1.关于静态纹理(UTexture2D)的图像遍历与读写
2.用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 细说纹理环绕
3.纹理特征提取方法:LBP, 灰度共生矩阵
4.10分钟！用Python实现简单的纹理人脸识别技术（附源码）
5.用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 完善pygl增加OpenGL二维纹理对象
6.SurfaceTexture详解

关于静态纹理(UTexture2D)的遍历与读写

       关于静态纹理(UTexture2D)的遍历与读写

       静态纹理在Unity(UE)中，尤其是源码Texture2D类型，其在蓝图中的图像操作相对有限，没有直接的纹理读写节点，除非通过C++实现。源码主力筹码源码图解对于RenderTexture(UE中的图像RenderTarget)则提供了读取像素的节点，但这些方法可能不适合实时调用，纹理涉及GPU和CPU的源码数据传输。

       在C++层面，图像Unity引擎API设计较为底层，纹理需要配合多个方法来实现一些功能，源码这可能增加了理解和使用难度，图像但同时也提供了更大的纹理优化空间。遇到问题，源码查阅源码、社区或科学上网搜索是常用解决途径。

       关于读写纹理，主要分为以下步骤：

       创建纹理，可以使用CreateTransient，它会初始化一些平台数据和Mip等信息。

       获取纹理数据结构，如FTexturePlatformData，包括尺寸、颜色类型和Mip级别。

       选择特定Mip级别，比如原始分辨率或Mipmap缩放版本。

       获取对应Mip级别的数据集，即FByteBulkData。

       使用Lock方法锁定图像并获得头指针，注意区分读写锁。

       根据像素位置进行地址偏移，利用像素颜色格式计算正确的内存地址。

       解锁Tex，表白论坛源码确保操作完成后释放资源。

       动态修改MipGenSettings，如从外部导入的图可能需要调整设置以确保有效指针。

       在实践中，可以封装一个读取像素的方法，写入则需要相应地修改Lock关键字和偏移计算。而在Unity中，遍历纹理的顺序、原点位置以及API选择与UE有所不同。

用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 细说纹理环绕

       本系列文章将指导如何使用Python与OpenGL 4.5进行数据可视化开发。首先，请参考《准备工作（一）Windows下检测显卡和OpenGL信息》以确认您的电脑支持OpenGL 4.5版本。接着，《准备工作（二）配置Windows下VS Code + Python + OpenGL开发环境》将帮助您设置开发环境。

       在《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 你好，纹理！》一文后，您已学习如何在物体的“面”上贴上复杂色彩，通过《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 完善pygl增加OpenGL二维纹理对象》形成了单独的OpenGL二维纹理类ImageTexture2D。本节我们探讨如何利用ImageTexture2D详细解释纹理环绕的概念。

       在“画图”工具中打开D:\pydev\pygl\textures\cratetex.png，并将其另存为cratetex_text.png。在原有基础上添加“GL”文字。在VS Code中创建texture_wrap_app.py文件，输入特定代码并运行。

       改变垂直环绕方式为GL_CLAMP_TO_EDGE，分别调整水平环绕方式，您将看到不同的输出效果。接着，将垂直环绕更改为GL_REPEAT，再次调整水平环绕，观察结果变化。类似地，皇冠足球源码当垂直环绕为GL_MIRRORED_REPEAT时，改变水平环绕会得到新的输出。最后，保持垂直环绕为GL_CLAMP_TO_BORDER，改变水平环绕，您将看到更多样化的输出。

       通过对比这些截图，结合ImageTexture2D类的setWrapMode方法的使用，您可以更深入地理解纹理环绕的机制。例如，当纹理坐标不在0到1之间时，OpenGL会重复绘制纹理。

       在代码第-行，定义了矩形的顶点属性，需要注意纹理坐标的范围。在《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 你好，纹理！》一文中提到，纹理坐标的范围是0到1，但这里的坐标范围超出这一范围，导致重复绘制纹理。结合setWrapMode方法，当使用GL_REPEAT、GL_MIRRORED_REPEAT、GL_CLAMP_TO_EDGE或GL_CLAMP_TO_BORDER时，OpenGL会根据不同的设置重复、镜像重复或使用边缘或指定边界颜色绘制纹理。

