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@ -1,7 +1,26 @@
# 相关资产路径
- ResArt/CommandMaterial/Functions
- ResArt/CommandMaterial/MatCap
- ResArt/CommandMaterial/MaterialInstance
- ResArt/CommandMaterial/Materials
Content/ResArt/CommandMaterial
- Functions
- MatCap
- MaterialInstance
- Materials
- Textures
# Functions
- [ ] ShadingModels
- MF_ToonPBRShadingModel
- MF_ToonBaseShadingModel
- MF_ToonSkinShadingModel
- MF_ToonHairShadingModel
- [ ] Effects
- MF_Dissolve
- MF_EdgeLight
- MF_Fur
- [ ] Tools
- MF_DecodeArrayIDAndAlpha
- MF_Hash11
- MF_Hash12
- MF_Hash13
- MF_Hash22
- MF_Hash23
-

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@ -14,6 +14,42 @@ rating: ⭐
采用后处理、Backface以及预绘制描边。
[[蓝色协议的方案#轮廓]]
# 概念
## 描边概念以及各个算子数学的意义
参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/478943345
### 图像描边的本质
根据微积分的定义在二维离散函数中推导出来的。核心目的是得到像素点与其相临像素的灰度值变化情况,并通过这种变化来增强图像。原始定义的梯度只是灰度值变化的度量工具。
### Sobel
- Sobel卷积x方向的因子
| -1 | 0 | +1 |
| --- | --- | --- |
| -2 | 0 | +2 |
| -1 | 0 | +1 |
y方向的因子为
|+1|+2|+1|
|---|---|---|
|0|0|0|
|-1|-2|-1|
Sobel算子更具像素点上下左右临近灰度加权差在边缘出达到极值这i一现象检测边缘。对噪声具有平滑作用提供较为准确的边缘方向信息边缘定位精度不够高**当对精度要求不是很高时**,是一种较为常用的边缘检测方法。
**如果要求整体x和y方向的图像梯度只需要将Gx与Gy相加即可。**
### Robert
Robert算子被应用到图像增强总的锐化其作为一阶微分算子Robert计算简单对细节的反应敏感。其边缘检测的作用是提供边缘候选点可以提供相对较细的边缘。Gx 与Gy的表示
| -1 | 0 | 0 | -1 |
| --- | --- | --- | --- |
| 0 | 1 | 1 | 0 |
### Laplace
拉普拉斯算子是最简单的**各同性微分算子**,具有**旋转不变性**。二维图像的拉普拉斯变换是各向同性的二阶导数。拉普拉斯算子可以增强图像**边缘变化剧烈的位置****平缓减弱变换缓慢的变化区域**。因此可以**使用拉普拉斯算子对原图像灰度图像进行处理,然后再与原图像叠加**。
# 实现记录
# 杂项
## 李兄实现Outline思路
### Depth与Normal描边