作业二：光柵化、z buffer與超採樣抗鋸齒算法實現
作業框架「上下顛倒」的解決辦法
$\mathbf{M}{\mathrm{persp}}$ 改為 $\mathbf{M}{\text {OpenGL }}$
GAMES101 Assignment2題解概要：
三角形栅格化算法
测试点是否在三角形内
z-buffer 算法
super-sampling 处理 Anti-aliasing。即SSAA（超采样抗锯齿算法）。
本文將詳細講解代碼所有細節。
这个作业二不是特别简单，我大概弄了一整天吧。。。
題目
在上次作业中，虽然我们在屏幕上画出一个线框三角形，但这看起来并不是 那么的有趣。所以这一次我们继续推进一步——在屏幕上画出一个实心三角形， 换言之，栅格化一个三角形。上一次作业中，在视口变化之后，我们调用了函数 rasterize_wireframe(const Triangle& t)。但这一次，你需要自己填写并调用 函数 rasterize_triangle(const Triangle& t)。
该函数的内部工作流程如下:
创建三角形的 2 维 bounding box。
遍历此 bounding box 内的所有像素(使用其整数索引)。然后，使用像素中 心的屏幕空间坐标来检查中心点是否在三角形内。
如果在内部，则将其位置处的插值深度值 (interpolated depth value) 与深度 缓冲区 (depth buffer) 中的相应值进行比较。
如果当前点更靠近相机，请设置像素颜色并更新深度缓冲区 (depth buffer)。
你需要修改的函数如下:
rasterize_triangle(): 执行三角形栅格化算法
static bool insideTriangle(): 测试点是否在三角形内。你可以修改此函 数的定义，这意味着，你可以按照自己的方式更新返回类型或函数参数。
因为我们只知道三角形三个顶点处的深度值，所以对于三角形内部的像素， 我们需要用插值的方法得到其深度值。我们已经为你处理好了这一部分，因为有 关这方面的内容尚未在课程中涉及。插值的深度值被储存在变量 z_interpolated 中。
请注意我们是如何初始化 depth buffer 和注意 z values 的符号。为了方便 同学们写代码，我们将 z 进行了反转，保证都是正数，并且越大表示离视点越远。
在此次作业中，你无需处理旋转变换，只需为模型变换返回一个单位矩阵。最 后，我们提供了两个 hard-coded 三角形来测试你的实现。
在你自己的计算机或虚拟机上下载并使用我们更新的框架代码。你会注意到， 在 main.cpp 下的 get_projection_matrix() 函数是空的。请复制粘贴你在第一 次作业中的实现来填充该函数。
Eigen::Matrix4f get_projection_matrix(float eye_fov, float aspect_ratio, float zNear, float zFar) { // TODO: Copy-paste your implementation from the previous assignment. Eigen::Matrix4f projection = Eigen::Matrix4f::Identity(); Eigen::Matrix4f M = Eigen::Matrix4f ::Identity(); float fov = eye_fov*MY_PI/180; float top = tan(fov) * zNear; float bottom = -top; float right = top * aspect_ratio; float left = -right; M << 2*abs(zNear)/(right-left),0,(right+left)/(right-left),0, 0,2*abs(zNear)/(top-bottom),(top+bottom)/(top-bottom),0, 0,0,(abs(zNear)+abs(zFar))/(abs(zNear)-abs(zFar)),2*abs(zFar*zNear)/(abs(zNear)-abs(zFar)), 0,0,-1,0; return M; }
這裡需要注意的是，在閆老師上課時講解的zFar和zNear都是負數，但是作業框架的zFar和zNear是正數。因此，推導的變換矩陣會不一樣。
在Fundamentals of Computer Graphics, 4th 的第153頁有如下描述：
Many APIs such as OpenGL (Shreiner, Neider, Woo, & Davis, 2004) use the same canonical view volume as presented here. They also usually have the user specify the absolute values of n and f . The projection matrix for OpenGL is
Other APIs send n and f to 0 and 1, respectively. Blinn (J. Blinn, 1996) recom- mends making the canonical view volume $[0, 1]^3$ for efficiency. All such decisions will change the the projection matrix slightly.
