Bresenham算法的实现思路

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Bresenham算法的实现思路

条件已知两个点的坐标p1(x0,y0),p2(x1,y1)要求画出这条直线之后的e代表每次的误差积累,初始值为0,可以计算出斜率为k=dy/dx=(y0-y1)/(x0-x1) 1.x为阶跃步长(直线光栅化) 适用于0<k<1的情况即x每次增加1,但是y的坐标根据其是靠近该点所处的单元格的距离来决定,如果离上边近则y加1,如果离下边近则还是y 可以知道机器在画每一个点的时候都会有误差,则画出的第一个点的坐标(x0,y0)也相当于是(x0,y0+e),那么可以知道下个点的坐标为红色的p…

直线的中点Bresenham算法的实现

一.实验目的 1.掌握在MFC中搭建图形绘制的基本框架的方法: 2.将直线的中点Bresenham算法转化成可执行代码. 二.实验内容 1. 通过分析具体数据在中点Bresenham算法上的执行过程,绘制算法执行流程图或N-S图,在MFC中实现该算法,要求编写函数实现任意给定两点绘制线段. 三.实验步骤任意给定的两点所绘制的线段斜率k可能有四种情况,分别是:0<k<1,k>=1,-1<k<0, k<=-1.下面对这四种情况分别进行分析. (一) 当0<k<…

SSE图像算法优化系列十三：超高速BoxBlur算法的实现和优化（Opencv的速度的五倍）

在SSE图像算法优化系列五:超高速指数模糊算法的实现和优化(10000*10000在100ms左右实现) 一文中,我曾经说过优化后的ExpBlur比BoxBlur还要快,那个时候我比较的BoxBlur算法是通过积分图+SSE实现的,我在09年另外一个博客账号上曾经提供过一篇这个文章彩色图像高速模糊之懒惰算法,里面也介绍了一种快速的图像模糊算法,这个算法的执行时间基本也是和半径无关的.在今年的SSE优化学习之路上我曾经也考虑过将该算法使用SSE实现,但当时觉得这个算法逐像素同时逐行都是前后依赖的(…

万字长文，以代码的思想去详细讲解yolov3算法的实现原理和训练过程，Visdrone数据集实战训练

以代码的思想去详细讲解yolov3算法的实现原理和训练过程,并教使用visdrone2019数据集和自己制作数据集两种方式去训练自己的pytorch搭建的yolov3模型,吐血整理万字长文,纯属干货 ! 实现思路第一步:Pytorch搭建yolo3目标检测平台模型yolov3和预训练权重下载 yolo3算法原理实现思路一.预测部分 1.yolo3的网络模型架构和实现 2.主干特征网络darknet53介绍和结果(获取3个初始特征层) 3.从初始特征获取预测结果(最终的3个有效的特征层) 4…

图像数据到网格数据-2——改进的SMC算法的实现

概要本篇接上一篇继续介绍网格生成算法,同时不少内容继承自上篇.上篇介绍了经典的三维图像网格生成算法MarchingCubes,并且基于其思想和三角形表实现了对样例数据的网格构建.本篇继续探讨网格生成算法,并且在MC的基础上进行进一步的简化和改进,形成Simple Marching Cubes(简称SMC算法).本篇主要介绍SMC算法的思路以及与MC算法的对比.同时也介绍如何在MC三角形表的基础上生成SMC三角形表. SMC算法原理 MC算法的思想之一是构造在实点和虚点之间等值面来拟合用于表示边…

Bug2算法的实现（RobotBASIC环境中仿真）

移动机器人智能的一个重要标志就是自主导航,而实现机器人自主导航有个基本要求--避障.之前简单介绍过Bug避障算法,但仅仅了解大致理论而不亲自动手实现一遍很难有深刻的印象,只能说似懂非懂.我不是天才,不能看几遍就理解理论中的奥妙,只能在别人大谈XX理论XX算法的时候,自己一个人苦逼的面对错误的程序问为什么... 下面开始动手来实现一下简单的Bug2避障算法.由于算法中涉及到机器人与外界环境的交互,因此需要选择一个仿真软件.常用的移动机器人仿真软件主要有Gazebo.V-rep.Webots.MRD…

Canny边缘检测算法的实现

图像边缘信息主要集中在高频段,通常说图像锐化或检测边缘,实质就是高频滤波.我们知道微分运算是求信号的变化率,具有加强高频分量的作用.在空域运算中来说,对图像的锐化就是计算微分.由于数字图像的离散信号,微分运算就变成计算差分或梯度.图像处理中有多种边缘检测(梯度)算子,常用的包括普通一阶差分,Robert算子(交叉差分),Sobel算子等等,是基于寻找梯度强度.拉普拉斯算子(二阶差分)是基于过零点检测.通过计算梯度,设置阀值,得到边缘图像. Canny边缘检测算子是一种多级检测算法.1986年由J…