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我在 python 中有一个简单的光线追踪器。渲染一张 200x200 的图像需要 4 分钟,这对我来说太过分了。我想改善这种情况。
一些要点:我为每个像素发射多条光线(以提供抗锯齿),每个像素总共有 16 条光线。 200x200x16 总共有 640000 条光线。必须测试每条光线对场景中多个球体对象的影响。 Ray也是一个相当琐碎的对象
class Ray(object):
def __init__(self, origin, direction):
self.origin = numpy.array(origin)
self.direction = numpy.array(direction)
Sphere 稍微复杂一些,包含命中/未命中的逻辑:
class Sphere(object):
def __init__(self, center, radius, color):
self.center = numpy.array(center)
self.radius = numpy.array(radius)
self.color = color
@profile
def hit(self, ray):
temp = ray.origin - self.center
a = numpy.dot(ray.direction, ray.direction)
b = 2.0 * numpy.dot(temp, ray.direction)
c = numpy.dot(temp, temp) - self.radius * self.radius
disc = b * b - 4.0 * a * c
if (disc < 0.0):
return None
else:
e = math.sqrt(disc)
denom = 2.0 * a
t = (-b - e) / denom
if (t > 1.0e-7):
normal = (temp + t * ray.direction) / self.radius
hit_point = ray.origin + t * ray.direction
return ShadeRecord.ShadeRecord(normal=normal,
hit_point=hit_point,
parameter=t,
color=self.color)
t = (-b + e) / denom
if (t > 1.0e-7):
normal = (temp + t * ray.direction) / self.radius hit_point = ray.origin + t * ray.direction
return ShadeRecord.ShadeRecord(normal=normal,
hit_point=hit_point,
parameter=t,
color=self.color)
return None
现在,我进行了一些分析,似乎最长的处理时间在 hit() 函数中
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
2560000 118.831 0.000 152.701 0.000 raytrace/objects/Sphere.py:12(hit)
1960020 42.989 0.000 42.989 0.000 {numpy.core.multiarray.array}
1 34.566 34.566 285.829 285.829 raytrace/World.py:25(render)
7680000 33.796 0.000 33.796 0.000 {numpy.core._dotblas.dot}
2560000 11.124 0.000 163.825 0.000 raytrace/World.py:63(f)
640000 10.132 0.000 189.411 0.000 raytrace/World.py:62(hit_bare_bones_object)
640023 6.556 0.000 170.388 0.000 {map}
这并不让我吃惊,我想尽可能地降低这个值。我传递给线路分析,结果是
Line # Hits Time Per Hit % Time Line Contents
==============================================================
12 @profile
13 def hit(self, ray):
14 2560000 27956358 10.9 19.2 temp = ray.origin - self.center
15 2560000 17944912 7.0 12.3 a = numpy.dot(ray.direction, ray.direction)
16 2560000 24132737 9.4 16.5 b = 2.0 * numpy.dot(temp, ray.direction)
17 2560000 37113811 14.5 25.4 c = numpy.dot(temp, temp) - self.radius * self.radius
18 2560000 20808930 8.1 14.3 disc = b * b - 4.0 * a * c
19
20 2560000 10963318 4.3 7.5 if (disc < 0.0):
21 2539908 5403624 2.1 3.7 return None
22 else:
23 20092 75076 3.7 0.1 e = math.sqrt(disc)
24 20092 104950 5.2 0.1 denom = 2.0 * a
25 20092 115956 5.8 0.1 t = (-b - e) / denom
26 20092 83382 4.2 0.1 if (t > 1.0e-7):
27 20092 525272 26.1 0.4 normal = (temp + t * ray.direction) / self.radius
28 20092 333879 16.6 0.2 hit_point = ray.origin + t * ray.direction
29 20092 299494 14.9 0.2 return ShadeRecord.ShadeRecord(normal=normal, hit_point=hit_point, parameter=t, color=self.color)
所以,看起来大部分时间都花在了这段代码上:
temp = ray.origin - self.center
a = numpy.dot(ray.direction, ray.direction)
b = 2.0 * numpy.dot(temp, ray.direction)
c = numpy.dot(temp, temp) - self.radius * self.radius
disc = b * b - 4.0 * a * c
我真的没有看到太多需要优化的地方。您是否知道如何在不使用 C 的情况下使此代码更高效?