也就是說，將
改為
作业要求：
[5 分] 正确地提交所有必须的文件，且代码能够编译运行。
[20 分] 正确实现三角形栅格化算法。
[10 分] 正确测试点是否在三角形内。
[10 分] 正确实现 z-buffer 算法, 将三角形按顺序画在屏幕上。
[提高项 5 分] 用 super-sampling 处理 Anti-aliasing : 你可能会注意 到，当我们放大图像时，图像边缘会有锯齿感。我们可以用 super-sampling 来解决这个问题，即对每个像素进行 2 * 2 采样，并比较前后的结果 (这里 并不需要考虑像素与像素间的样本复用)。需要注意的点有，对于像素内的每 一个样本都需要维护它自己的深度值，即每一个像素都需要维护一个 sample list。最后，如果你实现正确的话，你得到的三角形不应该有不正常的黑边。
rasterize_triangle()函數
需要填充的函數：
//Screen space rasterization
void rst::rasterizer::rasterize_triangle(const Triangle& t) {
auto v = t.toVector4();
// TODO : Find out the bounding box of current triangle.
// iterate through the pixel and find if the current pixel is inside the triangle
// If so, use the following code to get the interpolated z value.
//auto[alpha, beta, gamma] = computeBarycentric2D(x, y, t.v);
//float w_reciprocal = 1.0/(alpha / v[0].w() + beta / v[1].w() + gamma / v[2].w());
//float z_interpolated = alpha * v[0].z() / v[0].w() + beta * v[1].z() / v[1].w() + gamma * v[2].z() / v[2].w();
//z_interpolated *= w_reciprocal;
// TODO : set the current pixel (use the set_pixel function) to the color of the triangle (use getColor function) if it should be painted.
}先找到包圍盒子bounding box
在bounding box中檢測像素是否在三角形內
如果在，則
用重心座標插值得到当前三角形像素的z值
判斷z值与depth buffer的关系
z<depth buffer
設置當前像素顏色
//Screen space rasterization
void rst::rasterizer::rasterize_triangle(const Triangle& t) {
auto v = t.toVector4();
// TODO : Find out the bounding box of current triangle.
// iterate through the pixel and find if the current pixel is inside the triangle
// If so, use the following code to get the interpolated z value.
//auto[alpha, beta, gamma] = computeBarycentric2D(x, y, t.v);
//float w_reciprocal = 1.0/(alpha / v[0].w() + beta / v[1].w() + gamma / v[2].w());
//float z_interpolated = alpha * v[0].z() / v[0].w() + beta * v[1].z() / v[1].w() + gamma * v[2].z() / v[2].w();
//z_interpolated *= w_reciprocal;
// TODO : set the current pixel (use the set_pixel function) to the color of the triangle (use getColor function) if it should be painted.
// Finding out the bounding box for the current triangle
float min_x = ceil(std::min({v[0].x(), v[1].x(), v[2].x()}));
float max_x = ceil(std::max({v[0].x(), v[1].x(), v[2].x()}));
float min_y = ceil(std::min({v[0].y(), v[1].y(), v[2].y()}));
float max_y = ceil(std::max({v[0].y(), v[1].y(), v[2].y()}));
// Iterating through each pixel in the bounding box
for (float x = min_x; x <= max_x; x++) {
for (float y = min_y; y <= max_y; y++) {
// If the pixel is inside the triangle
if (insideTriangle(x+0.5f, y+0.5f, t.v)) {
auto[alpha, beta, gamma] = computeBarycentric2D(x, y, t.v);
float w_reciprocal = 1.0/(alpha / v[0].w() + beta / v[1].w() + gamma / v[2].w());
float z_interpolated = alpha * v[0].z() / v[0].w() + beta * v[1].z() / v[1].w() + gamma * v[2].z() / v[2].w();
z_interpolated *= w_reciprocal;
if (z_interpolated < depth_buf[get_index(x, y)]) {
// Set the pixel color if it should be painted
set_pixel(Eigen::Vector3f(x, y, z_interpolated), t.getColor());
depth_buf[get_index(x, y)] = z_interpolated;
}
}
}
}
}另外，对于作业框架给出的计算z轴插值算法，使用的是重心坐标法。详细内容请查看我的另一篇关于常见插值算法的文章。https://remoooo.com/cg/837.html
insideTriangle函数
这个函数传入像素的坐标（屏幕坐标），以及三角形的三个顶点坐标_v[0] _v[1] _v[2}。
要求判断该像素是否在这个三个顶点围成的三角形中。
static bool insideTriangle(int x, int y, const Vector3f* _v)
{
// TODO : Implement this function to check if the point (x, y) is inside the triangle represented by _v[0], _v[1], _v[2]
// Compute vectors
Vector2f v0 = _v[2].head<2>() - _v[0].head<2>();
Vector2f v1 = _v[1].head<2>() - _v[0].head<2>();
Vector2f v2 = Vector2f(x, y) - _v[0].head<2>();
// Compute dot products
float dot00 = v0.dot(v0);
float dot01 = v0.dot(v1);
float dot02 = v0.dot(v2);
float dot11 = v1.dot(v1);
float dot12 = v1.dot(v2);
// Compute barycentric coordinates
float invDenom = 1.0 / (dot00 * dot11 - dot01 * dot01);
float u = (dot11 * dot02 - dot01 * dot12) * invDenom;
float v = (dot00 * dot12 - dot01 * dot02) * invDenom;
// Check if point is in triangle
return (u >= 0) && (v >= 0) && (u + v < 1);
}我这里使用的算法是 重心坐标插值（Barycentric Interpolation） ，关于算法原理请浏览我另一篇文章。https://remoooo.com/cg/835.html
rasterizer.cpp代码：
// clang-format off
//
// Created by goksu on 4/6/19.
