OpenGL是3D图形接口工业标准,使用上非常简单,所有API不过上百个函数,但理解OpenGL就没那么简单,本文总结OpenGL的学习资源,包括官方资料、网上教程、示例程序等。
Wikipedia:
OpenGL,介绍了OpenGL的历史及版本;
Graphics processing unit,介绍了GPU,由于OpenGL更像个底层驱动,了解GPU对理解OpenGL很重要。
书籍:
红宝书(The Red Book),OpenGL Programming Guide,目前最新版第8版(2013),中文译本最新第7版,第8版较第7版几乎彻底改版(第8版英文版网上有PDF);
蓝宝书(The Blue Book),OpenGL Superbible: Comprehensive Tutorial and Reference,目前最新第6版(2013),中文译本最新第5版;
更多书籍请见OpenGL官网书籍列表。
官网:
OpenGL主页,这里有非常多的资源,如API规范(Specifications)及快速参考卡(Quick Reference Card)(强烈建议参考)、在线文档、Wiki及所列的代码资源和相关工具(Getting Started页列了更多链接)、论坛等;
Khronos Group,OpenGL标准由该小组维护,该组织还掌管着OpenGL的嵌入式版(移动版)OpenGL ES和网页版WebGL,以及异构并行计算语言OpenCL;
两大显卡巨头的OpenGL资源:NVIDIA OpenGL、AMD OpenGL,上面有很多酷炫的Samples。
下图是从Quick Reference Card 4.4中摘的“OpenGL Pipeline”(Specification 4.4中有详细解释):
顶级课程:
图形学顶级会议SIGGRAPH和Eurographics几乎每年都会有关于OpenGL的课程:
SIGGRAPH 2014 Introduction to modern OpenGL programming, 2013 An introduction to OpenGL programming, Efficient real-time shadows, OpenGL and DirectX, 往年的还有很多,请自行到dl.acm.org搜索“ACM SIGGRAPH 20xx Courses”并点“Table of Contents”选项卡。
Eurographics 2014 STAR State of the Art Report on Real-time Rendering with Hardware Tessellation, 2014 Tutorial Efficient Sorting and Searching in Rendering Algorithms, 更多技术报告和课程请见 Eurographics 档案。
如果文章不能下载,请到Google学术或Google搜索,很有可能能搜到作者网站的下载链接,还有可能搜到报告PPT和视频。
网上教程:
http://www.opengl-tutorial.org/:很好的教程网站,部分教程有中文版;
http://ogldev.atspace.co.uk/:被上一个网站认为是竞争对手;
http://open.gl/:同样介绍了现代OpenGL编程;
Nehe的教程,关键是有中文翻译版,但是比较老了,可以用来学习经典管线功能;
http://arcsynthesis.org/gltut/:一个非常详尽的教程;
http://antongerdelan.net/opengl/:比较全面,除了OpenGL,还有计算机动画相关的;
另外,OpenGL官网上也有一些教程的链接(Getting Started页后面有更多),和代码资源;
遇到编程问题,可以到Stack Overflow(一个程序设计领域的问答网站)看看是不是有人问过这个问题。
下图是ogldev.atspace.co.uk的截图:
计算机图形学:
请参考我另一篇博客:计算机图形学的学习资源。
GPU硬件:
了解GPU架构对理解OpenGL有极大帮助,可以学一学GPU编程:OpenCL、CUDA、OpenACC、C++ AMP,里面都会说GPU架构;
国内有个GPU论坛:HPC论坛,里面也有GPU的资料;
ozone3d.net和geeks3d.com上有GPU检测或性能测试的小工具,也有示例代码和教程;
Pennsylvania大学课程CIS 565: GPU Programming and Architecture,讲了GPU编程及图形学编程,它推荐的参考书有中译本《大规模并行处理器编程实践》(David B. Kirk等著,赵开勇等译)。
下面三幅图分别描述了CPU和GPU连接关系、GPU架构(图中MP在CUDA书中叫做SM)、CPU架构:
(该图取自Wikipedia,这里,该图可能过时了,见这里)
(该图取自Aurélien Plyer主页,这里)