Etkileşimli Görselleştirme – Analizi Yaptırma Fiyatları – Yazılım Analizi Örnekleri – Ücretli Analizi Yaptırma – Ücretli Yazılım Yaptırma
Ayrılmış Kırılma ile Küp eşleme
Fizikte doğru olması gerekmeyen özel bir kırılma efekti yaratmak için gölgelendiricimizi değiştirdik. Farklı dalga boylarına sahip ışık bileşenlerinin farklı kırılmalara sahip olduğunu biliyoruz. Bu örnekte, ışığımızı üç farklı dalga boyuna sahip olacak şekilde modelliyoruz: kırmızı, yeşil, mavi.
Her dalga boyu için, kırılma vektörü hesaplaması için farklı bir kırılma indisi oranı kullanırız. Biraz farklı bir kırılma indeksi oranı ayarlayarak, biraz farklı bir kırılma vektörü elde edebiliriz. Son olarak, nihai sonuç için üç ışık bileşenini bir araya getiriyoruz.
Temel grafik ilkelerini ve OpenGL programlamayı ele aldık. Bir grafik sistemi, bir grafik kitaplığı ve onu destekleyen donanım içerir. OpenGL kitaplığı işlevlerinin çoğu, aksi takdirde çok yavaş olacak şekilde donanımda uygulanır.
Eğriler ve eğimli yüzeyler çizmek gibi temel kitaplık işlevlerinin üzerine inşa edilmiş bazı gelişmiş grafik işlevleri de OpenGL kitaplığının veya OpenGL Utility kitaplığının (GLU) parçasıdır. GLU, karmaşık model oluşturmayı ve işlemeyi kolaylaştırmak için OpenGL sisteminin bir parçası olarak kabul edilir.
Bir grafik kitaplığının üzerinde, belirli yetenekler veya uygulamalar için birçok grafik yöntemi ve aracı (yani üst düzey grafik paketleri) geliştirilir.
Örneğin, eğri şekiller oluşturmak için eğri ve yüzey tanımları üzerine matematik kullanılır, yapıcı katı geometri (CSG) yöntemleri mantıksal işlemler yoluyla geometrik modelleri birleştirmek için kullanılır, özyinelemeli işlevler fraktal görüntüler oluşturmak için kullanılır, belirli türleri anlamak için görselleştirme yöntemleri geliştirilir verilerin, simülasyon yöntemlerinin belirli süreçleri canlandırmak için geliştirildiği vb.
Bu bölümde, bazı gelişmiş grafik kavramlarını kısaca tanıtarak kitabın ilk bölümünü tamamlıyoruz. Çalışmanın ikinci bölümünde, belirli grafik araçlarını daha ayrıntılı olarak tanıtıyor ve derliyoruz.
Grafik Kitaplıkları
Düşük seviyeli bir grafik kitaplığı veya paketi, grafik donanımına yönelik bir yazılım arabirimidir. Tüm grafik araçları veya uygulamaları, belirli bir alt düzey grafik kitaplığının üzerine inşa edilmiştir. Üst düzey grafik araçlarının öğrenilmesi ve kullanılması genellikle daha kolaydır. Bilgisayar grafiklerine giriş niteliğinde bir kurs, temel olarak düşük seviyeli grafik kitaplığı işlevlerinin uygulamalarını ve uygulamalarını tartışır.
Bir grafik programcısı, en az bir grafik kitaplığında nasıl programlanacağını anlar. OpenGL, Direct3D ve PHIGS iyi bilinen düşük seviyeli grafik kütüphaneleridir. OpenGL ve Direct3D, şu anda araştırma ve uygulamalarda en yaygın olarak benimsenen 3B grafik API’leridir.
Genellikle 3B programlama aracı kitaplığı olarak adlandırılan üst düzey bir grafik kitaplığı, uygulama programlarının sahne yapılarını, 3B dosya içe ve dışa aktarmalarını, nesne manipülasyonlarını ve görüntülemeyi işlemesi için araçlar sağlar. Düşük seviyeli bir grafik kitaplığının üzerine inşa edilmiş bir API araç takımıdır. Çoğu üst düzey grafik kitaplığı, animasyon, simülasyon veya sanal gerçeklik araçları olarak sınıflandırılır.
Görselleştirme
Görselleştirme, bize soyut veriler ve semboller hakkında fikir veren resimler yapmak için grafikleri kullanır. Resimler, doğrudan verilerin açıklamasını tasvir edebilir veya verilerin içeriğini yenilikçi bir biçimde tamamen sunabilir.