//
#include <algorithm>
#include <vector>
#include "rasterizer.hpp"
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <math.h>
rst::pos_buf_id rst::rasterizer::load_positions(const std::vector<Eigen::Vector3f> &positions)
{
auto id = get_next_id();
pos_buf.emplace(id, positions);
return {id};
}
rst::ind_buf_id rst::rasterizer::load_indices(const std::vector<Eigen::Vector3i> &indices)
{
auto id = get_next_id();
ind_buf.emplace(id, indices);
return {id};
}
rst::col_buf_id rst::rasterizer::load_colors(const std::vector<Eigen::Vector3f> &cols)
{
auto id = get_next_id();
col_buf.emplace(id, cols);
return {id};
}
auto to_vec4(const Eigen::Vector3f& v3, float w = 1.0f)
{
return Vector4f(v3.x(), v3.y(), v3.z(), w);
}
static bool insideTriangle(int x, int y, const Vector3f* _v)
{
// TODO : Implement this function to check if the point (x, y) is inside the triangle represented by _v[0], _v[1], _v[2]
// Compute vectors
Vector2f v0 = _v[2].head<2>() - _v[0].head<2>();
Vector2f v1 = _v[1].head<2>() - _v[0].head<2>();
Vector2f v2 = Vector2f(x, y) - _v[0].head<2>();
// Compute dot products
float dot00 = v0.dot(v0);
float dot01 = v0.dot(v1);
float dot02 = v0.dot(v2);
float dot11 = v1.dot(v1);
float dot12 = v1.dot(v2);
// Compute barycentric coordinates
float invDenom = 1.0f / (dot00 * dot11 - dot01 * dot01);
float u = (dot11 * dot02 - dot01 * dot12) * invDenom;
float v = (dot00 * dot12 - dot01 * dot02) * invDenom;
// Check if point is in triangle
return (u >= 0) && (v >= 0) && (u + v < 1);
}
static std::tuple<float, float, float> computeBarycentric2D(float x, float y, const Vector3f* v)
{
float c1 = (x*(v[1].y() - v[2].y()) + (v[2].x() - v[1].x())*y + v[1].x()*v[2].y() - v[2].x()*v[1].y()) / (v[0].x()*(v[1].y() - v[2].y()) + (v[2].x() - v[1].x())*v[0].y() + v[1].x()*v[2].y() - v[2].x()*v[1].y());
float c2 = (x*(v[2].y() - v[0].y()) + (v[0].x() - v[2].x())*y + v[2].x()*v[0].y() - v[0].x()*v[2].y()) / (v[1].x()*(v[2].y() - v[0].y()) + (v[0].x() - v[2].x())*v[1].y() + v[2].x()*v[0].y() - v[0].x()*v[2].y());
float c3 = (x*(v[0].y() - v[1].y()) + (v[1].x() - v[0].x())*y + v[0].x()*v[1].y() - v[1].x()*v[0].y()) / (v[2].x()*(v[0].y() - v[1].y()) + (v[1].x() - v[0].x())*v[2].y() + v[0].x()*v[1].y() - v[1].x()*v[0].y());
return {c1,c2,c3};
}
void rst::rasterizer::draw(pos_buf_id pos_buffer, ind_buf_id ind_buffer, col_buf_id col_buffer, Primitive type)
{
auto& buf = pos_buf[pos_buffer.pos_id];
auto& ind = ind_buf[ind_buffer.ind_id];
auto& col = col_buf[col_buffer.col_id];
float f1 = (50 - 0.1) / 2.0;
float f2 = (50 + 0.1) / 2.0;
Eigen::Matrix4f mvp = projection * view * model;
for (auto& i : ind)
{
Triangle t;
Eigen::Vector4f v[] = {
mvp * to_vec4(buf[i[0]], 1.0f),
mvp * to_vec4(buf[i[1]], 1.0f),
mvp * to_vec4(buf[i[2]], 1.0f)
};
//Homogeneous division
for (auto& vec : v) {
vec /= vec.w();
}
//Viewport transformation
for (auto & vert : v)
{
vert.x() = 0.5*width*(vert.x()+1.0);
vert.y() = 0.5*height*(vert.y()+1.0);
vert.z() = vert.z() * f1 + f2;
}
for (int i = 0; i < 3; ++i)
{
t.setVertex(i, v[i].head<3>());
t.setVertex(i, v[i].head<3>());
