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如何在OpenGL实现加载模型的光照效果
hopezkc
2010-04-26 08:57:05
为了实现更好的视觉效果,我想在OpenGL中加载一些3D模型,显示在场景中,比如3ds格式的,但是我加进去后,无论怎么设置光照,在模型上就是显示不出效果
具体想实现的效果大致是这样的:在场景中加载一个汽车的3DS格式模型,启用光照后,可以使得汽车上有明显的亮点,具有反光效果,请问怎么进行设置才行啊,有哪位朋友做过这方面的啊,恳请帮助,不胜感激
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如何在OpenGL实现加载模型的光照效果
为了实现更好的视觉效果,我想在OpenGL中加载一些3D模型,显示在场景中,比如3ds格式的,但是我加进去后,无论怎么设置光照,在模型上就是显示不出效果 具体想实现的效果大致是这样的:在场景中加载一个汽车的3DS格式模型,启用光照后,可以使得汽车上有明显的亮点,具有反光效果,请问怎么进行设置才行啊,有哪位朋友做过这方面的啊,恳请帮助,不胜感激
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duguxianchen
2012-01-12
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网址废了啊
向立天
2010-05-09
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您好
我是本版版主
此帖已多日无人关注
请您及时结帖
如您认为问题没有解决可按无满意结帖处理
另外本版设置了
疑难问题汇总帖
并已在版面置顶
相关规定其帖子中有说明
您可以根据规定提交您帖子的链接
如您目前不想结帖只需回帖说明
我们会删除此结帖通知
见此回复三日内无回应
我们将强制结帖
相关规定详见界面
界面版关于版主结帖工作的具体办法
wenxiongkjsm
2010-05-01
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感谢楼上,正好想找载入3ds模型的源码
hopezkc
2010-04-26
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[Quote=引用 3 楼 xianglitian 的回复:]
引用 2 楼 hopezkc 的回复:
怎么个意思啊?贴图是在3dmax弄的,还要在OpenGL中设一下吗?
你用max把3ds文件读回去
看看还有材质信息么?
[/Quote]
你的意思是不是在3DS MAX里设置贴图后,再设置材质啊?
向立天
2010-04-26
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[Quote=引用 2 楼 hopezkc 的回复:]
怎么个意思啊?贴图是在3dmax弄的,还要在OpenGL中设一下吗?
[/Quote]
你用max把3ds文件读回去
看看还有材质信息么?
hopezkc
2010-04-26
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怎么个意思啊?贴图是在3dmax弄的,还要在OpenGL中设一下吗?
向立天
2010-04-26
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所谓光照是和材质配合使用的
你是不是没有把材质信息带上
尹成
2010-04-26
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我的BLOG里面有个加载3DS的代码, 我修改了一下,现在可以加载纹理了.
http://www.azure.com.cn/article.asp?id=30
你看看
向立天
2010-04-26
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[Quote=引用 4 楼 hopezkc 的回复:]
引用 3 楼 xianglitian 的回复:
引用 2 楼 hopezkc 的回复:
怎么个意思啊?贴图是在3dmax弄的,还要在OpenGL中设一下吗?
你用max把3ds文件读回去
看看还有材质信息么?
你的意思是不是在3DS MAX里设置贴图后,再设置材质啊?
[/Quote]
我只是然你确认一下3ds文件是否带着材质信息
Tensilica Xtensa instruction set architecture manual
代码转载自:https://pan.quark.cn/s/50df8825dc0d Tensilica Xtensa指令集架构手册是一份详尽阐述Xtensa指令集架构(ISA)的参考指南,它主要面向Tensilica公司所推出的处理器核心,尤其是LX106核,同时亦涵盖了ESP8266和ESP32等相关内容。该手册全面介绍了Xtensa处理器核心的指令集、配置选项、扩展能力以及将架构映射至硬件的详细情况。接下来将依据手册中所述的知识点进行深入解读。 ### Xtensa指令集架构(ISA) Xtensa指令集架构是Tensilica公司为其处理器产品设计的一套指令集,该指令集具备高度的可配置性和可扩展性。这一特性使得Xtensa ISA能够在不同的应用领域和硬件需求中进行个性化定制,以满足特定的功能与性能要求。 #### 可配置性(Configurability) Xtensa ISA的可配置性体现在用户可以根据实际需求对处理器的多个方面进行定制。这包括但不限于: - **指令集扩展**:用户可以根据特定的应用需求添加新的指令,从而提升处理特定任务的效率。 - **寄存器文件扩展**:根据应用需求,可以增加或优化处理器的寄存器数量和类型。 - **协处理器扩展**:通过集成特定的协处理器,可以将专门的计算任务卸载到协处理器上,从而提升整体性能。 #### 可扩展性(Extensibility) Xtensa ISA不仅可配置,还拥有卓越的可扩展性,它支持多种扩展,包括: - **状态扩展(State Extensions)**:允许处理器添加新的状态寄存器,以支持新的功能或增强现有功能。 - **指令扩展(Instruction Extensions)**:...
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YOLOv5火灾检测-下载即用.zip
下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/8779ceeac982 YOLOv5被认为是一种功能卓越且精确度高的目标检测系统,它在即时处理场景中展现出优越的性能。"基于YOLOv5的火灾检测"计划致力于运用这项尖端的计算机视觉方法,以达成对火焰和烟雾的有效辨识,进而起到防止及降低火灾事故的作用。在这个压缩文件里,用户能够获取到预先训练完成的
模型
,这表示使用者能够直接执行推理检测,无需从头开始训练
模型
。 我们现在将详细探讨YOLO(You Only Look Once)系统。YOLO是一种单阶段的目标检测方法,它将目标检测任务转化成回归问题,通过直接预测边界框和类别可能性来迅速识别图像中的物体。YOLOv5是这一系列的最新迭代,由Ultralytics团队研发,它在前几代的基础上进行了改进,包括更迅速的训练速率、更精准的检测以及更强的适应性。 YOLOv5的关键优化包含: 1. **数据增强**:应用了Mosaic数据增强技术,这是一种融合了随机缩放、翻转、裁剪及色彩调节的技巧,增强了
模型
的普遍适用性。 2. **更高效的架构**:运用了SPP-Block(Spatial Pyramid Pooling)和Path Aggregation Network (PANet)设计,提升了特征提取的效能和精确度。 3. **权重初始化**:采用了更优化的权重初始化策略,使
模型
在初始训练阶段就能更快地达到收敛。 4. **联合训练**:YOLOv5支持多尺度训练,即同步训练不同尺度的网络,以改善对小目标的检测
效果
。 5. **优化的损失函数**:使用了GIOU(Generalized IoU)损失函数,改进了边界框的定位。 针对火灾检测的应用,YOLOv...
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