       代码第、行定义了类属性wrap_s_mode和wrap_t_mode，用于保存纹理环绕的具体设置值。第行设置了边界颜色为蓝色，第、行定义了ImGui窗口的校园谈论源码宽度和高度。第行设置纹理过滤参数。第-行使用ImGui的单选按钮为wrap_s_mode和wrap_t_mode设置不同的环绕数值。第行调用setWrapMode方法更新纹理环绕参数，影响绘制结果。最后，第-行展示了设置纹理对象tex的边界颜色的效果。

       本文系列源代码已上传至gitee.com/eagletang/pygl...（链接省略）。相关文章包括但不限于《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 你好，窗口！》、《用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 重构代码“你好，小不点！”》等，为您的学习提供全面指导。

纹理特征提取方法:LBP, 灰度共生矩阵

       纹理特征提取是计算机视觉领域的重要研究内容。本文将详细介绍两种常见的纹理特征提取方法：局部二值模式（LBP）和灰度共生矩阵（GLCM）。

       1. 局部二值模式（LBP）

       LBP是一种用于描述图像局部纹理特征的算子。它的核心思想是以某个像素点为中心，与其邻域像素点共同计算。具体来说，邻域像素点的选择方法并不唯一，本文选择环形邻域进行说明。窗口中心的像素点作为中心，该像素点的像素值作为阈值。然后将周围8个像素点的灰度值与该阈值进行比较，若周围某像素值大于中心像素值，则该像素点位置被标记为1；反之，该像素点标记为0。如此这样，该窗口的8个点可以产生8位的无符号数，这样就得到了该窗口的LBP值，该值反应了该窗口的纹理信息。

       2. 灰度共生矩阵（GLCM）

       灰度共生矩阵是TripTown unity源码通过计算灰度图像得到它的共生矩阵，然后透过计算该共生矩阵得到矩阵的部分特征值，来分别代表图像的某些纹理特征。灰度共生矩阵能反映图像灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度等综合信息，它是分析图像的局部模式和它们排列规则的基础。

       计算纹理特征的第一步，就是将多通道的图像（一般指RGB图像）转换为灰度图像，分别提取出多个通道的灰度图像。一般在一幅图像中的灰度级有级，从0--。但在计算灰度共生矩阵时我们并不需要个灰度级，且计算量实在太大，所以一般分为8个灰度级或个灰度级。

       灰度共生矩阵有多个方向，如0°、°、°、°等。以左上角元素为坐标原点，原点记为(1, 1)；以此为基础举例，第四行第二列的点记为(4, 2)。根据方向不同，统计矩阵值的方式也不同。

       计算得到单个窗口的灰度共生矩阵的各个方向的矩阵后，就要用这些矩阵计算灰度共生矩阵特征值。一般采用四个最常用的特征来提取图像的纹理特征：能量、对比度、相关度、熵。这些特征值可以反映图像纹理的均匀程度、清晰度、局部灰度相关性以及随机性等信息。

       最后，将整个图像的纹理特征值组合成一个纹理特征值矩阵，进而转换成纹理特征图像。本文已对源码进行测试封装，并上传到了笔者的GitHub网站上。感兴趣的读者可以访问以下链接查看具体实现：/upcAutoLang/GLCM-OpenCV

分钟！用Python实现简单的人脸识别技术（附源码）

       Python实现简单的人脸识别技术，主要依赖于Python语言的胶水特性，通过调用特定的库包即可实现。这里介绍的是一种较为准确的实现方法。实现步骤包括准备分类器、引入相关包、创建模型、以及最后的人脸识别过程。首先，需确保正确区分人脸的分类器可用，可以使用预训练的模型以提高准确度。所用的包主要包括：CV2（OpenCV）用于图像识别与摄像头调用，os用于文件操作，numpy进行数学运算，PIL用于图像处理。

