• Donanıma, göz özelliklerine ve gama düzeltmeye RGB rengini tanıtın
• OpenGL’de renk enterpolasyonunu ve düzgün gölgelemeyi anlayın
• OpenGL aydınlatmasını kurun: ortam, dağınık, aynasal ve çoklu ışık kaynakları
• Arka yüz ayırma ve yüzey gölgeleme modellerini anlama

Renk

Bir ekranda, bir piksel rengi kırmızı, yeşil ve mavi (RGB) vektörü olarak belirtilir. RGB renklerine birincil renkler de denir, çünkü gözümüz farklı birincil değerlere sahip bir vektörde farklı bir renk görür. RGB renkleri, ana renkleri birbirine ekleyerek siyah arka plan üzerinde bir renk oluşturduğumuz toplama ana renkleridir.

Örneğin, eşit miktarda R, G ve B ile: G+B ⇒ cam göbeği, R+B ⇒ macenta, R+G ⇒ sarı ve R+G+B ⇒ beyaz. Grafik donanımında daha detaylı olarak ele alacağımız RGB renkleri kullanılıyor.

Cam göbeği, macenta ve sarı (CMY) renkler sırasıyla RGB renklerinin tamamlayıcılarıdır. CMY renkleri, karşılık gelen RGB ana renklerini kaldırarak beyaz bir arka plan üzerinde bir renk oluşturduğumuz eksiltmeli birincil renklerdir. Benzer şekilde, eşit miktarda R, G ve B ile: C = RGB – R, M = RGB – G ve Y = RGB – B.

CMY renkleri renkli yazıcılarda kullanılmaktadır. Beyaz bir kağıt üzerindeki bir noktaya belirli miktarlarda CMY mürekkebi eklemek, o noktadaki beyaz renkten belirli miktarlarda RGB’yi çıkarmak gibidir. Kağıt üzerindeki noktada ortaya çıkan renk, münferit mürekkeplerin kısımlarına bağlıdır. Siyah mürekkep, eşit miktarda CMY mürekkebi kullanılarak değiştirilerek farklı düzeylerde griler oluşturmak için kullanılır.

RGB Modu ve İndeks Modu

Çerçeve arabelleğindeki her piksel değeri bir RGB vektörüyse, ekran RGB modundadır. Her piksel değeri, gösterildiği gibi, renk haritası adı verilen bir renk arama tablosuna da bir dizin olabilir. Ardından, ekran indeks modundadır. Piksel rengi, çerçeve arabelleği yerine renk haritasında belirtilir.

Çerçeve arabelleğinde giriş başına 3 bitimiz olduğunu varsayalım. Yani, çerçeve arabelleği 3 bit düzlemine sahiptir. RGB modunda 8 farklı renge erişimimiz var: siyah, kırmızı, yeşil, mavi, cam göbeği, macenta, sarı ve beyaz. İndeks modunda, hala yalnızca 8 farklı renge erişimimiz var, ancak renkler, renk haritasını nasıl yüklediğimize bağlı olarak değişebilir.

Grafik donanımı, çerçeve arabelleği için sınırlı sayıda bit düzlemine sahipse, indeks modu, renk sayısı aynı anda RGB modu ile aynı olsa bile daha fazla renk seçeneğine izin verir. Örneğin, yukarıdaki örnekte, renk haritasında giriş başına 12 bit düzlemimiz varsa, 212 = 4096 farklı renkten 8 renk seçebiliriz.

Renk haritası, hızlı bellek yongalarının çok pahalı olduğu zamanlarda önemli bir avantaj olan bellekte fazla yer kaplamaz. GLUT’ta, dizin modunu seçmek için glutInitDisplayMode(GLUT_INDEX) kullanırız. RGB modu varsayılandır. İndeks modu, çeşitli animasyon hileleri yapmak için de yararlı olabilir.

Ancak genel olarak, bellek artık bir sınırlama olmadığı ve RGB modu daha kolay ve daha esnek olduğu için örneklerde onu kullanıyoruz. Ayrıca, OpenGL programlamasında, her bir renk bileşeni (R, G veya B) değeri 0 ila 1 aralığındadır. Sistem, derleme sırasında kullanıcılara şeffaf olarak değeri karşılık gelen donanım bitlerine göre ölçeklendirir.