最佳答案
查看您的代码,您的主要问题似乎是您的代码行被调用了 2560000 次。无论您在该代码中做什么类型的工作,这往往会花费大量时间。但是,使用 numpy ,您可以将大量这项工作聚合到少量的 numpy 调用中。
首先要做的是将光线组合成大型阵列。不要使用具有 1x3 向量作为原点和方向的射线对象,而是使用具有命中检测所需的所有射线的 Nx3 数组。你的命中函数的顶部最终看起来像这样:
temp = rays.origin - self.center
b = 2.0 * numpy.sum(temp * rays.direction,1)
c = numpy.sum(numpy.square(temp), 1) - self.radius * self.radius
disc = b * b - 4.0 * c
下一部分你可以使用
possible_hits = numpy.where(disc >= 0.0)
a = a[possible_hits]
disc = disc[possible_hits]
...
仅使用通过判别测试的值继续。通过这种方式,您可以轻松获得数量级的性能提升。
关于python - 提高光线追踪命中函数的性能,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/6528214/
C语言sscanf()函数:从字符串中读取指定格式的数据 头文件: ?
最近,我有一个关于工作预评估的问题,即使查询了每个功能的工作原理,我也不知道如何解决。这是一个伪代码。 下面是一个名为foo()的函数,该函数将被传递一个值并返回一个值。如果将以下值传递给foo函数,
CStr 函数 返回表达式,该表达式已被转换为 String 子类型的 Variant。 CStr(expression) expression 参数是任意有效的表达式。 说明 通常,可以
CSng 函数 返回表达式,该表达式已被转换为 Single 子类型的 Variant。 CSng(expression) expression 参数是任意有效的表达式。 说明 通常,可
CreateObject 函数 创建并返回对 Automation 对象的引用。 CreateObject(servername.typename [, location]) 参数 serv
Cos 函数 返回某个角的余弦值。 Cos(number) number 参数可以是任何将某个角表示为弧度的有效数值表达式。 说明 Cos 函数取某个角并返回直角三角形两边的比值。此比值是
CLng 函数 返回表达式,此表达式已被转换为 Long 子类型的 Variant。 CLng(expression) expression 参数是任意有效的表达式。 说明 通常,您可以使
CInt 函数 返回表达式,此表达式已被转换为 Integer 子类型的 Variant。 CInt(expression) expression 参数是任意有效的表达式。 说明 通常,可
Chr 函数 返回与指定的 ANSI 字符代码相对应的字符。 Chr(charcode) charcode 参数是可以标识字符的数字。 说明 从 0 到 31 的数字表示标准的不可打印的
CDbl 函数 返回表达式,此表达式已被转换为 Double 子类型的 Variant。 CDbl(expression) expression 参数是任意有效的表达式。 说明 通常,您可
CDate 函数 返回表达式,此表达式已被转换为 Date 子类型的 Variant。 CDate(date) date 参数是任意有效的日期表达式。 说明 IsDate 函数用于判断 d
CCur 函数 返回表达式,此表达式已被转换为 Currency 子类型的 Variant。 CCur(expression) expression 参数是任意有效的表达式。 说明 通常,
CByte 函数 返回表达式,此表达式已被转换为 Byte 子类型的 Variant。 CByte(expression) expression 参数是任意有效的表达式。 说明 通常,可以
CBool 函数 返回表达式,此表达式已转换为 Boolean 子类型的 Variant。 CBool(expression) expression 是任意有效的表达式。 说明 如果 ex
Atn 函数 返回数值的反正切值。 Atn(number) number 参数可以是任意有效的数值表达式。 说明 Atn 函数计算直角三角形两个边的比值 (number) 并返回对应角的弧
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Array 函数 返回包含数组的 Variant。 Array(arglist) arglist 参数是赋给包含在 Variant 中的数组元素的值的列表(用逗号分隔)。如果没有指定此参数,则
Abs 函数 返回数字的绝对值。 Abs(number) number 参数可以是任意有效的数值表达式。如果 number 包含 Null,则返回 Null;如果是未初始化变量,则返回 0。
FormatPercent 函数 返回表达式,此表达式已被格式化为尾随有 % 符号的百分比(乘以 100 )。 FormatPercent(expression[,NumDigitsAfterD
FormatNumber 函数 返回表达式,此表达式已被格式化为数值。 FormatNumber( expression [,NumDigitsAfterDecimal [,Inc
我是一名优秀的程序员,十分优秀!