在三角形内部。
在这里插入图片描述
通常不需要检查屏幕上的全部像素,我们只需要判断包围盒内部的像素:
在这里插入图片描述
加速方法:
每一行只找到最左和最右,开始扫描:
在这里插入图片描述
因为像素本身有一定的大小,和采样率不够高导致图像出现了锯齿:
在这里插入图片描述

参考资源

GAMES101 Lecture05

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