首先附上庄懂的技术美术入门（美术向）系列教程链接：2022年2月25日P5主要内容：1.什么是漫反射&什么是镜面反射2.在ShaderForge中写漫反射与镜面反射3.用ShaderLab写漫反射与镜面反射【题外话】【行业黑化-各种向量】常用向量:(全要记)nDir:法线方向，点乘操作时简称n;IDir:光照方向，点乘操作时简称l;vDir:观察方向，点乘操作时简称v;.rDir:光反射方向，点乘操作时简称r;hDir:半角方向(Halfway)，IDir和vDir的中间角方向，点乘操作时简称h;所在空间:(暂时只记WS，其余看热闹)OS: ObjectSpace物体空间，本地空间;WS: WorldSpace 世界空间;VS:ViewSpace观察空间;CS:HomogenousClipSpace齐次剪裁空间;TS: TangentSpace切线空间;TXS: TextureSpace纹理空间;例:nDirWS:世界空间下的法线方向;(不能脱离空间说方向)1.什么是漫反射&什么是镜面反射漫反射(Diffuse Reflection)：漫反射，是投射在粗糙表面上的光向各个方向反射的现象。当一束平行的入射光线射到粗糙的表面时，表面会把光线向着四面八方反射，所以入射线虽然互相平行，由于各点的法线方向不一致，造成反射光线向不同的方向无规则地反射，这种反射称之为“漫反射”或“漫射”。（来自百度百科）庄懂老师讲：一束光射入表面（粗糙的），被反射出来的光是漫无目的，四面八方的，均匀的散射。 实际运用：电影屏幕的光是漫反射。因为漫反射的反射光，向四面八方均匀散射，所以反射亮度和观察者的方向无关；实现方式：Lambert （n dot l），显然vDir不参与计算。镜面反射（Specular Reflection）：镜面反射是指若反射面比较光滑，当平行入射的光线射到这个反射面时，仍会平行地向一个方向反射出来，这种反射就属于镜面反射。（来自百度百科）庄懂老师将：一束光射到一个表面能反射回去，这个反射光的路径是有目的，沿镜面方向，不均匀的散射。 实际运用：化妆镜，车漆。因为反射有明显的方向性，所以观察者的视角决定了反射光线的有无，明暗。实现方式：-Phong（r dot v），即光反射方向和视角方向越重合，反射越强；-Blinn-Phong（n dot h），即法线方向和半角方向越重合，反射越强；2.在ShaderForge中写漫反射和镜面反射漫反射（Lambert前几P已写过）下面写PhongPPT截图【Phong（r dot v），rDir=Reflect（-lDir，nDir）；Power是啥？ 一般叫高光次幂，效果类似于PS里的正片叠底叠一叠】ShaderForge节点连连看然后写Blinn-PhongPPT截图【Max：在这里是为了截断负数值，复制虽然表现为黑色，但是实际上是去不到负值的】ShaderForge节点连连看Blinn-Phong相较于Phong更加节省性能，因此Phong的效果和费用也是更好，更贵的3.代码篇结合lambert-Blinn-phong这样一个光照模型相对完善的Shader 一步到位 因为这是上古套路所以庄懂老师称为OldSchool的Shader。学会直接利用Lambert作为模板，避免从0开始；【拿到模板的第一件事就是学会修改路径！！！】路径规范【工程名/分P名/Shader名】PPT截图在Properties里写的是公开到材质参数面板的数据PPT截图PPT截图Lambert-Blinn-Phong in ShaderLabP1本次作业： 总体效果图 Lambert-BlinnPhong在ShaderLab里已写过，在这不在重复下面是Lambert-Phong，相较于：blinnPhong的nDoth ，而Phong是vDotr，因此只需要修改像素ShaderLambert-PhongLambert-BlinnPhong2022年2月26日P6主要内容：1.作业讲解（基本没大问题）2.三种风格化shader1.见上P2.三种效果第一种：FakeEnvReflect（假的环境光反射）ShaderForge连连看主要是将Phong的高光模型对应到了一张RempTex的UV坐标上，然后这里给了一张unity自带的noiseTex第二种：玉质效果(教程中是葡萄效果，因为没有葡萄模型，这里换一种方式呈现效果)ShaderForge连连看3.