Learn Ray Tracing One Weekend
作者:互联网
Learn Ray Tracing One Weekend
Ray Tracing in One Weekend 是学习光追的优秀教程,接下来跟着一步一步实现一个小型的光追渲染器。数学公式显示存在问题,更好阅读体验见Learn Ray Tracing One Weekend
01 Create Image
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使用ppm格式
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没啥特别好说的,是将渲染的图像保存成ppm格式,win10下去ppmViewer打开
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run
01_create_image.exe > 01_create_image.ppm
去ppmViewer打开
01_create_image.ppm
02 vec3
Class
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实现一个
vec3
工具类,具备大部分向量的功能,头文件见vec3.h -
值得注意的地方:
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x()
,y()
,z()
返回各三分量 -
operator
+[]
/+=
/*=
//=
, 重载常用的运算符 -
length()
,length_sqarend()
, 返回vec3向量的长度和长度平方 -
write_color()
, 将vec3向量表示成rgb颜色值[0 ~ 255]写到std::cout
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random()
生成取值[0, 1]的随机vec3向量 -
near_zero()
判断vec3向量三分量是否都是接近0 -
dot()
,cross()
vec3向量点乘,叉乘 -
unit_vector()
返回vec3 v的单位向量 -
random_unit_vector()
, 生成取值[0, 1]的单位vec3向量 -
reflect()
返回反射向量
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03 Ray Color
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实现一个射线Ray类,$\mathbf{\vec{P}} = \mathbf{\vec{O}} + t\mathbf{\vec{d}}$. 头文件 -> ray.h
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orig
和dir
对应射线原点$\mathbf{\vec{O}}$和射线方向$\mathbf{\vec{d}}$ -
at(double t)
-> 实现$\mathbf{\vec{P}} = \mathbf{\vec{O}} + t\mathbf{\vec{d}}$ -
光线追踪coarse框架
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以右手坐标系为例,z-轴背向画布朝外
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Ray为从原点(0, 0, 0)往画布打出的射线,所以$\mathbf{\vec{O}} = (0, 0, 0)$, $\mathbf{\vec{d}}$为图中红色的向量所示
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方向向量$\mathbf{\vec{d}}$表示方式为:lower_left_corner + u * horizontal + v * vertical - origin
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horizontal和vertical向量表示:
aspect_radio = 16.0 / 9.0 viewport_height = 2.0 # 画布范围[-1, 1]长度2 viewport_width = aspect_radio * viewport_height horizontal = vec3(viewport_width, 0.0, 0.0) vertical = vec3(0.0, viewport_height, 0.0) lower_left_corner = origin - horizontal / 2 - vertical / 2 - vec3(0, 0, focal_length) # focal_length 相机到画布距离,换个说法画布在z-轴位置
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光追coarse框架代码
def ray_color(ray, scene, t_min, t_max): closest_so_far = t_max pixel_color = (0, 0, 0) for object in scene: if ray.hit(object) == True: if t_min < (ray.t at hit place) < closest_so_far: pixel_color = surface color at place where ray hit object return pixel_color for i in range(image_width): for j in range(image_height): u = i / (image_width - 1) v = j / (image_height - 1) dir = lower_left_corner + u * horizontal + v * vertical - origin ray <- Ray(origin, dir) pixel_color = ray_color(ray, scene, 0, infinity)
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04 Hit Sphere
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与球体求交,理论公式推导部分参考5.1 Ray-Sphere Intersection
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求交问题转换为求$\mathbf{\vec{P}} = \mathbf{\vec{O}} + t\mathbf{\vec{d}}$的$t$, 球体最后求解方程为:
$$ \mathbf{\vec{d}} \cdot \mathbf{\vec{d}} t^2 + 2 \mathbf{\vec{d}} \cdot (\mathbf{\vec{O}} - \mathbf{\vec{C}}) t + (\mathbf{\vec{O}} - \mathbf{\vec{C}}) \cdot (\mathbf{\vec{O}} - \mathbf{\vec{C}}) - r^2 = 0$$
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上述方程的$\mathbf{\vec{C}}$和$r$为一个球体的球心和半径。其实这就是$ax^2 + bx + c = 0$一元二次方程,自变量为$t$
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因此当上述方程有两个根表示hit两次,一个根表示hit一次,无根表示不会相交