Kullanıcılar, yeni bir hesaplanmış sonuç veya başka bir çevrimiçi veri koleksiyonu sunulduğunda, anlamı olabildiğince çabuk görmek ve anlamak isterler. Soyut sayıları ve sembolleri okumak yerine genellikle bir görüntüyü veya 3D animasyonu gözlemleyerek anlamayı tercih ederler.
Veri görselleştirme yöntemleri
Veri görselleştirme Örnekleri
Veri görselleştirme Nedir
Veri Görselleştirme araçları
Veri görselleştirme programları
Veri görselleştirme Python
Veri görselleştirme grafikleri
Veri görselleştirme hangi alanlarda kullanılır
Etkileşimli Görselleştirme ve Hesaplamalı Yönlendirme
Etkileşimli görselleştirme, sonuçların veya sunumların etkileşimli olarak farklı perspektiflerde (örneğin açılar, büyüklük, katmanlar, ayrıntı seviyeleri vb.) görselleştirilmesine olanak tanır ve böylece kullanıcının anında sonuçları daha iyi anlamasına yardımcı olur.
Etkileşimli görselleştirme sistemleri, kullanıcıların görsel sunumlarla etkileşime girmesine ve sonuçların farklı yönlerini anlamasına yardımcı olan, modellerin veya simülasyonların sonuçlarının çoklu veya dinamik formlara, katmanlara veya ayrıntı seviyelerine sahip olduğu durumlarda en etkilidir.
Bilimsel hesaplama ve görselleştirme için hesaplama, görselleştirme ve kontrolün tek bir araca entegrasyonu son derece arzu edilir çünkü bu, kullanıcıların hesaplamayı etkileşimli olarak “yönlendirmesine” olanak tanır.
Hesaplamanın başlangıcında, herhangi bir sonuç üretilmeden önce, birkaç önemli geri bildirim parçası, doğru parametrelerin ve başlangıç değerlerinin seçilmesine önemli ölçüde yardımcı olacaktır. Kullanıcılar, hesaplamayı doğru yöne yönlendirmek için bazı ara sonuçları ve temel faktörleri görselleştirebilir.
Hesaplamalı yönlendirme ile kullanıcılar, hesaplama ilerledikçe sistemlerindeki parametreleri değiştirebilir ve uzun ve sıkıcı hesaplamalardan sonra hatalardan veya ilgi çekici olmayan çıktılardan kaçınabilir. Hesaplamalı yönlendirme, belirsiz parametreleri ayarlamak, simülasyonu doğru yönde ilerletmek ve sonuçlara ince ayar yapmak için önemli bir yöntemdir.
Belirli veri türlerine (ayrık, sürekli, nokta, skaler veya vektör) ve boyutlara (1B, 2B, 3B ve çoklu: N-D) bir görselleştirme tekniği uygulanabilir. Dağılım Verileri, verileri bir çizgi (1B), düzlem (2B) veya uzayda (3B) ayrı noktalar olarak temsil eder.
Noktaları 3B’nin ötesinde daha yüksek boyutlarda temsil etmek için farklı renkler, şekiller, boyutlar ve diğer nitelikler kullanabilir veya yüksek boyutlu verileri 2B/3B’ye dönüştürmek için bir işlev veya temsil kullanabiliriz. Skaler Veriler, boyut değerlerine ek olarak skaler değerlere sahiptir. Skaler değer aslında daha fazla dikkat ettiğimiz özel bir ek boyuttur.
Histogramlar, çubuk grafikler veya pasta grafikler gibi 2B diyagramlar, 1B skaler veri görselleştirme yöntemleridir. Hem histogramlar hem de çubuk grafikler, boyut ölçeği olarak bir koordinata ve değer ölçeği olarak başka bir koordinata sahiptir. Çubuk grafikler bu bilgiyi taşımazken, histogramlar genellikle sınırlı aralıklarda skaler değerlere sahiptir.
Pasta grafikler, yüzdeyi temsil etmek için bir pastadaki dilim alanını kullanır. Sabit değerlerin 2B konturları (bir haritadaki eş çizgiler), 2B görüntüler (x-y noktalarının pikselleri ve renk değerleri) ve 3B yüzeyler (x-y noktalarının pikselleri ve yükseklik değerleri), 2B skaler veri görselleştirme yöntemleridir.
Veri görselleştirme araçları Veri görselleştirme grafikleri Veri görselleştirme hangi alanlarda kullanılır Veri görselleştirme Nedir Veri Görselleştirme örnekleri Veri görselleştirme Programları Veri Gorsellestirme Python Veri görselleştirme yöntemleri