斑驳效果ShaderForge连连看总体P1P2这里通过Step（A<=B）将Mask做了遮罩，转化成了两个黑白二维遮罩，将这个数值连给Lerp分别给两块不同的颜色和不同的高光强度。3.答疑主要问题PPT截图1.连连看不清楚类型匹配连接的线有三根线（对应有三个分量），两根线（两个分量），一根线（一个标量或一个向量），连节点是，数值的一一对应2.VS跟SF效果不一样（Phong）为什么？主要是 shaderforge里的法线向量质量更高（Normalized）3.情报BRDFPPT截图至此学的Lambert光照模型，Phong/Blinn-Phong高光模型，两者结合起来只是一种相较完整的Shader光照体系，除此之外PBR常用的GGX高光模型还有很多很多没学。因此庄懂老师推荐了一个应用，可以较为直观的看到这些光照模型,来自迪士尼的爱（且开源）https://github.com/wdas/brdf/downloads}

这一节将介绍更多的R图形资源。首先是定制R图形的一些常用方法，主要涉及数据和模型的图形绘制。然后是如何自定义其他类型的图形或点线等元素。A. 绘制二维图形在R中，绘制二维图形主要有两个函数plot()和matplot()。plot()函数主要绘制标准的x-y图形，它是基于笛卡尔坐标。这个函数会将两个向量作为参数，第一个向量作为横轴的值，第二个向量作为纵轴的值。例如：> x=(0:100)*2*pi/100> y=sin(x)> plot(x,y)如果只将一个向量做为plot()函数的参数，则该向量的值将作为y轴的值，而x轴的值由R自动产生：> plot(y)matplot()函数将两个矩阵作为参数。一个矩阵的列参照另一个矩阵的相应列来绘制图形。在绘制同一个图时，两个矩阵的行数应该一样。如果行数不一样，行数较少的那个矩阵用缺失值（NA）来填充。第一个矩阵的值会用在横轴上。如果其中一个矩阵只有一个列，则绘制的所有图形都将用该列的值。每一队列所绘制的图形颜色不一样，编号会用来做为不同图点的图形符号。这些选项也可由用户自己定义，例如：col=和pach=，后面会介绍这些选项。在对图形添加多个点时，matplot()函数可以省去很多麻烦，不用一一设定每个point()语句。matplot()函数可以统一设置各点的格式，并自动选择合适的坐标轴范围，使图形中包含全部数据，例如：> y1=sin(x)> y2=cos(x)> y=cbind(y1,y2)> matplot(x,y)B. 符号、线与坐标轴风格的选项可以使用一些选项来制定R绘制的图形。在函数plot()和matplot()中，选项通常作为附加参数被调用。可选参数能以任意顺序输入，以逗号隔开。如果省略这些参数，它们大多会采用默认值，下面将更加系统地介绍这些选项。1、数字符号类型绘图时对数据点所用的符号可通过pch=选项来指定（pch意思是“plotting character”）。例如pch=1表示用圆圈绘制数据点。下图就是常用的符号和对应的数值代码。2、连接线类型如果线是用来连接数据点或者绘制曲线，则可用lty=选项来控制它的样式。一般的线类型和对应的数值代码如下图所示。另外，使用lty=选项和matplot()的其它选项时，可将这些选项的值组成一个向量，向量中的各元素会分别用到对应的图形上，使其具有不同的样式。例如：> matplot(x,y,type="l",lty=c(1,2),col="black"#Tips：我们可以看出来两个函数图分别用了线类型不同的两条线来绘制，col的设定可以保证两条线的颜色相同。3、曲线类型可用type=“”选项来指定不同的曲线类型。例如：type=“p”表示在绘制曲线时，只画点而不画连接线。常用的类型如下：p：只画点的符号而不画连接线。l：只画连接线而不画点的符号。o：既画点的符号，又画连接线。b：与o选项一样，只是连接线不会与点的符号接触。h：在每个点与横轴之间画一条垂直线。s：绘制“梯形”图，即先用水平直线，然后用竖线连接相邻点。S：同s相似，只是水平线和垂直线顺序相反。c：连接线里剔除掉点位置。