t.setVertex(i, v[i].head<3>());
}
auto col_x = col[i[0]];
auto col_y = col[i[1]];
auto col_z = col[i[2]];
t.setColor(0, col_x[0], col_x[1], col_x[2]);
t.setColor(1, col_y[0], col_y[1], col_y[2]);
t.setColor(2, col_z[0], col_z[1], col_z[2]);
rasterize_triangle(t);
}
}
//Screen space rasterization
void rst::rasterizer::rasterize_triangle(const Triangle& t) {
auto v = t.toVector4();
// TODO : Find out the bounding box of current triangle.
// iterate through the pixel and find if the current pixel is inside the triangle
// If so, use the following code to get the interpolated z value.
//auto[alpha, beta, gamma] = computeBarycentric2D(x, y, t.v);
//float w_reciprocal = 1.0/(alpha / v[0].w() + beta / v[1].w() + gamma / v[2].w());
//float z_interpolated = alpha * v[0].z() / v[0].w() + beta * v[1].z() / v[1].w() + gamma * v[2].z() / v[2].w();
//z_interpolated *= w_reciprocal;
// TODO : set the current pixel (use the set_pixel function) to the color of the triangle (use getColor function) if it should be painted.
// Finding out the bounding box for the current triangle
float min_x = ceil(std::min({v[0].x(), v[1].x(), v[2].x()}));
float max_x = ceil(std::max({v[0].x(), v[1].x(), v[2].x()}));
float min_y = ceil(std::min({v[0].y(), v[1].y(), v[2].y()}));
float max_y = ceil(std::max({v[0].y(), v[1].y(), v[2].y()}));
// Iterating through each pixel in the bounding box
for (float x = min_x; x <= max_x; x++) {
for (float y = min_y; y <= max_y; y++) {
// If the pixel is inside the triangle
if (insideTriangle(x, y, t.v)) {
auto[alpha, beta, gamma] = computeBarycentric2D(x, y, t.v);
float w_reciprocal = 1.0/(alpha / v[0].w() + beta / v[1].w() + gamma / v[2].w());
float z_interpolated = alpha * v[0].z() / v[0].w() + beta * v[1].z() / v[1].w() + gamma * v[2].z() / v[2].w();
z_interpolated *= w_reciprocal;
if (z_interpolated < depth_buf[get_index(x, y)]) {
// Set the pixel color if it should be painted
set_pixel(Eigen::Vector3f(x, y, z_interpolated), t.getColor());
depth_buf[get_index(x, y)] = z_interpolated;
}
}
}
}
}
void rst::rasterizer::set_model(const Eigen::Matrix4f& m)
{
model = m;
}
void rst::rasterizer::set_view(const Eigen::Matrix4f& v)
{
view = v;
}
void rst::rasterizer::set_projection(const Eigen::Matrix4f& p)
{
projection = p;
}
void rst::rasterizer::clear(rst::Buffers buff)
{
if ((buff & rst::Buffers::Color) == rst::Buffers::Color)
{
std::fill(frame_buf.begin(), frame_buf.end(), Eigen::Vector3f{0, 0, 0});
}
if ((buff & rst::Buffers::Depth) == rst::Buffers::Depth)
{
std::fill(depth_buf.begin(), depth_buf.end(), std::numeric_limits<float>::infinity());
}
}
rst::rasterizer::rasterizer(int w, int h) : width(w), height(h)
{
frame_buf.resize(w * h);
depth_buf.resize(w * h);
}
int rst::rasterizer::get_index(int x, int y)
{
return (height-1-y)*width + x;
}
void rst::rasterizer::set_pixel(const Eigen::Vector3f& point, const Eigen::Vector3f& color)
{
//old index: auto ind = point.y() + point.x() * width;
auto ind = (height-1-point.y())*width + point.x();
frame_buf[ind] = color;
}
// clang-format onRasteriser.hpp代码：
//
// Created by goksu on 4/6/19.
