在Linux中编译带Maya插件、MaterialX、OpenImageIO、OpenColorIO的USD库


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    上次在Linux中编译USD,使用的是比较基本的编译选项,最多只包括了UsdView。在动画中有一个大头就是材质的部分。如果是只有USD核心的话,如何和第三方插件做有关材质的交互呢?其实只有一个方式,那就是在Maya中使用pxrUsdPreviewSurface材质。这个方式对于从Maya - Arnold这样的流程,是远远不够用的,使用者可能更加倾向于使用Arnold材质,从而更加具有表现力。

    MaterialX提供了一个选项。MaterialX是Autodesk和The Foundry合作的一个库,它提供了Arnold和USD中材质的一个桥梁。在Arnold中作为一个operator存在,而在USD中是提供文件表现支持的。但是要在USD中支持这个,还需要设定选项强行让其参与编译。

    同时为了支持更多颜色空间的支持,我们需要让USD启用OpenColorIO的支持,为了支持比较全的图片格式,我们需要让USD启用对OpenImageIO的支持。而在编译的过程中,会出现一些错误,稍后我会介绍如何解决这些错误的。

    前提条件:Linux中安装Maya和PySide2。其实Maya自带了PySide2,不安装PySide2也可以。如果你没有Maya的需求,就需要通过pip命令安装PySide2。安装方法在这里。如果你打算使用Maya并且配置usdMaya插件,推荐使用Maya的PySide2。有关Maya安装的方法在这里

    编译USD带这些功能,需要在编译参数中,把这些功能都启用才行。并且传输的参数要比默认的要多不少。
    下面是我编写的编译USD的参数:

    python $usdDir/build_scripts/build_usd_local.py \
    -j 4 \
    -v \
    --openimageio \
    --opencolorio \
    --alembic \
    --hdf5 \
    --draco \
    --build-args USD,"-DPYSIDE_USE_PYSIDE2=TRUE \
    -DPYSIDE_BIN_DIR=/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/PySide2 \
    -DBOOST_LIBRARYDIR=~/Develop/USD_build_19_11/src/boost_1_55_0 \
    -DMAYA_EXECUTABLE=/usr/autodesk/maya2018/bin/maya.bin" \
    OpenImageIO,"-DOCIO_PATH=~/Develop/USD_build_19_11/src/OpenColorIO-1.1.0" \
    OpenColorIO,"-DCMAKE_CXX_FLAGS=-Wno-error" \
    --materialx \
    --maya --maya-location /usr/autodesk/maya2018 \
    ~/Develop/USD_build_19_11
    

    这里尤其注意的是可以通过--build-args来对每一个编译的模块都设定需要的参数。这是不更改内部代码并且得到顺利本地编译的好办法。
    感兴趣的你可能注意到,我用python编译的是build_usd_local.py文件,而不是默认的build_usd.py。这是因为我在编译的过程中,1、要从github中下载很多的压缩包,github在国内访问很慢,需要其它方法缓存到本地,并且把url改为本地路径。
    2、在编译OpenColorIO的过程中出现的了编译的错误,因为在gcc7.3中,支持将警告视为错误的参数,也就是-Werror参数,导致一些没有用到的函数由警告转为错误,从而编译不过(这在gcc4.8不会出现错误)。解决方法就是对OpenColorIO的CMakeLists.txt文件打patch,去掉这类的参数。幸运的是``build_usd.py```提供了打patch的函数,很方便地修改从第三方下载的编译脚本。

    有关在build_usd_local.py文件打patch的地方是这样的:

    atchFile("src/core/CMakeLists.txt",
                       [("set(EXTERNAL_COMPILE_FLAGS \"${EXTERNAL_COMPILE_FLAGS} -Werror\")", "# set(EXTERNAL_COMPILE_FLAGS \"${EXTERNAL_COMPILE_FLAGS} -Werror\")")])
    

    最终很顺利地,就可以将USD编译成功了。


  • 网站研运

    我将USD在Linux中依赖的文件和脚本放在了我创建的QQ群里,我们的QQ群是“上海USD研究小组”。加入本小组,可以快速地在USD中上手解决编译问题,以及快速得到同行的响应。
    上海USD研究小组



