深度/模板测试

深度测试

深度缓冲(Depth Buffer)存储每个片段的信息,深度缓冲由窗口系统自动创建并将其深度值存储为 16、 24 或 32 位浮点数。在大多数系统中深度缓冲区为24位。

GLSL的片段着色器中内置gl_FragCoord变量的 x 和 y 表示该片段的屏幕空间坐标 ,z 表示片段的实际深度值。此 z 坐标值是与深度缓冲区的内容进行比较的值。当深度测试启用的时候, OpenGL 测试深度缓冲区内的深度值,如果此测试通过,深度缓冲内的值将被设为z。如果深度测试失败,则丢弃该片段。

开启深度测试:glEnable(GL_DEPTH_TEST);

清除深度缓冲区:GL_DEPTH_BUFFER_BIT

禁用深度缓冲区写入:glDepthMask(GL_FALSE);

深度测试函数

glDepthFunc(GL_LESS);

深度/模板测试_第1张图片
深度测试函数比较运算符

深度值精度

深度值

这里far和near是投影矩阵设置的可见视图截锥的远近平面值

深度/模板测试_第2张图片
深度值非线性曲线

z值超过一定值,深度值的变化较小(绝对值较大),反映的是观察者不太会注意远离近平面时物体的细节的经验。

深度缓冲区的可视化

将片段的z值作为颜色输出,可以反映深度值随z的变化呈现出的明暗变化。

深度/模板测试_第3张图片
距离观察者越近颜色越暗

深度冲突

两个平面或三角形紧密相互平行,深度缓冲区不具有足够的精度,无法得知哪一个靠前,导致这两个形状不断切换顺序。这被称为深度冲突(Z-fighting),因为它看上去像形状争夺靠前的位置。当对象的距离越远冲突一般越强(因为深度缓冲区在z值非常大的时候没有很高的精度)。

防止深度冲突

1,让物体之间不要离得太近

2,尽可能把近平面设置得远一些,使得位于近平面附近具有更高的深度值精度

3,大多数的深度缓冲区都是24位,若显卡支持32位深度值,可提高深度缓冲区的精度

模板测试

模板测试(Stencil Test)位于片段着色器之后,深度测试之前,通过设置模板缓冲(Stencil Buffer)可以保留或丢弃一些片段。

模板缓冲中的模板值(Stencil Value)通常是8位的,因此每个片段/像素共有256种不同的模板值。

深度/模板测试_第4张图片
模板缓冲实例

模板缓冲先清空模板缓冲,设置所有片段的模板值为0,然后需要渲染的矩形片段用1填充。场景中的模板值为1的那些片段才会被渲染(其他的都被丢弃)。

1,开启模板缓冲写入。glEnable(GL_STENCIL_TEST);

2,渲染物体,更新模板缓冲。

3,关闭模板缓冲写入。

4,渲染(其他)物体,这次基于模板缓冲内容丢弃特定片段。

每次渲染之前需清空模板缓冲:GL_STENCIL_BUFFER_BIT

设置模板位掩码(Bitmask):glStencilMask(value);设置此值可以屏蔽某些模板缓冲位置的可写性(模板值与value与运算的结果是最后的模板值)。

模板函数

void glStencilFunc(GLenum func, GLint ref, GLuint mask);

func:设置模板测试操作。这个测试操作应用到已经储存的模板值和ref值上,可用的选项是:GL_NEVER、GL_LEQUAL、GL_GREATER、GL_GEQUAL、GL_EQUAL、GL_NOTEQUAL、GL_ALWAYS。它们的语义和深度缓冲的相似。

ref:指定模板测试的引用值。模板缓冲的内容会与这个值对比。

mask:指定一个遮罩,在模板测试对比引用值和储存的模板值前,对它们进行按位与(and)操作,初始设置为1。

void glStencilOp(GLenum sfail, GLenum dpfail, GLenum dppass);

sfail: 如果模板测试失败将采取的动作。

dpfail: 如果模板测试通过,但是深度测试失败时采取的动作。

dppass: 如果深度测试和模板测试都通过,将采取的动作。

深度/模板测试_第5张图片
测试选项

默认值都是GL_KEEP,即不会更新模板缓冲。

物体轮廓

物体轮廓(Object Outining)它能够给每个(或一个)物体创建一个有颜色的边。在策略游戏中当你打算选择一个单位的时候它特别有用。给物体加上轮廓的步骤如下:

1,在绘制物体前,把模板测试方程设置为GL_ALWAYS,用1更新物体将被渲染的片段。

2,渲染物体,写入模板缓冲。

3,关闭模板写入和深度测试。

4,每个物体放大一点点。

5,使用一个不同的片段着色器用来输出一个纯颜色。

6,再次绘制物体,但只是当它们的片段的模板值不为1时才进行。

7,开启模板写入和深度测试。

深度/模板测试_第6张图片
轮廓效果

图片和一些文字来源于https://learnopengl-cn.github.io,本人收集作为笔记,如有侵权,望告知


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