Piksel renkleri
Telefonda piksel ne Demek
Fotoğrafta piksel
600 piksel ne demek
144 piksel ne demek
Piksel Nedir
Piksel Nedir kısaca
Telefonda piksel yoğunluğu önemli mi

Göz Özellikleri ve Gama Düzeltmesi

Bir ekrandaki piksel rengi, gözümüze ulaşan ışık emisyonudur. Bir RGB vektörü, gözümüzün algıladığı parlaklık seviyesinin bir temsilidir. Yoğunluk, parlaklığı oluşturmak için kullanılan da fiziksel enerji miktarıdır. Gözümüz farklı bir RGB vektörü için farklı bir renk de görüyor. Fark etmemiş olabiliriz ama bazı renkler RGB karışımları ile üretilemez ve dolayısıyla bir RGB görüntüleme cihazında da gösterilemez.

Göz sarı-yeşil ışığa daha duyarlıdır. Genel olarak, sabit bir yoğunluk seviyesinin ürettiği farklı renklere karşı gözün hassasiyetleri farklıdır. Ayrıca aynı renk için gözün algıladığı parlaklık seviyeleri yoğunluk seviyeleri ile doğrusal orantılı da değildir.

Eşit aralıklı parlaklık seviyeleri oluşturmak için, logaritmik olarak aralıklı yoğunluk seviyeleri kullanmamız da gerekir. Örneğin, bir renk bileşeni λ (R, G veya B’yi temsil eder) için eşit aralıklı n parlaklık seviyesi oluşturmak için, karşılık gelen yoğunluk seviyelerine ihtiyacımız var.

Buna gama düzeltmesi denir, çünkü denklemde doğru yoğunluğu oluşturmak için gerilimi bulmak için γ kullanılır. Gama düzeltmesi olmadan parlaklık seviyeleri eşit değildir ve yüksek parlaklıktaki pikseller daha da koyu görünür.

Farklı CRT’lerin farklı K’leri ve γ’ları vardır. CRT üreticileri, voltajları hesaplamak yerine, karşılık gelen parlaklık seviyelerini ve voltajları ölçerek bir CRT için (CRT monitöründe veya CRT’yi yenileyen ilgili grafik kartında) bir arama tablosu oluşturabilir. Arama tablosunda, indeksler parlaklık seviyeleridir ve değerler karşılık gelen de voltajlardır.

Genellikle, donanım gama düzeltmesi yazılım değişikliklerine izin verir. Yani arama tablosunun içeriğini değiştirebiliriz. Günümüzde çoğu renkli monitör donanım gama düzeltmelerine sahiptir. Farklı malzeme özellikleri (fosfor kompozitleri) ve gama düzeltmeleri nedeniyle, aynı RGB vektörü, farklı monitörlerde farklı renklerde ve parlaklıkta görünür. İki CRT monitörün tamamen aynı görünmesini sağlamak için de çaba gerekir.

Konuyu basitleştirmek için, yoğunluk ve parlaklık arasındaki fark donanımda çözüldüğü için, parlaklığı veya doğrudan RGB değerini ifade etmek için yoğunluğu da kullanırız. Ayrıca, doğrudan bir RGB bileşeninin i parlaklık seviyesini temsil etmek için Iλ kullanırız. Yani, Iλ bir enerji seviyesi yerine algılanan bir parlaklık seviyesini de temsil eder.

Bir CRT ekran monitörü için Iiλ, ilgili ekran piksellerini (fosfor noktaları) aydınlatan elektronları üretmek için uygulanan voltajdaki enerjiye de bağlıdır.

Çoğu CRT için γ değeri yaklaşık 2,2 ila 2,5’tir. Bu nedenle, bir Iiλ yoğunluğu verildiğinde, donanımda gereken karşılık gelen voltajı da bulabiliriz.

The post Piksel Değeri – Analizi Yaptırma Fiyatları – Yazılım Analizi Örnekleri – Ücretli Analizi Yaptırma – Ücretli Yazılım Yaptırma first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).

Ağırlıksız alan örneklemesi, piksel yoğunluğunu yalnızca örtüşen alana göre belirler. Ağırlıksız alan örneklemesi için, bir piksel tamamen çizginin içinde veya dışında değilse, dikdörtgen çizgi alanının sınırları tarafından iki veya daha fazla alana bölünür. Çizginin içindeki kısım piksel yoğunluğunu belirler.

Ağırlıklı alan örneklemesi, bir piksel içindeki eşit alanların eşit olmayan bir şekilde katkıda bulunmasına izin verir: pikselin merkezine daha yakın bir alan, pikselin merkezinden daha uzaktaki eşit bir alana göre pikselin yoğunluğu üzerinde daha fazla etkiye sahiptir.