  • 挺好的分享,谢谢。1515759557.jpg


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    使用Qt联机安装程序安装Qt for MCUs,该安装程序可通过Qt帐户下载

    安装Qt 5.14和Qt Creator 4.11 or higher

    安装链接

    › Qt: https://account.qt.io/downloads
    › CMake: https://cmake.org/download/
    › Python 2.7 32-bit: https://www.python.org/downloads/release/python-2716/
    › Arm GCC: https://developer.arm.com/tools-and-software/open-source-software/developer-tools/gnutoolchain/gnu-rm/downloads
    › J-Link Software Pack: https://www.segger.com/downloads/jlink/JLink_Windows.exe
    › J-Link OpenSDA Firmware: https://www.segger.com/downloads/jlink/OpenSDA_MIMXRT1050-EVKHyperflash
    › STM32CubeProgrammer: https://www.st.com/en/development-tools/stm32cubeprog.html
    › STM32 ST-LINK Utility: https://www.st.com/en/development-tools/stsw-link004.html​​​​​​​

    Qt Creator设置 启用Qt Creator插件 选择“帮助>关于插件”,然后从列表中选择“MCU支持(实验性)”插件,重新启动Qt Creator以应用更改
    替代文字 为MCU创建Qt工具包

    选择工具>选项>设备>MCU

    选择Qt for MCUs-Desktop 32bpp作为目标

    如果尚未设置,请提供Qt for MCUs安装目录的路径。

    单击Apply应用。

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    注意:

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    问题

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    C++编译失败,文本大字体.pixelSize.

    文本类型无法正确呈现需要复杂文本布局的unicode序列。对复杂文本使用StaticText

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  • H

    hi 有问题请教你,方便加个联系方式吗

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  • boost.asio是一个很棒的网络库,这回儿我也开始系统地学习起来了。想想当年接触boost,也有八年多了。这次开始接触boost,觉得既熟悉又陌生。熟悉的是小写字母+下划线的命名方式、晦涩的模板、很慢的编译速度以及较大的程序体积,陌生的是asio的各种概念:io服务、接收器、套接字等等:我之前对网络编程不是非常了解。

    于是根据我的理解,参考《Boost.Asio C++网络编程》实现了这样一个简单的客户端和服务端通信的例子,例子非常简单,还不完善,但是幸运的是,可以在本机上互通了。
    下面是客户端的代码:

    #include <iostream> #include <boost/asio.hpp> #include <boost/proto/detail/ignore_unused.hpp> using namespace std; using namespace boost::asio; using namespace boost::system; using namespace boost::proto::detail;// 提供ignore_unused方法 void writeHandler( const boost::system::error_code& ec, size_t bytesTransferred ) { if ( ec ) { cout << "Write data error, code: " << ec.value( ) << "transferred: " << bytesTransferred << endl; } else { cout << "OK! " << bytesTransferred << "bytes written. " << endl; } } int main(int argc, char *argv[]) { ignore_unused( argc ); ignore_unused( argv ); io_service service; ip::tcp::socket sock( service ); ip::tcp::endpoint ep( ip::address::from_string( "127.0.0.1" ), 6545 ); boost::system::error_code ec; sock.connect( ep, ec ); if ( ec ) { cout << "Connect error, code: " << ec.value( ) << ", We will exit." << endl; return ec.value( ); } else { char buf[1024] = "Hello world!"; sock.async_write_some( buffer( buf ), writeHandler ); sock.close( ); } return service.run( ); }

    下面是服务端的代码:

