Vector3f reflectColor(0.0, 0.0, 0.0); Vector3f reflectDir = 2.0*eyedir.dot(closest_hp.normal)*closest_hp.normal - eyedir; Ray reflectRay(closest_hp.position, reflectDir); reflectRay._origin = closest_hp.position + 1e-2*reflectDir.normalized(); if (mtl._reflective) { //镜面光,调用递归 //请以下部分,填入正确的递归调用 //请以上部分,填入正确的递归调用 }

时间: 2024-03-03 20:51:19 浏览: 71
RAR

RRT&RRT variants.rar_RRT_RRT *_amp_rrt&

star5星 · 资源好评率100%
根据代码中的注释,这里是对镜面反射的处理。如果材质具有反射属性,就需要进行递归调用,计算反射光线的颜色。因此,正确的递归调用应该是: ``` reflectColor = traceRay(reflectRay, scene, lights, depth + 1); ``` 其中,`traceRay`是一个函数,用于计算从某个点发出一条光线,并计算该光线经过场景中的物体后的颜色。`reflectRay`是一条从当前交点位置出发的反射光线。`scene`是一个场景对象,包含了场景中所有的物体信息。`lights`是一个光源列表,包含了所有的光源信息。`depth`是当前递归的深度,用于控制递归的次数,以避免无限递归。
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Vector3f RayColor(const Ray& ray, Scene& scene, int depth=0, bool test=false){ HitInfo closest_hp; closest_hp.t = FLT_MAX; closest_hp.objIdx = -1; //光线和球求交 for (int i = 0; i < scene.ObjectCount(); ++i) { HitInfo ht; bool bhit = scene.GetObjectPtr(i)->Hit(ray, ht); if (bhit) { if (ht.t > 0 && ht.t<closest_hp.t) { closest_hp = ht; closest_hp.objIdx = i; } } } //这里图省事,直接把光照参数写在这边 Vector3f lightpos(0.0, 4, 2); Vector3f lightAmbient(0.6, 0.6, 0.6); Vector3f lightDiffuse(1.0, 1.0, 1.0); Vector3f lightSpecular(1.0, 1.0, 1.0); if (closest_hp.objIdx != -1) { int idx = closest_hp.objIdx; Material mtl = scene._scene[idx].second; //环境光 Vector3f ambient = Vector3f(lightAmbient[0]* mtl._Ka[0], lightAmbient[1] * mtl._Ka[1], lightAmbient[2] * mtl._Ka[2]); Vector3f color = ambient; bool isShadow = false; //shadow ray 求交 Ray shadow_ray(closest_hp.position, lightpos - closest_hp.position); //请在以下部分加入对shadow ray是否被场景遮挡的判断,并对isShadow这个变量进行修改 //请在以上部分加入对shadow ray是否被场景遮挡的判断,并对isShadow这个变量进行修改 Vector3f eyedir = (Vector3f(0, 0, 0) - closest_hp.position).normalized(); if(!isShadow) //如果不是阴影,继续计算 { //漫反射 Vector3f lightdir = (lightpos - closest_hp.position).normalized(); float coscoef = lightdir.dot(closest_hp.normal); if (coscoef < 0) coscoef = 0; Vector3f diffuse = Vector3f(0.8* mtl._Kd[0] * coscoef, 0.8 * mtl._Kd[1] * coscoef, 0.8 * mtl._Kd[2] * coscoef); Vector3f half = (eyedir + shadow_ray.Direction().normalized()).normalized(); float specularcoef = half.dot(closest_hp.normal); if (specularcoef < 0) specularcoef = 0; else specularcoef = pow(specularcoef, mtl._shiness); Vector3f specular = Vector3f(lightSpecular[0]* mtl._Ks[0] * specularcoef, lightSpecular[1] * mtl._Ks[1] * specularcoef, lightSpecular[2] * mtl._Ks[2] * specularcoef); color += diffuse + specular; }漫反射和镜面反射递归函数具体代码是什么

import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans, KMeans from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances_argmin from sklearn.datasets import make_blobs # Generate sample data np.random.seed(0) batch_size = 45 centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]] n_clusters = len(centers) X, labels_true = make_blobs(n_samples=3000, centers=centers, cluster_std=0.7) # Compute clustering with Means k_means = KMeans(init='k-means++', n_clusters=3, n_init=10) t0 = time.time() k_means.fit(X) t_batch = time.time() - t0 # Compute clustering with MiniBatchKMeans mbk = MiniBatchKMeans(init='k-means++', n_clusters=3, batch_size=batch_size, n_init=10, max_no_improvement=10, verbose=0) t0 = time.time() mbk.fit(X) t_mini_batch = time.time() - t0 # Plot result fig = plt.figure(figsize=(8, 3)) fig.subplots_adjust(left=0.02, right=0.98, bottom=0.05, top=0.9) colors = ['#4EACC5', '#FF9C34', '#4E9A06'] # We want to have the same colors for the same cluster from the # MiniBatchKMeans and the KMeans algorithm. Let's pair the cluster centers per # closest one. k_means_cluster_centers = k_means.cluster_centers_ order = pairwise_distances_argmin(k_means.cluster_centers_, mbk.cluster_centers_) mbk_means_cluster_centers = mbk.cluster_centers_[order] k_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, k_means_cluster_centers) mbk_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, mbk_means_cluster_centers) # KMeans for k, col in zip(range(n_clusters), colors): my_members = k_means_labels == k cluster_center = k_means_cluster_centers[k] plt.plot(X[my_members, 0], X[my_members, 1], 'w', markerfacecolor=col, marker='.') plt.plot(cluster_center[0], cluster_center[1], 'o', markerfacecolor=col, markeredgecolor='k', markersize=6) plt.title('KMeans') plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show() 这段代码每一句在干什么

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