如果你希望系统学习计算机图形学（包括理论与实践），推荐 Scratchapixel（https://www.scratchapixel.com）。这是一个专注于图形学原理与算法的开源学习平台，内容覆盖从基础到高级的核心知识，尤其适合自学。
核心优势：
- 系统化课程体系
网站提供完整的图形学知识框架，包含四大模块：
- 基础数学与编程：涵盖线性代数、几何变换、C++基础等前置知识。
- 实时渲染与光栅化：详解OpenGL管线、着色器编程、纹理映射等实践技术。
- 光线追踪与全局光照：从原理到代码实现，逐步讲解物理正确的渲染算法。
- 高级专题：包括动画模拟、体积渲染、材质交互等前沿领域。
- 理论与实践结合
每个教程均配有 可运行的代码示例，例如：
- 实现基础光栅化器（从三角形绘制到抗锯齿优化）。
- 构建光线追踪器（支持阴影、反射、折射效果）。
- 探索材质模型（如Phong、PBR光照模型）。
代码采用C++编写，兼容Windows/Linux/macOS，并提供CMake构建脚本。
- 数学标注与难度分级
教程通过 数学标签（如 [Math +]）提示理论深度，适合不同基础的学习者：
- 初级：侧重直观解释（如坐标系变换、投影矩阵推导）。
- 高级：涉及复杂算法（如蒙特卡洛积分、光谱渲染）。
- 免费且持续更新
所有内容完全免费，且作者定期补充新章节（如近年新增的体积渲染和机器学习在图形学中的应用）。网站还提供 PDF版本下载，方便离线学习。
学习路径建议：
- 入门阶段
- 进阶阶段
- 前沿探索
- 研究 Advanced Topics，如次表面散射、体素化、GPU加速技术。
- 结合 SIGGRAPH论文解析，了解行业最新动态（如NeRF、神经辐射场）。
配套资源：
- 社区支持：网站论坛提供代码答疑和项目讨论。
- 扩展阅读：推荐结合《Real-Time Rendering》和《Physically Based Rendering》等经典书籍深化理解。
如果需要更侧重 实时渲染实践，可同步参考 LearnOpenGL（专注OpenGL管线）；若希望快速入门理论，B站的 GAMES101现代计算机图形学课程（闫令琪主讲）是优质补充资源。但从系统性和完整性来看，Scratchapixel 是图形学自学的首选平台。
慕课（20250714）
以下是中国大学MOOC（慕课）平台上优质的计算机图形学课程推荐，结合理论深度、实践项目和教学口碑，覆盖不同学习阶段和应用场景：
一、华中科技大学《计算机图形学》
- 课程亮点：
这是慕课平台上最系统的图形学课程之一，采用 OpenGL+GLSL 编程框架，结合工业界标准管线设计，覆盖从基础到高级的全流程教学。课程以 渲染管线 为核心，分为基础篇、几何阶段、光栅化阶段、高级话题四大模块，包含 粒子系统、延迟渲染、PBR材质 等进阶实验，配套代码和模型资源可直接下载。
- 特色内容：
- 实时动态阴影、法线贴图等工业级技术实现。
- 新增 软光栅渲染器 和 PBR渲染器 演示，结合数学推导与代码调试（如透视投影矩阵推导、Phong光照模型实现）。
- 课程团队开发的卡通人物模型资源，帮助学生快速上手场景搭建。
- 适合人群：需掌握GPU编程的开发者，或计划从事游戏、影视特效行业的学习者。
- 学习路径：
- 先通过B站《GAMES101》视频补足理论，再结合课程实验深化理解。
- 参考《Real-Time Rendering 4th》中文版辅助学习。
二、哈尔滨工业大学《计算机图形学》（苏小红教授主讲）
- 课程亮点：
2025年春季开课的 SPOC课程，强调 算法设计与编程实现，要求学生用C/C++/Python完成图形学算法或游戏程序（如光线追踪器、物理模拟系统），并提交可运行的完整代码和设计报告。课程内容涵盖自由型曲线、自然景物模拟、真实感图形显示等，注重数学建模与工程实践结合。
- 特色内容：
- 实验项目涉及 软光栅化器、基于物理的渲染（PBR） 和 神经辐射场（NeRF） 复现。
- 提供详细的 OpenGL环境配置指南，解决Windows/Linux/macOS多平台兼容性问题。
- 适合人群：需强化编程能力的学生，或计划参与图形学竞赛（如SIGGRAPH Student Competition）的研究者。
