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类型说明

void 空类型,即不返回任何值

bool 布尔类型 true,false

int 带符号的整数 signed integer

float 带符号的浮点数 floating scalar

vec2, vec3, vec4 n维浮点数向量 n-component floating point vector

bvec2, bvec3, bvec4 n维布尔向量 Boolean vector

ivec2, ivec3, ivec4 n维整数向量 signed integer vector

mat2, mat3, mat4 2x2, 3x3, 4x4 浮点数矩阵 float matrix

sampler2D 2D纹理 a 2D texture

samplerCube 盒纹理 cube mapped texture

类型说明

结构 struct type-name{} 类似c语言中的结构体

数组 float foo[3] glsl只支持1维数组,数组可以是结构体的成员

GLSL 中文手册

基本类型:

基本结构和数组:

向量的分量访问:

glsl中的向量(vec2,vec3,vec4)往往有特殊的含义,比如可能代表了一个空间坐标(x,y,z,w),或者代表了

一个颜色(r,g,b,a),再或者代表一个纹理坐标(s,t,p,q)

所以glsl提供了一些更人性化的分量访问方式.

vector.xyzw 其中xyzw 可以任意组合

vector.rgba 其中rgba 可以任意组合

vector.stpq 其中rgba 可以任意组合



优先级(越小

越高)

运算符说明

结合

性

1 () 聚组:a*(b+c) N/A

[] () . ++

数组下标[],方法参数fun(arg1,arg2,arg3),属性访问a.b,自

增/减后缀a++ a--

L - R

3 ++ -- + - ! 自增/减前缀++a --a,正负号(一般正号不写)a ,-a,取反!false R - L

4 * / 乘除数学运算 L - R

5 + - 加减数学运算 L - R

< > <=

关系运算符 L - R

8 == != 相等性运算符 L - R

12 && 逻辑与 L - R

13 ^^ 逻辑排他或(用处基本等于!=) L - R

14 || 逻辑或 L - R

15 ? : 三目运算符 L - R

= += -=

*= /=

赋值与复合赋值 L - R

17 , 顺序分配运算 L - R

运算符:

左值与右值



vec4 v=vec4(1.0,2.0,3.0,1.0);

float x = v.x; //1.0

float x1 = v.r; //1.0

float x2 = v[0]; //1.0

vec3 xyz = v.xyz; //vec3(1.0,2.0,3.0)

vec3 xyz1 = vec(v[0],v[1],v[2]); //vec3(1.0,2.0,3.0)

vec3 rgb = v.rgb; //vec3(1.0,2.0,3.0)

vec2 xyzw = v.xyzw; //vec4(1.0,2.0,3.0,1.0);

vec2 rgba = v.rgba; //vec4(1.0,2.0,3.0,1.0);

基础类型间的运算:

glsl中,没有隐式类型转换,原则上glsl要求任何表达式左右两侧(l-value),(r-value)的类型必须一致也就

是说以下表达式都是错误的:



下面来分别说说可能遇到的情况:

1. float 与 int :

float与float , int与int之间是可以直接运算的,但float与int不行.它们需要进行一次显示转换.即要么把

float转成int: int(1.0)

,要么把int转成float: float(1) ,以下表达式都是正确的:



2. float 与 vec(向量) mat(矩阵) :

vec,mat这些类型其实是由float复合而成的,当它们与float运算时,其实就是在每一个分量上分别与

float进行运算,这就是所谓的逐分量运算.glsl里

大部分涉及vec,mat的运算都是逐分量运算,但也并不全是. 下文中就会讲到特例.

逐分量运算是线性的,这就是说 vec 与 float 的运算结果是还是 vec.

int 与 vec,mat之间是不可运算的, 因为vec和mat中的每一个分量都是 float 类型的. 无法与int进行逐

分量计算.

下面枚举了几种 float 与 vec,mat 运算的情况



左值:表示一个储存位置,可以是变量,也可以是表达式,但表达式最后的结果必须是一个储存位置.

右值:表示一个值, 可以是一个变量或者表达式再或者纯粹的值.

操作符的优先级：决定含有多个操作符的表达式的求值顺序，每个操作的优先级不同.

操作符的结合性：决定相同优先级的操作符是从左到右计算，还是从右到左计算。

int a =2.0; //错误,r-value为float 而 lvalue 为int.

int a =1.0+2;

float a =2;

float a =2.0+1;

bool a = 0;

vec3 a = vec3(1.0, 2.0, 3.0) * 2;

int a=int(2.0);

float a= float(2);

int a=int(2.0)*2 + 1;

float a= float(2)*6.0+2.3;

3. vec(向量) 与 vec(向量) :

两向量间的运算首先要保证操作数的阶数都相同.否则不能计算.例如: vec3*vec2 vec4+vec3 等等都

是不行的.

它们的计算方式是两操作数在同位置上的分量分别进行运算,其本质还是逐分量进行的,这和上面所说

的float类型的

逐分量运算可能有一点点差异,相同的是 vec 与 vec 运算结果还是 vec, 且阶数不变.



image

3. vec(向量) 与 mat(矩阵) :

要保证操作数的阶数相同,且vec与mat间只存在乘法运算.

它们的计算方式和线性代数中的矩阵乘法相同,不是逐分量运算.



向量与矩阵的乘法规则如下:

image

vec3 a = vec3(1.0, 2.0, 3.0);

mat3 m = mat3(1.0);

float s = 10.0;

vec3 b = s * a; // vec3(10.0, 20.0, 30.0)

vec3 c = a * s; // vec3(10.0, 20.0, 30.0)

mat3 m2 = s * m; // = mat3(10.0)

mat3 m3 = m * s; // = mat3(10.0)

vec3 a = vec3(1.0, 2.0, 3.0);

vec3 b = vec3(0.1, 0.2, 0.3);

vec3 c = a + b; // = vec3(1.1, 2.2, 3.3)

vec3 d = a * b; // = vec3(0.1, 0.4, 0.9)

vec2 v = vec2(10., 20.);

mat2 m = mat2(1., 2., 3., 4.);

vec2 w = m * v; // = vec2(1. * 10. + 3. * 20., 2. * 10. + 4. * 20.)

...

vec2 v = vec2(10., 20.);

mat2 m = mat2(1., 2., 3., 4.);

vec2 w = v * m; // = vec2(1. * 10. + 2. * 20., 3. * 10. + 4. * 20.)

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