       为了实现人脸识别，需要执行代码以加载并使用分类器。执行“face_detector = cv2.CascadeClassifier(r'C:\Users\admin\Desktop\python\data\haarcascade_frontalface_default.xml')”时，确保目录名中无中文字符，以免引发错误。这样，程序就可以识别出目标对象。

       然后，选择合适的算法建立模型。本次使用的是OpenCV内置的FaceRecognizer类，包含三种人脸识别算法：eigenface、fisherface和LBPHFaceRecognizer。LBPH是一种纹理特征提取方式，可以反映出图像局部的纹理信息。

       创建一个Python文件（如trainner.py），用于编写数据集生成脚本，并在同目录下创建一个文件夹（如trainner）存放训练后的识别器。这一步让计算机识别出独特的人脸。

       接下来是识别阶段。通过检测、校验和输出实现识别过程，将此整合到一个统一的文件中。现在，程序可以识别并确认目标对象。

       通过其他组合，如集成检测与开机检测等功能，可以进一步扩展应用范围。实现这一过程后，你将掌握Python简单人脸识别技术。

       若遇到问题，首先确保使用Python 2.7版本，并通过pip安装numpy和对应版本的opencv。针对特定错误（如“module 'object' has no attribute 'face'”），使用pip install opencv-contrib-python解决。如有疑问或遇到其他问题，请随时联系博主获取帮助。

用Python和OpenGL探索数据可视化（基础篇）- 完善pygl增加OpenGL二维纹理对象

       在 Python 和 OpenGL 4.5 的数据可视化开发系列文章中，本文将介绍如何利用 Python 和 OpenGL 进行数据可视化。首先，确保你的电脑支持 OpenGL 4.5 版本，大约从年开始销售的电脑通常支持。接下来，配置你的开发环境，包括 VS Code、Python 以及 OpenGL 开发工具。

       在上一篇文章中，我们已经学习了如何创建 OpenGL 的纹理对象，并使用文件生成纹理贴图。然而，OpenGL 中的纹理类型多样，其中二维纹理是最常见的。因此，本篇文章将基于上一篇文章的知识，重构一个专门读取文件的二维纹理类，并将其集成到 pygl 工具包中。

       在 VS Code 中，打开文件夹 D:\pydev\pygl，新建一个名为 imagetexture2d.py 的文件。在该文件中，定义了一个名为 ImageTexture2D 的类，该类用于读取文件并创建 OpenGL 二维纹理对象。

       首先，定义了一个构造函数 __init__，用于初始化需要读取的文件路径。接着，对读取文件和坐标系进行了调整，以确保数据正确地映射到 OpenGL 纹理中。之后，检查读取的纹理对象是否有效，并调用相应的 OpenGL 函数进行纹理对象的创建和绑定。

       在完成纹理类的定义后，需要在 __init__.py 文件中添加导入语句，以便其他模块可以访问 ImageTexture2D 类。在 texture_app.py 文件中，更新代码以引用新的 ImageTexture2D 类，并进行必要的配置调整。通过运行代码，验证功能是否正常。

       最后，本系列文章的源代码可以在 gitee.com/eagletang/pygl... 获取。同时，参考系列文章以获取更多有关 Python 和 OpenGL 数据可视化开发的知识。

       本文主要关注如何使用 Python 和 OpenGL 进行数据可视化，包括配置开发环境、使用纹理对象、重构代码以实现更高效的数据处理。通过实践和理解这些概念，你将能够使用 Python 和 OpenGL 开发出丰富且高效的数据可视化应用。

SurfaceTexture详解

       ä¹‹å‰è®²åˆ°äº† flutter的Texture

        SurfaceTexture 是 Surface 和 OpenGL ES (GLES) 纹理的组合。SurfaceTexture 用于提供输出到 GLES 纹理的 Surface

        SurfaceTexture 包含一个 BufferQueue。当生产方将新的缓冲区排入队列时，onFrameAvailable() 回调会通知应用。然后，应用调用 updateTexImage()，这会释放先前占有的缓冲区，从队列中获取新缓冲区并执行 EGL 调用，从而使 GLES 可将此缓冲区作为外部纹理使用。