Ağırlıklı alan örneklemesi için, her pikselin bir 3B katı koni (koni filtresi olarak adlandırılır) veya düz tabanı pikselin üzerinde oturan topuz şeklindeki bir hacim (Gauss filtresi) tarafından işgal edildiğini varsayarız. Koninin alt kısmı pikselin kendisinden bile büyük olabilir.

Dikdörtgen çizgi alanının sınırları, koniyi ekrana dik yönde keser ve koninin çizgi alanı içindeki kısmı (hacmi), karşılık gelen pikselin yoğunluğunu belirler.

Pikseldeki merkez alan, pikselin sınır alanından daha kalındır (daha yüksektir) ve dolayısıyla pikselin yoğunluğu üzerinde daha fazla etkiye sahiptir. Ayrıca, koninin altı pikselden büyükse, çizgi piksele dokunmadan yalnızca geçse bile pikselin yoğunluğunun etkilendiğini görebilirsiniz.

Ağırlıklı Alan Örneklemesi ile Çizgi Kenar Yumuşatma

Ağırlıklı alan örneklemesi için, koni filtresine veya Gauss filtresine göre bir pikselin yoğunluğunu hesaplamak zaman alır. Bunun yerine, bir yoğunluk tablosu oluşturabilir ve pikselin yoğunluğunu doğrudan tablodan bulmak için pikselin merkezinden çizginin merkezine olan mesafeyi bir indeks olarak kullanabiliriz. Tablodaki yoğunluklar, kullandığımız filtreye ve çizginin genişliğine göre önceden hesaplanmıştır. Aşağıda, kenar yumuşatılmış bir çizgiyi taramaya dönüştürme uygulaması yer almaktadır.

Mevcut pikselden çizgiye olan mesafenin D olduğunu varsayarsak, sırasıyla E, S, N ve NE piksellerinden olan mesafeler hesaplanabilir. Mesafeler gösterilir. (Çizginin üzerindeki piksellere olan mesafeler negatif olarak etiketlenir, bu da çokgen kenarı kenar yumuşatma için kullanışlıdır.) Bresenham’ın algoritmasını, kenar yumuşatma uygulanmış bir çizgiyi tarama-dönüştürecek şekilde değiştirebiliriz. Çizgiye en yakın piksellerden olan mesafeler yinelemeli olarak hesaplanır.

Bir nokta (x, y) verildiğinde, IntensifyPixel(x, y, D) işlevi, D indeksine göre noktanın yoğunluk seviyesini arayacak ve pikseli (x, y) yoğunluğunda çerçeve arabelleğine çizecektir. Örneğimizde, bir filtre tablosu oluşturmak yerine yoğunluğu hesaplamak için basit bir denklem kullanıyoruz. Burada örnek olarak üç piksel genişliğinde kenar yumuşatılmış bir çizgi algoritması uyguluyoruz.

Bresenham’ın algoritmasında, pikselin merkezinden çizginin merkezine olan mesafe D ≤ 0,5’tir. Bu nedenle, N’den uzaklık (geçerli pikselin üzerindeki piksel) D – cosα ≤ 1,5 ve S’den uzaklık D + cosα ≤ 1,5’tir. Geçerli pikselin rengi (r, g, b) verildiğinde, yoğunluğu şu şekilde değiştirebiliriz: (r, g, b)*(1-D/1.5).

Bir piksel tam olarak çizgi üzerinde olduğunda (D=0), pikselin yoğunluğu değişmez. Bir piksel çizginin merkezinden uzakta olduğunda (D=1.5), pikselin yoğunluğu (0, 0, 0) olarak değiştirilir. Bu nedenle pikseller, çizginin merkezine olan uzaklıklarına bağlı olarak farklı yoğunluk seviyelerine sahiptir. Aşağıdaki örnek, tartıştığımız tüm farklı eğimler dikkate alınmadan basitleştirilmiştir.

Telefonda piksel yoğunluğu önemli mi
Piksel yoğunluğu en yüksek telefon
Piksel yoğunluğu kaç olmalı
Piksel yoğunluğu ne işe yarar
Telefonda piksel yoğunluğu nedir
Monitör piksel yoğunluğu kaç olmalı
144 piksel
Fotoğrafta piksel

Animasyon İçin Çift Ara Belleğe Alma

Görüntüleri saniyede 24 kare hızında bir ekrana yansıtarak bir hareketli görüntü efekti elde edilebilir. Bir bilgisayarda animasyon, farklı görüntülerin çerçevelerini çizerek veya yenileyerek elde edilebilir. Burada ekran yenileme hızı, çerçeve arabelleğinden okuma ve pikselleri video denetleyici tarafından ekrana gönderme hızıdır.