//
#pragma once
#include <eigen3/Eigen/Eigen>
#include <algorithm>
#include "global.hpp"
#include "Triangle.hpp"
using namespace Eigen;
namespace rst
{
enum class Buffers
{
Color = 1,
Depth = 2
};
inline Buffers operator|(Buffers a, Buffers b)
{
return Buffers((int)a | (int)b);
}
inline Buffers operator&(Buffers a, Buffers b)
{
return Buffers((int)a & (int)b);
}
enum class Primitive
{
Line,
Triangle
};
/*
* For the curious : The draw function takes two buffer id's as its arguments. These two structs
* make sure that if you mix up with their orders, the compiler won't compile it.
* Aka : Type safety
* */
struct pos_buf_id
{
int pos_id = 0;
};
struct ind_buf_id
{
int ind_id = 0;
};
struct col_buf_id
{
int col_id = 0;
};
class rasterizer
{
public:
rasterizer(int w, int h);
pos_buf_id load_positions(const std::vector<Eigen::Vector3f>& positions);
ind_buf_id load_indices(const std::vector<Eigen::Vector3i>& indices);
col_buf_id load_colors(const std::vector<Eigen::Vector3f>& colors);
void set_model(const Eigen::Matrix4f& m);
void set_view(const Eigen::Matrix4f& v);
void set_projection(const Eigen::Matrix4f& p);
void set_pixel(const Eigen::Vector3f& point, const Eigen::Vector3f& color);
void clear(Buffers buff);
void draw(pos_buf_id pos_buffer, ind_buf_id ind_buffer, col_buf_id col_buffer, Primitive type);
std::vector<Eigen::Vector3f>& frame_buffer() { return frame_buf; }
private:
void draw_line(Eigen::Vector3f begin, Eigen::Vector3f end);
void rasterize_triangle(const Triangle& t);
// VERTEX SHADER -> MVP -> Clipping -> /.W -> VIEWPORT -> DRAWLINE/DRAWTRI -> FRAGSHADER
private:
Eigen::Matrix4f model;
Eigen::Matrix4f view;
Eigen::Matrix4f projection;
std::map<int, std::vector<Eigen::Vector3f>> pos_buf;
std::map<int, std::vector<Eigen::Vector3i>> ind_buf;
std::map<int, std::vector<Eigen::Vector3f>> col_buf;
std::vector<Eigen::Vector3f> frame_buf;
std::vector<float> depth_buf;
int get_index(int x, int y);
int width, height;
int next_id = 0;
int get_next_id() { return next_id++; }
};
}
Main.cpp代码：
// clang-format off
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "rasterizer.hpp"
#include "global.hpp"
#include "Triangle.hpp"
constexpr double MY_PI = 3.1415926;
Eigen::Matrix4f get_view_matrix(Eigen::Vector3f eye_pos)
{
Eigen::Matrix4f view = Eigen::Matrix4f::Identity();
Eigen::Matrix4f translate;
translate << 1,0,0,-eye_pos[0],
0,1,0,-eye_pos[1],
0,0,1,-eye_pos[2],
0,0,0,1;
view = translate*view;
return view;
}
Eigen::Matrix4f get_model_matrix(float rotation_angle)
{
Eigen::Matrix4f model = Eigen::Matrix4f::Identity();
return model;
}
Eigen::Matrix4f get_projection_matrix(float eye_fov, float aspect_ratio, float zNear, float zFar)
{
// TODO: Copy-paste your implementation from the previous assignment.