4、坐标轴的限制选项xlim=和ylim=可分别用来限制横轴和纵轴的范围，例如，xlim=c（0,10）会让R只使用横轴值在0到10范围内的数据。如果数据超过此范围，就不会出现在绘制的图形中。5、刻度线在坐标轴上的刻度线由选项lab=和tcl=控制。lab=选项是一个向量，它有两个元素，第一个元素是横轴的刻度线数量，第二个选项是纵轴的刻度线数量。例如lab=（7,3）表示x轴被7个刻度线分成8个间隔；y轴被3个刻度线分成4个间隔。如果所指定的lab=选项不能使绘制的图形正常显示，R可能会重新用恰当的值来代替lab=选项的值。tcl=选项将一行文字的高度作为刻度线的长度。tcl的值为负数是表示刻度线在坐标轴外，为正数表示刻度线在坐标轴内。6、坐标轴标签在默认的情况下，横轴和纵轴的标签是绘图向量的名称。将标签通过xlab=“”和ylab=“”选项来修改，将所需的文本字符串放在引号中即可。例如：xlab=“time”，ylab=“population size”。7、不显示坐标轴有时图形不需要坐标轴会更好看些。不显示坐标轴的选项是axes=FALSE，不显示坐标轴标签的选项是ann=FALSE。8、字符和标签大小可用选项cex=来修改在默认情况下，cex指定的值为默认字符大小的倍数。cex的默认值为1。比如若cex=2，所绘制的字符为正常大小的2倍；cex=0.5，所绘制的字符是正常大小的一半。下面这些绘图选项也是通过类似的方式控制大小，即，都是参数值作为默认大小的倍数。cex.axis= 为刻度文本大小的倍数cex.lab= 为轴标签文本大小的倍数cex.main=为标题文本大小的倍数cex.sub= 为子标题文本大小的倍数lwd= 为所画线宽度的倍数9、字体族、字号和字样的参数font= 用于指定绘图使用的字体样式。1=常规，2=粗体，3=斜体，4=粗斜体，5=符号字体（以Adobe符号编码表示）font.axis= 坐标轴刻度文字的字体样式font.lab= 坐标轴标签（名称）的字体样式font.main= 标题的字体样式font.sub= 副标题的字体样式ps 字体磅值（1磅约为1/72英寸）。文本的最终大小为 ps*cexfamily 绘制文本时使用的字体族。标准的取值为serif（衬线）、sans（无衬线）和mono（等宽）C. 颜色在数据图形中颜色应该谨慎且有节制地使用。当使用颜色时，应突出重要的信息，而不能随意使用它。颜色会产生干扰，当图中的符号具有不同颜色时，眼睛会自动寻找不同颜色的含义。纯粹的装饰色彩会将人们的注意力从图形本身所要表达的信息引开。用彩色数据图形还会有一个不太重要但也不能忽略的问题：一小部分人是色盲，而这部分人的数量也不在少数。若要在绘图函数中使用彩色，可通过下面这些选项集来实现：col=用来指定plot()函数和 matplot()函数中数据符号和曲线的颜色，还有barplot()函数生成的条形图颜色；col.axis=坐标轴的颜色col.lab=坐标轴标签的颜色col.main=主标题颜色col.sub=副标题颜色fg= 图形的前景色bg= 图形的背景色颜色可通过代码值来指定。例如col=25会得到蓝色。在控制台执行colors()函数就可知R能识别657种颜色，为了方便起见，会列出657颜色名称，这些名称能被R识别。所以，col=“blue”与col=25是一样的效果。> colors()
[1] "white"
"aliceblue"
"antiquewhite"
[4] "antiquewhite1"
"antiquewhite2"
"antiquewhite3"
[7] "antiquewhite4"
"aquamarine"
"aquamarine1"
......
[652] "yellow"
"yellow1"
"yellow2"
[655] "yellow3"
"yellow4"
"yellowgreen" 当然有些时候我们需要在图形上绘制独立的点，线或者文本等，这些都不是绘图函数的参数，需要独立的函数来支撑，我们下一节就为大家来介绍这些。参考资料：1. 《R语言统计入门（第二版）》 人民邮电出版社
Peter Dalgaard著 2. 《R语言初学者指南》 人民邮电出版社
Brian Dennis著3. Vicky的小笔记本《blooming for you》by Vicky}