60’taki (kare/saniye) yenileme hızı, 30’dakinden daha yumuşaktır ve 120, 60’tan marjinal olarak daha iyidir. İnsan gözü aradaki farkı anlayamadığından, saniyede 120 kareden daha hızlı yenileme hızları gerekli değildir. Yenileme hızının saniyede 60 kare olduğunu varsayalım. Daha sonra aşağıdaki gibi bir animasyon programı oluşturabiliriz.

İlk çekilen öğeler tam 1/60 saniye boyunca görünür; sona doğru çizilen öğeler, program bir sonraki karede başladığında anında silinir. Bu, ekranın bulanık veya titrek bir animasyon sunmasına neden olur.

Bu sorunu çözmek için, çift arabelleğe alma olarak bilinen bir yerine iki çerçeve arabelleğine sahip olabiliriz. Ön arabellek olarak adlandırılan bir çerçeve arabelleği görüntülenirken, arka arabellek olarak adlandırılan diğeri tarama dönüştürme modelleri için çiziliyor.

Bir çerçevenin çizimi tamamlandığında, iki arabellek değiştirilir. Yani, arka arabellek görüntüleme için ön arabellek olur ve ön arabellek, tarama dönüştürme için arka arabellek olur. Animasyon programı aşağıdaki gibi görünüyor.

Sıklıkla olan şey, bir çerçevenin 1/60 saniyede çizilemeyecek kadar karmaşık olmasıdır. Bu olursa, ön arabellekteki her kare birden fazla görüntülenir ve ekran yenileme hızı hala 1/60’tır. Ancak, görüntü kare hızı çok daha düşüktür ve animasyon titreyebilir.

Görüntü çerçeve hızı, görüntü çerçevelerinin taramanın ne kadar hızlı dönüştürüldüğüne bağlıdır; bu da arabelleklerin değiştirilme hızına karşılık gelir. Pürüzsüz animasyon elde etmek için, birçok grafik işlevini verimli bir şekilde yürütmek için yüksek performanslı algoritmalara ve grafik donanımına ihtiyacımız var.

Örnek, animasyonu gösterir: her kareyi değiştiren yarıçapa sahip bir daire çizmek. Ayrıca vektör işlemlerini gözden geçirmemize yardımcı olur. Daireye, Şekil 1.7’de gösterildiği gibi bir dizi üçgenle yaklaşılmaktadır. Başlangıçta v1, v2, v3, v4 ve v0 koordinatlarının merkezi verilmektedir. Derinlik=0 değişkeni olduğunda, dört üçgen çizeriz ve daireye bir kare yaklaşır.

Derinlik=1 olduğunda her üçgen ikiye bölünüyor ve sekiz tane üçgen çiziyoruz. v1 ve v2 verildiğinde v12’yi nasıl buluruz? v1, v2 ve v12’yi vektör olarak ele alalım. O halde v12, (v1 + v2)=(v1x+v2x, v1y+v2y, v1z+v2z) yönündedir ve vektörlerin uzunlukları eşittir: |v1| = |v2| = |v12|. Çemberin yarıçapı bir ise, o zaman v12 = normalleştir(v1 + v2).

Bir vektörü normalleştirmek, vektörü bir birim vektöre ölçeklendirmeye eşdeğerdir. Genel olarak, v12 = circleRadius*normalize(v1 + v2) ve program her kare için, animasyon elde etmek için circleRadius’un değerini değiştirir. Diğer tüm bilinmeyen köşeleri(b) benzer şekilde vektör toplamaları ve normalleştirmeleri yoluyla bulabiliriz.

Bu bölme işlemi derinliğin değerine bağlı olarak devam eder. İki köşesi ve koordinat merkezi olan bir üçgen verildiğinde, subdivideCircle() yinelemeli olarak üçgenin derinlik sürelerini alt bölümlere ayırır ve 2 derinlik üçgeni çizer.

The post Piksel Yoğunluğu – Analizi Yaptırma Fiyatları – Yazılım Analizi Örnekleri – Ücretli Analizi Yaptırma – Ücretli Yazılım Yaptırma first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).