Eigen::Matrix4f projection = Eigen::Matrix4f::Identity();
Eigen::Matrix4f M = Eigen::Matrix4f ::Identity();
float fov = eye_fov*MY_PI/180;
float top = tan(fov) * zNear;
float bottom = -top;
float right = top * aspect_ratio;
float left = -right;
M << 2*abs(zNear)/(right-left),0,(right+left)/(right-left),0,
0,2*abs(zNear)/(top-bottom),(top+bottom)/(top-bottom),0,
0,0,(abs(zNear)+abs(zFar))/(abs(zNear)-abs(zFar)),2*abs(zFar*zNear)/(abs(zNear)-abs(zFar)),
0,0,-1,0;
return M;
}
int main(int argc, const char** argv)
{
float angle = 0;
bool command_line = false;
std::string filename = "output.png";
if (argc == 2)
{
command_line = true;
filename = std::string(argv[1]);
}
rst::rasterizer r(700, 700);
Eigen::Vector3f eye_pos = {0,0,5};
std::vector<Eigen::Vector3f> pos
{
{2, 0, -2},
{0, 2, -2},
{-2, 0, -2},
{3.5, -1, -5},
{2.5, 1.5, -5},
{-1, 0.5, -5}
};
std::vector<Eigen::Vector3i> ind
{
{0, 1, 2},
{3, 4, 5}
};
std::vector<Eigen::Vector3f> cols
{
{217.0, 238.0, 185.0},
{217.0, 238.0, 185.0},
{217.0, 238.0, 185.0},
{185.0, 217.0, 238.0},
{185.0, 217.0, 238.0},
{185.0, 217.0, 238.0}
};
auto pos_id = r.load_positions(pos);
auto ind_id = r.load_indices(ind);
auto col_id = r.load_colors(cols);
int key = 0;
int frame_count = 0;
if (command_line)
{
r.clear(rst::Buffers::Color | rst::Buffers::Depth);
r.set_model(get_model_matrix(angle));
r.set_view(get_view_matrix(eye_pos));
r.set_projection(get_projection_matrix(45, 1, 0.1, 50));
r.draw(pos_id, ind_id, col_id, rst::Primitive::Triangle);
cv::Mat image(700, 700, CV_32FC3, r.frame_buffer().data());
image.convertTo(image, CV_8UC3, 1.0f);
cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_RGB2BGR);
cv::imwrite(filename, image);
return 0;
}
while(key != 27)
{
r.clear(rst::Buffers::Color | rst::Buffers::Depth);
r.set_model(get_model_matrix(angle));
r.set_view(get_view_matrix(eye_pos));
r.set_projection(get_projection_matrix(45, 1, 0.1, 50));
r.draw(pos_id, ind_id, col_id, rst::Primitive::Triangle);
cv::Mat image(700, 700, CV_32FC3, r.frame_buffer().data());
image.convertTo(image, CV_8UC3, 1.0f);
cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_RGB2BGR);
cv::imshow("image", image);
key = cv::waitKey(10);
std::cout << "frame count: " << frame_count++ << '\n';
}
return 0;
}
// clang-format on框架研究
在编写SSAA抗锯齿之前，我们需要通读代码。
main函数
我们先从main函数开始：
float angle = 0;
bool command_line = true;
std::string filename = "output.png";
if (argc == 2)
{
command_line = true;
filename = std::string(argv[1]);
}angle定义了旋转角度，HW2中用不到，不需要理会。
command_line定义当前是否是命令行模式打开程序。
此处我们把command_line改为true，让程序输出图像文件。后续更好的观察SSAA的效果。
rst::rasterizer r(700, 700);
Eigen::Vector3f eye_pos = {0,0,5};r 的两个参数是屏幕长宽，r代表了整个渲染器。
eye_pos 定义了眼睛的位置。
std::vector<Eigen::Vector3f> pos
{
{2, 0, -2},
{0, 2, -2},
{-2, 0, -2},
{3.5, -1, -5},
{2.5, 1.5, -5},
{-1, 0.5, -5}
};
std::vector<Eigen::Vector3i> ind
{
{0, 1, 2},
{3, 4, 5}
};
std::vector<Eigen::Vector3f> cols
{
{217.0, 238.0, 185.0},
{217.0, 238.0, 185.0},
{217.0, 238.0, 185.0},
{185.0, 217.0, 238.0},
{185.0, 217.0, 238.0},
{185.0, 217.0, 238.0}
};pos是顶点坐标。
ind是三角形的顶点索引。比如说{0, 1, 2}的意思就是取pos数组中的0，1，2个元素。
cols表示顶点的颜色RGB数值。
auto pos_id = r.load_positions(pos);
auto ind_id = r.load_indices(ind);
auto col_id = r.load_colors(cols);
int key = 0;
int frame_count = 0;和HW1一样，加载三角形数据到r渲染器中。
再初始化frame_count帧数计数器。
if (command_line){
...
return 0;
}如果command_line为true，则输出单张图片（第一帧）后退出程序。
否则进入while loop，每一次loop就是一帧。
while(key != 27){
...