        关键方法：

        SurfaceTexture(int texName, boolean singleBufferMode)构造方法

        setOnFrameAvailableListener 设置回调，当生产者准备好新的帧后会调用Listener

        updateTexImage 更新texture到指定的GLESContext

        detachFromGLContext

        attachToGLContext

        解绑/绑定 当前GLContext

        getTransformMatrix 设置重采样纹理矩阵，当渲染的时候会用到这个数据

        release() 完全释放 SufaceTexture的 buffers并且吧Surface状态置为abandoned

        android-8.0.0_r1 源码解析：

        GLConsumer参数解释：

        bq是BufferQueue创建BufferConsumer

        tex 表示要将图像流传输到的OpenGL ES纹理名称。

        texTarget指定了哪个纹理将被绑定

        useFenceSync表示是否需要同步访问缓冲区

        可以从一个OpenGL ES上下文中分离GLConsumer，然后分别使用detachFromContext和attachToContext方法将GLConsumer附加到另一个上下文。

        如果设置tex参数则会通过attachToContext将GLConsumer附加到OpenGL ES context中。

        第一次调用updateTexImage才会绑定，之后所有对updateTexImage的调用必须使用相同的当前OpenGL ES context进行

        acquireBufferLocked创建EglImage并设置到EglSlots中

        updateAndReleaseLocked 更新 EglImage

        createIfNeeded 如果EGLDisplay改变或者crop改变则会创建EglImage

        bindToTextureTarget 将调用glEGLImageTargetTexture2DOES去绑定image到指定的目标纹理

        这里创建EGLImageKHR，EGLImageKHR用于共享EGL资源

        EGL的ShareContext是常见的共享上下文的方式（iOS平台的EAGL叫ShareGroup）。

        当share_context参数传入另一个EGL的context时，这两个EGLContext就可以共享纹理以及VBO等。

        需要注意的是container objects不能被共享，比如：

        Framebuffer objects

        Vertex array objects

        Transform feedback objects

        Program pipeline objects

        参考： /project/deep-android-v1/classes.html

        EGLImageKHR: /eagletang/pyg...

       在探索数据可视化的旅程中，我们已经学会了如何通过顶点属性和统一变量赋予矩形不同的颜色。然而，现实世界中许多物体拥有复杂多变的颜色，如何在OpenGL中处理这些问题？答案在于纹理（Texture）的使用。纹理通过捕捉并转为数字化图像，再将图像“贴”在物体的三角形上，实现丰富色彩的显示。这一过程称为纹理贴图（Texture mapping）。

       纹理贴图的基础元素是纹素（Texture element，简称texel）。接下来，我们通过代码实践来感受纹理贴图的魅力。首先，在VS Code中打开D:\pydev\pygl下的basic文件夹，并新建texture_app.py文件。在shaders文件夹下分别新建texture.vs、texture.fs文件，并输入相应的代码。在pygl文件夹下新建textures文件夹，下载木箱并将其复制至其中。运行VS Code，点击右上角三角形图标运行代码，屏幕将显示一个蓝色矩形，可切换至线框、实体加线框或纹理模式。切换至纹理模式，矩形将贴上木箱图案。

       在GLSL部分，我们引入了纹理坐标tex_coord，并在顶点着色器中使用它。片段着色器中则引入了采样器sampler2D rect_texture，使用GLSL内置的函数texture从纹理中采集颜色信息。Python + OpenGL部分中，通过PIL库读取，定义纹理坐标、顶点属性、索引列表等，创建OpenGL程序对象、顶点缓存对象、元素缓存对象等，并与纹理对象绑定。通过代码实现，我们成功将纹理贴在了矩形上。

       本文通过代码实践和解释，详细介绍了如何使用Python和OpenGL进行纹理贴图，使矩形能够展示出纹理的丰富色彩。通过本系列文章的学习，您将逐步掌握数据可视化开发的技能，探索更多可能。