Java
javaTutorial
Bagaimana untuk Mengekalkan Kecerahan Warna dalam Set Mandelbrot Merentasi Tahap Zum Berbeza?
Bagaimana untuk Mengekalkan Kecerahan Warna dalam Set Mandelbrot Merentasi Tahap Zum Berbeza?
Mewarnai Set Mandelbrot untuk Pelbagai Zum
Masalah:
Kaedah standard mewarna set Mandelbrot menggunakan lelaran maksimum membawa kepada kekurangan warna semasa mengezum keluar dan warna terlalu tepu semasa mengezum masuk. Cabarannya adalah untuk mencipta skema pewarnaan yang mengekalkan julat warna yang luas dalam pelbagai peringkat zum.
Penyelesaian:
1. Pemetaan Warna Berasaskan Histogram:
- Gunakan histogram untuk mengagihkan kecerunan warna dengan lebih berkesan dan bukannya membazirkan warna pada indeks yang tidak digunakan.
- Gunakan fungsi kecerunan yang menyenangkan visual, seperti nilai RGB bagi spektrum yang boleh dilihat.
2. Kiraan Lelaran Pecahan (Mandelbrot Escape):
- Kira lelaran dengan ketepatan titik terapung untuk mendapatkan nilai pecahan pecahan.
- Gunakan nilai pecahan ini untuk mengira warna daripada kecerunan tersuai fungsi yang direka untuk menyediakan pelbagai warna.
Peningkatan Tambahan:
- Pewarnaan Semula Berbilang Pas: Lakukan berbilang hantaran untuk mencapai peralihan yang lancar dan berterusan antara kecerunan warna.
- Kiraan Lelaran Boleh Laras: Benarkan pengguna melaraskan kiraan lelaran maksimum, yang menjejaskan tahap perincian dan pengedaran warna.
- Zum Dinamik: Laksanakan keupayaan zum dinamik untuk meneroka set Mandelbrot pada skala yang berbeza dan mengekalkan keceriaan warna pada keseluruhannya.
Contoh Pelaksanaan:
// Vertex Shader
layout(location = 0) in vec2 pos;
out vec2 p;
void main()
{
p = pos;
gl_Position = vec4(pos, 0.0, 1.0);
}
// Fragment Shader
uniform vec2 p0;
uniform float zoom;
uniform int n;
uniform int sh;
uniform int multipass;
in vec2 p;
out vec4 col;
// Compute fractional iteration count
float mu = m + frac = n + 1 - log(log(sqrt(xx + yy)) / log(2.0));
mu *= float(1 << sh);
int i = int(mu);
// Multi-pass coloring
if (multipass != 0)
{
// Quantize color based on iterations
float r = (i >> 0) & 255; r /= 255.0;
float g = (i >> 8) & 255; g /= 255.0;
float b = (i >> 16) & 255; b /= 255.0;
col = vec4(r, g, b, 255);
}
// Visible spectrum color gradient
else
{
float q = float(i) / float(N);
q = pow(q, 0.2);
col = vec4(spectral_color(400.0 + (300.0 * q)), 1.0);
}Hasil:
Pendekatan ini menggabungkan pewarnaan berasaskan histogram, kiraan lelaran pecahan dan pewarnaan semula berbilang laluan untuk mencapai perwakilan yang terang dan kaya dengan warna bagi Mandelbrot ditetapkan pada semua tahap zum.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengekalkan Kecerahan Warna dalam Set Mandelbrot Merentasi Tahap Zum Berbeza?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
Rangka Kerja 4 JavaScript teratas pada tahun 2025: React, Angular, Vue, Svelte
Mar 07, 2025 pm 06:09 PM
Artikel ini menganalisis empat kerangka JavaScript teratas (React, Angular, Vue, Svelte) pada tahun 2025, membandingkan prestasi, skalabilitas, dan prospek masa depan mereka. Walaupun semuanya kekal dominan kerana komuniti dan ekosistem yang kuat, popul mereka yang relatif
Bagaimanakah saya melaksanakan caching pelbagai peringkat dalam aplikasi java menggunakan perpustakaan seperti kafein atau cache jambu?
Mar 17, 2025 pm 05:44 PM
Artikel ini membincangkan pelaksanaan caching pelbagai peringkat di Java menggunakan kafein dan cache jambu untuk meningkatkan prestasi aplikasi. Ia meliputi persediaan, integrasi, dan faedah prestasi, bersama -sama dengan Pengurusan Dasar Konfigurasi dan Pengusiran PRA Terbaik
Spring Boot Snakeyaml 2.0 CVE-2022-1471 Isu Tetap
Mar 07, 2025 pm 05:52 PM
Artikel ini menangani kelemahan CVE-2022-1471 dalam Snakeyaml, kecacatan kritikal yang membolehkan pelaksanaan kod jauh. Ia memperincikan bagaimana peningkatan aplikasi boot musim bunga ke snakeyaml 1.33 atau lebih lama mengurangkan risiko ini, menekankan bahawa kemas kini ketergantungan
Bagaimanakah mekanisme kelas muatan Java berfungsi, termasuk kelas yang berbeza dan model delegasi mereka?
Mar 17, 2025 pm 05:35 PM
Kelas kelas Java melibatkan pemuatan, menghubungkan, dan memulakan kelas menggunakan sistem hierarki dengan bootstrap, lanjutan, dan pemuat kelas aplikasi. Model delegasi induk memastikan kelas teras dimuatkan dahulu, yang mempengaruhi LOA kelas tersuai
Node.js 20: Peningkatan Prestasi Utama dan Ciri -ciri Baru
Mar 07, 2025 pm 06:12 PM
Node.js 20 dengan ketara meningkatkan prestasi melalui penambahbaikan enjin V8, terutamanya pengumpulan sampah yang lebih cepat dan I/O. Ciri -ciri baru termasuk sokongan webassembly yang lebih baik dan alat penyahpepijatan halus, meningkatkan produktiviti pemaju dan kelajuan aplikasi.
Iceberg: Masa Depan Jadual Data Tasik
Mar 07, 2025 pm 06:31 PM
Iceberg, format meja terbuka untuk dataset analitik yang besar, meningkatkan prestasi data dan skalabiliti. Ia menangani batasan parket/orc melalui pengurusan metadata dalaman, membolehkan evolusi skema yang cekap, perjalanan masa, serentak w
Bagaimanakah saya dapat melaksanakan teknik pengaturcaraan berfungsi di Java?
Mar 11, 2025 pm 05:51 PM
Artikel ini meneroka mengintegrasikan pengaturcaraan berfungsi ke dalam Java menggunakan ekspresi Lambda, API Streams, rujukan kaedah, dan pilihan. Ia menyoroti faedah seperti kebolehbacaan dan kebolehkerjaan kod yang lebih baik melalui kesimpulan dan kebolehubahan
Cara berkongsi data antara langkah -langkah dalam timun
Mar 07, 2025 pm 05:55 PM
Artikel ini meneroka kaedah untuk berkongsi data antara langkah -langkah timun, membandingkan konteks senario, pembolehubah global, lulus argumen, dan struktur data. Ia menekankan amalan terbaik untuk mengekalkan, termasuk penggunaan konteks ringkas, deskriptif