}接下来是while循环里面的内容：
r.clear(rst::Buffers::Color | rst::Buffers::Depth);
r.set_model(get_model_matrix(angle));
r.set_view(get_view_matrix(eye_pos));
r.set_projection(get_projection_matrix(45, 1, 0.1, 50));
r.draw(pos_id, ind_id, col_id, rst::Primitive::Triangle);
cv::Mat image(700, 700, CV_32FC3, r.frame_buffer().data());
image.convertTo(image, CV_8UC3, 1.0f);
cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_RGB2BGR);
cv::imshow("image", image);
key = cv::waitKey(10);
std::cout << "frame count: " << frame_count++ << '\n';开始渲染一张画面前，先调用渲染器的清除残留画面函数（或者初始化）。
然后执行MVP。
调用draw函数，并且告诉draw函数我们绘制的是三角形。
draw函数下面的都是OpenCV的函数，与本课程没有关系。
接下来重点探讨draw函数的实现。
跳转到draw函数位置。
draw函数
简单地说，draw函数处理的是几何图形（在这种情况下是三角形）转换成像素的过程。
void rst::rasterizer::draw(pos_buf_id pos_buffer, ind_buf_id ind_buffer, col_buf_id col_buffer, Primitive type){
...
for (auto& i : ind){
Triangle t;
...
rasterize_triangle(t);
}
}我们发现最大的for循环 for (auto& i : ind){...} 的末尾都会调用一个rasterize_triangle(t); 函数，即光栅化三角形。
传入的参数 t 其实是一个三角形。关于三角形的数据结构先不用管。
也就是说，每一次 for (auto& i : ind) ，就相当于处理一个三角形。
具体的细节不讲太多，主要讲一下Viewport transformation中的z值的处理。
//Viewport transformation
for (auto & vert : v)
{
vert.x() = 0.5*width*(vert.x()+1.0);
vert.y() = 0.5*height*(vert.y()+1.0);
vert.z() = vert.z() * f1 + f2;
}vert.z() = vert.z() * f1 + f2;这一行代码的意思是： 在做完mvp和Homogeneous division之后，vert.z()被压缩到了-1到1的区间。 经过vert.z() * f1 + f2后，z值（深度值）从齐次坐标系转换到屏幕空间，并将其范围映射到0到1之间，以便后续的深度测试和深度写入。
最终将颜色放入t三角形，调用 rasterize_triangle(t); 进一步渲染三角形。
接下来讲解 rasterize_triangle(t); 函数。
rasterize_triangle函数
void rst::rasterizer::rasterize_triangle(const Triangle& t)这个函数传入一个三角形。三角形包含三个点和每个顶点的颜色、深度信息。
这里重点解说z-buffer的内容。
auto[alpha, beta, gamma] = computeBarycentric2D(x, y, t.v);
float w_reciprocal = 1.0/(alpha / v[0].w() + beta / v[1].w() + gamma / v[2].w());
float z_interpolated = alpha * v[0].z() / v[0].w() + beta * v[1].z() / v[1].w() + gamma * v[2].z() / v[2].w();
z_interpolated *= w_reciprocal;computeBarycentric2D(x, y, t.v)这行代码是在计算重心坐标，它返回一个三元组[alpha, beta, gamma]，这三个值分别表示像素点相对于三角形三个顶点的权重，而且这三个值的总和为1。
但是我们知道，重心坐标在经过MVP视角变换之后，会变化。所以我们需要做矫正。
然后，w_reciprocal的计算是在进行透视校正。因为我们在透视投影下，距离摄像机远的物体，它们在屏幕空间中的深度变化要小于距离摄像机近的物体。透视校正就是为了消除这个因透视造成的非线性变化。
接下来的z_interpolated就是在用重心坐标对深度z进行插值。注意这里的插值是在进行透视除法之前的深度，因此每个深度值还需要除以对应的齐次坐标w。
最后，用w_reciprocal对z_interpolated进行透视校正，得到的就是在屏幕空间中，当前像素点的正确深度值。这个值可以用于之后的深度测试，决定是否应该绘制这个像素。
作业框架大致流程就已经介绍完毕了，接下来讲解如何写SSAA。
SSAA算法实现
要实现SSAA（Super Sampling Anti-Aliasing），需要对每个像素进行多次采样。
左：Default 右：SSAA
//Screen space rasterization
void rst::rasterizer::rasterize_triangle(const Triangle& t) {
auto v = t.toVector4();
// TODO : Find out the bounding box of current triangle.