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hit处返回的ray_color
// 求解一元二次方程,判断是否相交,返回相交最近处的时间t double hit_sphere(const point3& center, double radius, const ray& r) { vec3 oc = r.origin() - center; // auto a = dot(r.direction(), r.direction()); // auto b = 2.0 * dot(oc, r.direction()); // auto c = dot(oc, oc) - radius * radius; // auto discriminant = b * b - 4 * a * c; // b = 2h 简化后 auto a = r.direction().length_squared(); auto half_b = dot(oc, r.direction()); auto c = oc.length_squared() - radius * radius; auto discriminant = half_b * half_b - a * c; if (discriminant < 0) return -1.0; else return (-half_b - sqrt(discriminant)) / a; } auto t = hit_sphere(point3(0, 0, -1), 0.5, r); if (t > 0.0) { vec3 N = unit_vector(r.at(t) - vec3(0, 0, -1)); return 0.5 * color(N.x() + 1, N.y() + 1, N.z() + 1); }
05 Hittable Objects
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上述的sphere的hit是怎针对场景中一个球体进行的,当场景里面有多个物体,在计算求交时候,可以考虑设计一个抽象类hittable,让会有hit的物体都继承自这个类,同时需要重写hit虚函数
class hittable { public: virtual bool hit(const ray& r, double t_min, double t_max, hit_record& rec) const = 0; };
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举个例子,sphere继承hittable类,重写hit虚函数,代码见sphere.h
class sphere: public hittable // 继承hittable抽象类 { public: vec3 center; double radius; ... // 重写hit函数 virtual bool hit(const ray& r, double t_min, double t_max, hit_record& rec) const override; }; // Sphere的hit函数 bool sphere::hit(const ray& r, double t_min, double t_max, hit_record& rec) const { vec3 oc = r.origin() - center; auto a = r.direction().length_squared(); auto half_b = dot(oc, r.direction()); auto c = oc.length_squared() - radius * radius; auto discriminant = half_b * half_b - a * c; ... return false; }
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值得注意到,hit函数传入了一个
hit_record
结构体,用来记录相交时候的有关参数(位置p, 法向n, 相交时间t, 材质mat)// 相交记录结构体 struct hit_record { vec3 p; // 相交位置 p = o + t * d vec3 normal; // 交点处面法向 double t; // 相交处的时间 t bool front_face; // 射线ray与法向normal是否法向一致 shared_ptr<Material> mat_ptr; // 材质的智能指针 inline void set_face_normal(const ray& r, const vec3& outward_normal) { front_face = dot(r.direction(), outward_normal) < 0; normal = front_face? outward_normal: -outward_normal; } };
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对于场景内多个相交的物体,用一个类的成员变量数组来记录这些物体
class hittable_list: public hittable { public: std::vector<shared_ptr<hittable> > objects; // 记录相交的物体们 ... void clear() {objects.clear();} // 清空 void add(shared_ptr<hittable> object) {objects.push_back(object);} // 增加 virtual bool hit(const ray& r, double t_min, double t_max, hit_record& rec) const override; }; // 重写hit函数,for循环下,对数组内每个物体进行求交 bool hittable_list::hit(const ray& r, double t_min, double t_max, hit_record& rec) const { hit_record temp_rec; bool hit_anything = false; auto closest_so_far = t_max; for (const auto& object: objects) // 对场景内每个物体 { if (object->hit(r, t_min, closest_so_far, temp_rec)) // 在时间 t_min < t < closest_so_far内发生hit { hit_anything = true; closest_so_far = temp_rec.t; // 更新closest_so_far rec = temp_rec; } } return hit_anything; }
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至此,一个光追雏形代码可以如下写出,具备光追渲染器的基本组成,代码见05_hittable_objects
