【入门系列】图像算法工程师如何入门计算机图形学？

作为图像算法工程师，入门计算机图形学（CG）有天然优势——你熟悉图像处理的像素级操作、数学工具（如矩阵运算）和优化思维，而图形学的核心目标（从3D信息生成2D图像）与图像处理有很强的互补性。以下是针对性的学习路径、开源资源和实践项目建议：

一、入门计算机图形学的核心路径

图形学的核心是“从3D场景（模型、光照、相机）生成2D图像”，学习需围绕**“理论基础→渲染流水线→核心模块（建模/光照/动画）”** 展开，结合你的图像算法背景，可以侧重“渲染与图像生成的衔接”。

1. 先补基础数学（快速回顾，不用深究）

• 线性代数：向量运算（点积/叉积）、矩阵变换（旋转/缩放/投影）—— 图形学的“语言”，你做图像算法时肯定接触过，重点是3D空间变换（如相机视图变换、透视投影）。
• 微积分：主要用于光照计算（如法线方向的梯度、辐射度积分），了解基本概念即可。
• 几何：曲线（贝塞尔曲线）、曲面（NURBS）、三角形网格（最常用的3D表示）—— 理解3D模型的数学表达。

2. 掌握核心概念（从“渲染流水线”切入）

图形学的“流水线”和图像处理的“ pipeline ”逻辑相似，可类比理解：

• 应用阶段：准备3D数据（模型、相机、光照）；
• 几何阶段：3D坐标变换（模型→世界→视图→裁剪→投影），最终转为2D屏幕坐标；
• 光栅化阶段：将2D三角形转化为像素，计算每个像素的颜色（着色）。

重点理解：

• 光栅化（三角形填充、抗锯齿）；
• 光照模型（漫反射、高光反射、PBR物理渲染）；
• 纹理映射（如何将2D图像贴到3D模型上，和图像处理的采样/插值密切相关）；
• 后处理（如阴影、模糊、HDR，和你熟悉的图像滤镜直接相通）。

二、开源资源与学习材料

结合“理论+实践”，推荐以下资源（优先选和图像算法有交叉的）：

1. 经典课程（视频+笔记）

• GAMES101（闫令琪）：最适合入门的中文课程，从光栅化到光线追踪，理论+代码实现（C++），作业可练手（如实现简易光栅器、光线追踪），B站可看，配套课件和代码开源（GitHub）。
• MIT 6.837 计算机图形学：偏重算法与实践，包含动画、物理模拟，配套项目（如实现3D渲染器），课程页有课件和代码。
• Scratchapixel：免费在线教程，从基础数学到光线追踪，代码示例简洁（C++），适合边看边敲，官网。

2. 开源库与工具（按学习阶段选）

• 入门级（快速验证想法）：
  • Three.js：基于WebGL的JS库，几行代码就能创建3D场景，适合快速验证渲染效果（如测试自定义着色器），对熟悉前端的人友好，官网。
  • PyOpenGL：Python封装的OpenGL，适合用Python快速写原型（比如结合OpenCV处理纹理），降低C++的门槛。
• 进阶级（深入底层）：
  • OpenGL/Vulkan：底层图形API，理解渲染流水线的最佳工具，推荐《OpenGL编程指南》（红宝书）入门，Vulkan更现代但较复杂，适合后期深入。
  • Unity/Unreal Engine：游戏引擎，封装了复杂逻辑，适合快速实现完整项目（如场景渲染、动画），引擎的“Shader Graph”可可视化编写着色器，方便和你的图像算法结合（如在着色器中嵌入风格化滤镜）。
• 专业渲染器（研究参考）：
  • PBRT（Physically Based Rendering）：基于物理的渲染器开源实现，配套同名书籍，代码清晰，适合研究光照和材质模型，GitHub。
  • TinyRenderer：极简渲染器项目，从0实现光栅化、光照、纹理，代码量小（C++），适合一步步跟着敲，GitHub。

3. 书籍（按需选读）

• 《计算机图形学：原理与实践》（第3版）：圣经级教材，覆盖全面，但厚重，适合查缺补漏。
• 《实时计算机图形学》（第3版）：侧重实时渲染（游戏/VR），更贴近工程实践，和图像算法的实时性需求匹配。
• 《3D数学基础：图形与游戏开发》：快速补数学基础，比纯数学书更结合图形学场景。

三、实践项目（结合图像算法优势）

从“验证学习”到“发挥优势”，分阶段推荐：

1. 基础验证项目（掌握核心模块）

• 实现简易光栅器：用C++/Python手动实现三角形裁剪、光栅化（扫描线算法）、深度测试，再加入漫反射光照—— 对应GAMES101作业，验证几何阶段和光栅化理解。
• 2D图像转3D场景：用Three.js加载一张图像（如室内照片），手动标注深度（或用图像算法估计深度），生成简单的3D场景（平面+深度偏移），再打光渲染—— 结合图像深度估计（你的优势）和3D渲染。

2. 进阶项目（结合图像算法）

• 实时风格化渲染：在Unity中实现“照片→3D模型→风格化渲染” pipeline：先用图像分割算法（如Mask R-CNN）提取物体，生成简单3D模型（如立方体代替），再用自定义着色器（GLSL）实现水彩/油画风格（复用你熟悉的图像风格迁移算法，移植到实时渲染管线）。
• 基于图像的光照（IBL）：用一张全景图（HDR）作为环境光，实现PBR渲染中的环境贴图采样—— 涉及HDR图像处理（你熟悉的 tone mapping）、立方体贴图生成，验证光照模型和纹理采样的理解。

3. 高阶项目（发挥交叉优势）

• 深度学习+图形学：
  • 用NeRF（神经辐射场）从少量图像重建3D场景并渲染新视角—— 结合图像重建和体积渲染（图形学中的光线步进算法）。
  • 训练模型生成3D模型的纹理（如衣服纹理），再导入Blender渲染—— 结合图像生成（GAN/扩散模型）和纹理映射。
• 图像修复+3D渲染：对破损的3D模型（如缺失纹理），先用图像修复算法（如LaMa）补全纹理，再渲染—— 结合图像修复和纹理处理。

总结

入门关键是“用图形学的逻辑重新看图像生成”：图像处理是“输入2D图像，输出2D图像”，图形学是“输入3D信息，输出2D图像”，两者在采样、插值、滤镜等环节高度相通。从渲染流水线切入，用开源工具快速验证，再通过“图像算法+3D渲染”的交叉项目巩固，既能验证学习，又能发挥你的优势。