// iterate through the pixel and find if the current pixel is inside the triangle
// If so, use the following code to get the interpolated z value.
//auto[alpha, beta, gamma] = computeBarycentric2D(x, y, t.v);
//float w_reciprocal = 1.0/(alpha / v[0].w() + beta / v[1].w() + gamma / v[2].w());
//float z_interpolated = alpha * v[0].z() / v[0].w() + beta * v[1].z() / v[1].w() + gamma * v[2].z() / v[2].w();
//z_interpolated *= w_reciprocal;
// TODO : set the current pixel (use the set_pixel function) to the color of the triangle (use getColor function) if it should be painted.
// Finding out the bounding box for the current triangle
// float min_x = std::min({v[0].x(), v[1].x(), v[2].x()});
// float max_x = std::max({v[0].x(), v[1].x(), v[2].x()});
// float min_y = std::min({v[0].y(), v[1].y(), v[2].y()});
// float max_y = std::max({v[0].y(), v[1].y(), v[2].y()});
float min_x = std::floor(std::min({v[0].x(), v[1].x(), v[2].x()}));
float max_x = std::ceil(std::max({v[0].x(), v[1].x(), v[2].x()}));
float min_y = std::floor(std::min({v[0].y(), v[1].y(), v[2].y()}));
float max_y = std::ceil(std::max({v[0].y(), v[1].y(), v[2].y()}));
bool ssaa_mode = true;
if(ssaa_mode){
// Iterating through each pixel in the bounding box
for (float x = min_x; x <= max_x; x++) {
for (float y = min_y; y <= max_y; y++) {
float min_depth = std::numeric_limits<float>::infinity();
Eigen::Vector3f color(0, 0, 0);
// Super Sampling at 2x2 grid within the pixel
for (int dx = 0; dx < 2; ++dx) {
for (int dy = 0; dy < 2; ++dy) {
float sample_x = x + dx * 0.5f;
float sample_y = y + dy * 0.5f;
// If the sample point is inside the triangle
if (insideTriangle(sample_x, sample_y, t.v)) {
auto[alpha, beta, gamma] = computeBarycentric2D(sample_x, sample_y, t.v);
float w_reciprocal = 1.0/(alpha / v[0].w() + beta / v[1].w() + gamma / v[2].w());
float z_interpolated = alpha * v[0].z() / v[0].w() + beta * v[1].z() / v[1].w() + gamma * v[2].z() / v[2].w();
z_interpolated *= w_reciprocal;
// Accumulate color and find minimum depth
color += t.getColor();
min_depth = std::min(min_depth, z_interpolated);
}
}
}
color /= 4.0f; // average the color
if (min_depth < depth_buf[get_index(x, y)]) {
// Set the pixel color if it should be painted
set_pixel(Eigen::Vector3f(x, y, min_depth), color);
depth_buf[get_index(x, y)] = min_depth;
}
}
}
return;
}else{
// Iterating through each pixel in the bounding box
for (float x = min_x; x <= max_x; x++) {
for (float y = min_y; y <= max_y; y++) {
// If the pixel is inside the triangle
if (insideTriangle(x, y, t.v)) {
auto [alpha, beta, gamma] = computeBarycentric2D(x, y, t.v);
float w_reciprocal = 1.0 / (alpha / v[0].w() + beta / v[1].w() + gamma / v[2].w());
float z_interpolated =
alpha * v[0].z() / v[0].w() + beta * v[1].z() / v[1].w() + gamma * v[2].z() / v[2].w();
z_interpolated *= w_reciprocal;
if (z_interpolated < depth_buf[get_index(x, y)]) {
// Set the pixel color if it should be painted
set_pixel(Eigen::Vector3f(x, y, z_interpolated), t.getColor());
depth_buf[get_index(x, y)] = z_interpolated;
}
}
}
}
}
}这有帮助吗？