    #include <iostream> #include <boost/asio.hpp> #include <boost/proto/detail/ignore_unused.hpp> using namespace std; using namespace boost::asio; using namespace boost::system; using namespace boost::proto::detail;// 提供ignore_unused方法 void acceptHandle( const boost::system::error_code& code ) { cout << "Accepted." << endl; } int main(int argc, char *argv[]) { ignore_unused( argc ); ignore_unused( argv ); io_service service; ip::tcp::endpoint ep( ip::address::from_string( "127.0.0.1" ), 6545 ); boost::system::error_code ec; ip::tcp::socket sock( service ); ip::tcp::acceptor acceptor( service, ep ); acceptor.async_accept( sock, acceptHandle ); if ( ec ) { cout << "There is an error in server. code: " << ec.value( ) << endl; } return service.run( );// 阻塞运行 }

    运行结果是这样的:
    78448d7b-b3ae-42fc-9e2e-4dd2fbdac2c2-image.png

    我对boost.asio中几个概念的理解:

    io_service,这就是一个类似事件循环的东西,它为io设备提供服务,故名。不管是套接字、文件还是串口设备,都要使用它的服务。它的run()函数相当于启动了一个事件循环。一旦有消息了,即进行响应。这也是实现异步编程的重要基础。 socket,这个类则是套接字,可以处理TCP或者是UDP请求。有同步以及异步的处理方式,也有带异常以及不带异常的处理方式。 acceptor,接收器,仅仅是服务端使用。相当于其余框架中的listener,作接收用的。

    比较浅显,如果有不当之处,敬请指正。

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  • 843143141.jpg
    闲下来了,我又开始大规模地学习了。
    最近开始学习内存模型和无锁结构。因为这个是和操作系统密切相关的,懂得这些对于编写C++服务端应用程序
    有着非常好的帮助。之前我对内存模型以及无锁结构几乎没有什么了解,我就询问群里的大佬看看有没有可以参考的资料。
    大佬很高兴,并且推荐了我一本名为《Memory Model》的电子书。这本电子书虽然页数不多,但是从起源到发展,
    从源码到汇编,都给我们详细地介绍了。看了一遍,不是非常理解,但是依然尝试将自己的理解写下来,以便日后翻阅。
    首先因为多核处理器成为主流,多线程的程序已经非常常见,因此我们不可避免地要处理多线程程序的同步问题。
    然后,因为编译器默认都对源码进行了优化,在单核处理器中这通常不是什么问题,但是在多核处理器中,就会因为编译器
    对其进行了乱序处理而导致程序出现问题。由此深入地探讨内存模型。
    内存模型主要分为:
    载-载 顺序(load-load order)
    载-存 顺序(load-store order)
    存-载 顺序(store-load order)
    存-存 顺序(store-store order)
    依赖载入顺序(dependent loads order)

    通过内存栅栏(memory barrier)能够避免编译器对指令的乱序。Linux中有

    READ_ONCE( x, value ) WRITE_ONCE( x )

    避免这些读写被编译器乱序或者是优化掉。

    这里谈到volatile关键字。在另外一篇博客上说,volatile具有“易变性、不可优化性、顺序性”。简单说,由于
    被volatile声明的变量,指令须从内存读取,并且不能被编译器乱序以及优化。在Java(语言扩展)和MSVC(系统兼容)上,
    还附带了Accquire()和Release()语义,因此可部分用于多线程环境。但多数情况下,还是慎用volatile,
    因为不同架构的处理器,它的内存模型是千变万化的,不能一而概之。

    至于C++11,它提供了std::atomic<T>这个模板类,相当于提供了很多方式来实现不同内存模型的原子操作。
    它的load()和store()方法,第二个参数有以下几个选项:

    std::memory_order_relaxed std::memory_order_seq_cst std::memory_order_acq_rel std::memory_order_acquire std::memory_order_release std::memory_order_consume

    我们最常用来实现RCpc(Release Consistency、Processor Consistency)是使用

    std::memory_order_acquire std::memory_order_release

    这两对。

    作为例子,在实现自旋锁时使用std::atomic<T>是这样的:

    struct SpinLock2 { void lock( ) { for ( ; ; ) { while ( lock_.load( std::memory_order_relaxed ) ); if ( !lock_.exchange( true, std::memory_order_acquire ) ) break; } } void unlock( ) { lock_.store( false, std::memory_order_release ); } std::atomic<bool> lock_ = { false }; };

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