#include "InWeekend/rtweekend.h" #include "InWeekend/hittable_list.h" #include "InWeekend/sphere.h" #include <iostream> // 射线透过画布打到场景返回的颜色 color ray_color(const ray& r, const hittable& world) { hit_record rec; if (world.hit(r, 0, infinity, rec)) { return 0.5 * (rec.normal + color(1, 1, 1)); // 暂时用法向替代rgb颜色 } vec3 unit_direction = unit_vector(r.direction()); auto t = 0.5 * (unit_direction.y() + 1.0); return (1.0 - t) * color(1.0, 1.0, 1.0) + t * color(0.5, 0.7, 1.0); } int main() { // 图像(画布)参数 const auto aspect_ratio = 16.0 / 9.0; const int image_width = 400; const int image_height = static_cast<int>(image_width / aspect_ratio); // 场景内物体加入数组中 hittable_list world; world.add(make_shared<sphere>(point3(0, 0, -1), 0.5)); world.add(make_shared<sphere>(point3(0, -100.5, -1), 100)); // 相机参数 auto viewport_height = 2.0; auto viewport_width = aspect_ratio * viewport_height; auto focal_length = 1.0; auto origin = point3(0, 0, 0); auto horizontal = vec3(viewport_width, 0, 0); auto vertical = vec3(0, viewport_height, 0); auto lower_left_corner = origin - horizontal / 2 - vertical / 2 - vec3(0, 0, focal_length); // Render std::cout << "P3\n" << image_width << " " << image_height << "\n255\n"; for (int j = image_height-1; j >= 0; --j) { std::cerr << "\rScanlines remaining: " << j << ' ' << std::flush; for (int i = 0; i < image_width; ++i) { auto u = double(i) / (image_width - 1); auto v = double(j) / (image_height - 1); ray r(origin, lower_left_corner + u * horizontal + v * vertical - origin); // 射线 o + t * d color pixel_color = ray_color(r, world); pixel_color.write_color(std::cout); } } std::cerr << "\nDone.\n"; }
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运行效果:
06 Antialiasing
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一般的抗锯齿都会想到MSAA等多重采样方案,光追其实也可以多采样完成抗锯齿
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只不过这里的抗锯齿是多重采样从原点$\mathbf{\vec{O}}$发射出去的射线,这就用到
random_double()
生成多个[-1, 1]范围的vec3
,给每个画布上的像素点加个扰动构成多重采样射线for (int j = image_height-1; j >= 0; --j) { std::cerr << "\rScanlines remaining: " << j << ' ' << std::flush; for (int i = 0; i < image_width; ++i) { // 对每个像素额外采样samples_per_pixel个射线 // 获取到光追颜色后再取平均 color pixel_color(0, 0, 0); for (int s = 0; s < samples_per_pixel; ++ s) { auto u = (i + random_double()) / (image_width - 1); auto v = (j + random_double()) / (image_height - 1); ray r = cam.get_ray(u, v); pixel_color += ray_color(r, world); } pixel_color.write_color(std::cout, samples_per_pixel); } }
07 Diffuse Materials
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漫反射:当一个光线打到漫反射材质物体表面上,发生反射的方向是随机的。
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Ray Tracing in One Weekend这本书中介绍了三种反射出去的方向计算方式,这里挑其中一个说明
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如图所示,ray在$\mathbf{P}$处发生hit,$\mathbf{\vec{N}}$为面法向,从球心出发向外。那么设计漫反射方向$\mathbf{\vec{PS}}$,其中$\mathbf{S}$是以$\mathbf{P} + \mathbf{\vec{N}}$为球心的单位圆上,也就是$\mathbf{\vec{PS}} = \mathbf{\vec{PN}} + \mathbf{\vec{NS}}$
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代码如下:
// 返回[-1, 1]随机vec3向量 vec3 random_unit_vector() { return unit_vector(random_in_unit_sphere()); } // 递归函数,模拟反射过程 color ray_color(const ray& r, const hittable& world, int depth) { // 递归终点,反射超过50次,就此返回全黑(0, 0, 0) if (depth <= 0) return color(0, 0, 0); hit_record rec; if (world.hit(r, 0.001, infinity, rec)) { point3 target = rec.p + rec.normal + random_unit_vector(); // point S return 0.5 * ray_color(ray(rec.p, target - rec.p), world, depth - 1); // target - rec.p = PS向量 } vec3 unit_direction = unit_vector(r.direction()); auto t = 0.5 * (unit_direction.y() + 1.0); return (1.0 - t) * color(1.0, 1.0, 1.0) + t * color(0.5, 0.7, 1.0); }
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gamma校正,对渲染出来的图像进行gamma校正来修正图像,gamma校正理论见图像处理之gamma校正
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经过gamma校正后的最终效果:
08 未完待续。。。
标签:hit,const,Tracing,vec3,vec,auto,mathbf,Weekend,Ray 来源: https://www.cnblogs.com/XiWJ/p/16414699.html