OpenGL点光源效果半黑半白

飞翔的土豆 2010-03-04 10:46:49
我想看个固定的位置型光源的光照效果,代码如下

void DrawBackground(GLuint nSize)
{
glPolygonMode(GL_FRONT_AND_BACK,GL_FILL);
glColor3f(1.0f,1.0f,1.0f);
GLint x=-(GLint)nSize/2,y=x;
GLint width=(GLint)nSize/2,height=width;
glBegin(GL_QUADS);
for (int i=x;i<width;i++)
{
for (int j=y;j<height;j++)
{
glVertex3i(i,0,j);
glVertex3i(i+1,0,j);
glVertex3i(i+1,0,j+1);
glVertex3i(i,0,j+1);
}
}
glEnd();
}
void CMainWnd::DrawScene()
{
// TODO: Replace the following sample code with your code to draw the scene.

glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT | GL_DEPTH_BUFFER_BIT); // Clear buffers
glLoadIdentity(); // Load identity matrix

/*set camera*/
gluLookAt(0,50,50,0,0,0,0,1,0);

// Add a light source
GLfloat glfLightPos[] = {0.0f, 4.0f, 0.0f, 1.0f};//点光源在Y轴正方向上
glLightfv(GL_LIGHT0, GL_POSITION, glfLightPos);

/*draw background*/
DrawBackground(32);//在X轴和Z轴的平面上画一个32x32个小方片组成的幕布,其中心在原点

glFlush();
}

最终幕布上呈现出上半部分白、下半部分黑的效果,而我想要的是中间白、四周黑的效果,自己是在搞不懂为什么会出现这种结果了,求教!!
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Dracuuula 2010-12-15
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飞翔的土豆 2010-03-21
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问题已经解决,发现是没有设置glNormal()。。。
但奇怪的是没设置前竟然出现了Y轴正半轴光照正常,负半轴一片黑暗的情况。。
lllyyy2403 2010-03-08
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GLfloat glfLightPos[] = {0.0f, 4.0f, 0.0f, 1.0f};//点光源在Y轴正方向上
这里将最后的1.0f改为0看看,0代表光源的无限远,射来的是平行光。
lllyyy2403 2010-03-08
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引用 1 楼 r06041210 的回复:
竟然一直没有回复,自己UP下,顺便问句:点光源是向各个方向“发光”的吗?Redbook上是这么说的,我怎么感觉是只有Z轴负半轴才会被照亮呢??

Z轴表示屏幕深度,如果在屏幕的里面就照不到了。
飞翔的土豆 2010-03-06
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竟然一直没有回复,自己UP下,顺便问句:点光源是向各个方向“发光”的吗?Redbook上是这么说的,我怎么感觉是只有Z轴负半轴才会被照亮呢??
内容概要:本文围绕《【卫星信号】模拟卫星信号传播研究(Matlab代码实现)》这一技术资源展开,系统介绍了利用Matlab进行卫星信号传播过程建模与仿真的方法。该资源聚焦于构建卫星信号在复杂空间环境中的传播模型,综合考虑自由空间路径损耗、大气吸收、多径效应、多普勒频移、电离层闪烁及噪声干扰等多种物理因素,通过Matlab编程实现信号传输特性的动态仿真与可视化分析,帮助研究人员深入掌握卫星通信信道的关键特性与建模流程。; 适合人群:具备Matlab编程能力和通信原理基础知识的高校研究生、科研机构研究人员及从事卫星通信、导航定位、遥感遥测等领域的工程技术人员,特别适用于需要完成相关课题仿真、毕业设计或项目开发的初级与中级科研人员。; 使用场景及目标:①用于教学与课程设计中加深对卫星信号传播机制的理解;②支撑卫星通信系统链路预算、接收机灵敏度分析与抗干扰算法设计;③服务于学术论文撰写、科研项目申报中的仿真验证环节,提供可复用的代码框架与建模思路。; 阅读建议:建议读者结合经典通信理论教材同步学习,重点剖析代码中关于信号调制、信道建模、噪声叠加与接收端解调等模块的实现逻辑,动手运行并调整轨道参数、频率、环境条件等变量,观察信号质量变化,从而深化对卫星信道动态行为的认知。
内容概要:本文系统介绍了2024年最新提出的两种智能优化算法——青蒿素优化算法与霜冰优化算法(RIME),并通过Matlab代码实现对二者进行了深入对比研究。文档不仅阐述了两种算法的核心原理与数学模型,还全面展示了其在电力系统优化、新能源调度、路径规划、机器学习参数调优等复杂工程问题中的应用性能差异。文中涵盖了微电网调度、电动汽车充电优化、无人机三维路径规划、风光互补制氢系统调度等多个前沿科研方向的典型案例,并配套提供了完整的Matlab仿真代码与模型资源,便于读者复现高水平学术论文成果并开展创新性研究。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab/Simulink环境,正在从事智能优化算法相关研究的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适用于专注于能源系统优化、智能交通、智能制造、自动化控制等领域的科研工作者。; 使用场景及目标:①深入理解青蒿素算法与RIME算法的基本思想、迭代机制与收敛特性;②通过实际代码复现EI、顶刊级别论文中的优化模型;③在具体科研项目中对比两类算法的寻优能力、稳定性与计算效率,完成算法选型与改进;④拓展新型优化算法在多能互补系统、智能路径规划、分布式调度等交叉学科中的创新应用。; 阅读建议:建议读者结合网盘提供的完整代码资源,按照文档中给出的应用实例循序渐进地实践操作,重点关注不同场景下的参数设置策略、算法收敛曲线分析与鲁棒性表现,同时关注公众号“荔枝科研社”获取持续的技术支持与更新资料。

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