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。源码小纸片的源码对于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，江苏大学请假系统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，股票筹码主图源码当垂直环绕为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vs实现仿真软件源码宽度和高度。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）

       灰度共生矩阵是湖南闲来麻将源码下载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。