- 学习建议：
- 结合《离散微分几何》中文版理解曲面建模理论。
- 在GitHub上参考开源项目（如Google Filament）优化代码结构。
三、中国农业大学《计算机图形学》（赵明教授主讲）
- 课程亮点：
融合 MOOC+翻转课堂 模式的经典课程，被西安交大、北航等十余所高校作为学分课采用。课程以 跨学科应用 为导向，涵盖计算机辅助设计（CAD）、科学计算可视化（如农业数据可视化）、地理信息系统（GIS）等领域。
- 特色内容：
- 结合农业场景讲解 三维地形建模 和 植被生长模拟，提供Blender与Houdini联动教程。
- 实验项目包括 遥感图像矢量化 和 农田灌溉系统仿真，代码可直接用于科研项目。
- 适合人群：需将图形学应用于农业、环境科学等领域的学生，或对地理信息系统感兴趣的开发者。
- 学习资源：
- 配套《信息与计算思维导论》慕课，掌握数据可视化与算法设计基础。
- 参与 中国图象图形大会（CCIG） 获取农业图形学前沿动态。
四、北京师范大学《计算机图形学前沿》（张鸿文教授主讲）
- 课程亮点：
2025年春季开设的 研究生级课程，聚焦 AI+图形学 交叉领域，包括可微渲染、神经辐射场（NeRF）、基于物理的深度学习模型等前沿内容。课程结合 PyTorch 和 TensorFlow，讲解如何用机器学习优化传统图形学算法（如光线追踪降噪、几何重建）。
- 特色内容：
- 复现SIGGRAPH 2024论文《NeRF++: Multi-View Neural Radiance Fields with Temporal Consistency》。
- 探索 生成式模型（如Stable Diffusion） 在材质设计中的应用，提供Colab实验环境。
- 适合人群：研究生或科研人员，需了解图形学与AI融合的最新趋势。
- 学习建议：
- 先掌握PyTorch基础，再通过课程GitHub仓库复现实验。
- 关注 OpenAI Spinning Up 学习强化学习在图形学中的应用。
五、学习工具与社区支持
- 开发环境：
- 显卡驱动：安装NVIDIA/AMD最新驱动，开启RTX/光线加速器支持。
- 调试工具：使用RenderDoc分析渲染管线，排查阴影闪烁、性能瓶颈等问题。
- 开源库：
- Filament：Google开源的物理渲染引擎，支持移动端实时PBR。
- Embree：Intel开源的光线追踪加速库，可集成到自定义渲染器中。
- 社区资源：
- 认证与学分：
- 课程提供电子版认证证书，部分高校可兑换学分（需提前咨询教务处）。
- 参与 华为昇腾AI处理器图形学竞赛，优秀作品可获企业实习机会。
六、学习路径建议
1. 入门阶段（0-6个月）
- 理论：
- 观看华中科大课程的 基础篇（几何变换、光栅化），完成三角形绘制实验。
- 通过B站《GAMES101》补足线性代数与投影变换知识。
- 实践：
- 在LearnOpenGL CN上实现纹理映射和天空盒效果。
- 使用Blender进行UV展开和材质节点调试。
2. 进阶阶段（6-12个月）
- 理论：
- 学习哈工大课程的 高级话题（光线追踪、PBR），研究《Real-Time Rendering 4th》中文版。
- 复现《Ray Tracing in One Weekend》中的反射/折射效果。
- 实践：
- 在Unity中实现屏幕空间反射（SSR）和体积雾。
- 参与开源项目（如Houdini Engine）开发程序化地形系统。
3. 前沿探索（12个月+）
- 研究：
- 复现SIGGRAPH论文（如NeRF、神经辐射场），参考中文解析文章。
- 在PyTorch中实现可微渲染器，探索AI驱动的材质设计。
- 行业动态：
- 参加中国图象图形大会（CCIG），关注元宇宙渲染、数字人技术等议题。
- 在CSDN/GitHub发布技术博客，分享光追降噪、GPU加速等实践经验。
总结
中国大学MOOC的计算机图形学课程以 华中科大 和 哈工大 为核心，覆盖从理论到工业级实践的完整链条。若需跨学科应用，可选中国农大课程；若关注前沿技术，可跟踪北师大的AI+图形学课程。建议结合《Real-Time Rendering》等经典书籍和开源工具链，逐步构建从算法实现到项目落地的能力体系。