中点bresenham算法原理

2024-10-25

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<

《图形学》实验七：中点Bresenham算法画椭圆

开发环境: VC++6.0,OpenGL 实验内容: 使用中点Bresenham算法画椭圆. 实验结果: 代码: #include <gl/glut.h> #define WIDTH 500 #define HEIGHT 500 #define OFFSET 15 //偏移量,偏移到原点 #define A 6 #define B 5 void Init() //其它初始化 { glClearColor(1.0f,1.0f,1.0f,1.0f); //设置背景颜色,完全不透明 glColor3

《图形学》实验六：中点Bresenham算法画圆

开发环境: VC++6.0,OpenGL 实验内容: 使用中点Bresenham算法画圆. 实验结果: 代码: #include <gl/glut.h> #define WIDTH 500 #define HEIGHT 500 #define OFFSET 15 #define R 8 void Init() //其它初始化 { glClearColor(1.0f,1.0f,1.0f,1.0f); //设置背景颜色,完全不透明 glColor3f(1.0f,0.0f,0.0f); //设置画笔

《图形学》实验四：中点Bresenham算法画直线

开发环境: VC++6.0,OpenGL 实验内容: 使用中点Bresenham算法画直线. 实验结果: 代码: //中点Bresenham算法生成直线 #include <gl/glut.h> #include <math.h> #define WIDTH 500 //窗口宽度 #define HEIGHT 500 //窗口高度 #define DRAWLINE1 MidpointBresenham(100,200,200,100); //画直线 #define DRAWLINE

利用canvas实现的中点Bresenham算法

Bresenham提出的直线生成算法的基本原理是,每次在最大位移方向上走一步,而另一个方向是走步还是不走步取决于误差项的判别,具体的实现过程大家可以去问度娘.我主要是利用canvas画布技术实现了这个过程,算法可能还是有点小问题,欢迎大家给我留言建议,一定虚心接受. <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>中

Python使用DDA算法和中点Bresenham算法画直线

title: "Python使用DDA算法和中点Bresenham算法画直线" date: 2018-06-11T19:28:02+08:00 tags: ["图形学"] categories: ["Python"] 先上效果图代码 #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 from pylab import * from matplotlib.ticker import MultipleLocator impo

[DEBUG]椭圆的中点Bresenham算法边缘绘制出现错误

在使用椭圆的中点Bresenham算法绘制椭圆时, 当椭圆足够大时, 椭圆的边缘会出现下面这种情况. 出错原因: 将a, b声明为了int类型, 导致中点判别式中发生溢出关注后面的a*b*a*b当a == 280, b == 182时, a*b*a*b约等于2.6*10^9int的表示范围如下(注意最大的正int是这个范围的一半) 于是最大的int型整数小于2.6*10^9, 溢出, 所以边缘出现变形解决办法:将a, b声明为long long型(对于1920*1080的屏幕, 此时一定不会

《图形学》实验五：改进的Bresenham算法画直线

开发环境: VC++6.0,OpenGL 实验内容: 使用改进的Bresenham算法画直线. 实验结果: 代码: //中点Bresenham算法生成直线 #include <gl/glut.h> #include <math.h> #define WIDTH 500 //窗口宽度 #define HEIGHT 500 //窗口高度 #define DRAWLINE ProBresenham(100,100,400,400); //画直线 #pragma comment(linke

OpenGL学习进程（13）第十课：基本图形的底层实现及算法原理

本节介绍OpenGL中绘制直线.圆.椭圆,多边形的算法原理. (1)绘制任意方向(任意斜率)的直线: 1)中点画线法: 中点画线法的算法原理不做介绍,但这里用到最基本的画0<=k<=1的中点画线法实现任意斜率k直线的绘制. )当A点x坐标值大于B点坐标值时,即A点在B点的右侧时,交换A.B点的坐标.保证A点在B的左侧. )考虑特殊情况,当直线AB的斜率不存在时,做近似处理,设置斜率为-(y0-y1)*,即近似无穷大. )当斜率m满足0<=m<=1时,按书本上的中点画

Bresenham算法画填充圆及SDL代码实现

画圆是计算机图形操作中一个非常重要的需求.普通的画圆算法需要大量的浮点数参与运算,而众所周知,浮点数的运算速度远低于整形数.而最终屏幕上影射的像素的坐标均为整形,不可能是连续的线,所以浮点数运算其实纯属浪费.下面介绍的Bresenham算法就是根据上文的原理设计.该算法原应用于直线的绘制,但由于圆的八分对称性,该算法也适用与圆(曲线图形)的绘制. 该算法主要是这样的原理:找出一个1/8的圆弧,用快速的增量计算找出下一个点.同时利用圆的八分对称性,找出8个点(包括该点),进行绘制. 这里给出示例的

bresenham算法的FPGA的实现2

在上一篇里http://www.cnblogs.com/sepeng/p/4045593.html <bresenham算法的FPGA的实现1>已经做了一个整体框架的布局,但是那个程序只是支持|k|<1.要想全屏支持,就还需要对这个程序做修改,觉得自己的修改方式很繁琐,期望大家的指点,有高质量的code出现.算法的原理部分在上一篇中已经给出 /* date:2014/10/23 version : QuartusII + de1-soc cyclone V designer : peng

Bagging与随机森林算法原理小结

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系.另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合.本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法,尤其是它可以很方便的并行训练,在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力. 1. bagging的原理在集成学习原理小结中,我们给Bagging画了下面一张原理图. 从上图可以看出,

RSA算法原理

一直以来对linux中的ssh认证.SSL.TLS这些安全认证似懂非懂的.看到阮一峰博客中对RSA算法的原理做了非常详细的解释,看完之后茅塞顿开,关于RSA的相关文章如下 RSA算法原理(一) RSA算法原理(二) RAS算法原理

LruCache算法原理及实现

LruCache算法原理及实现 LruCache算法原理 LRU为Least Recently Used的缩写,意思也就是近期最少使用算法.LruCache将LinkedHashMap的顺序设置为LRU顺序来实现LRU缓存,每次调用get并获取到值(也就是从内存缓存中命中),则将该对象移到链表的尾端.调用put插入新的对象也是存储在链表尾端,这样当内存缓存达到设定的最大值时,将链表头部的对象(近期最少用到的)移除. 基于LinkedHashMap的LRUCache的实现,关键是重写LinkedH

MySQL索引背后的数据结构及算法原理【转】

本文来自:张洋的MySQL索引背后的数据结构及算法原理摘要本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数

支持向量机原理(四)SMO算法原理

支持向量机原理(一) 线性支持向量机支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数支持向量机原理(四)SMO算法原理支持向量机原理(五)线性支持回归在SVM的前三篇里,我们优化的目标函数最终都是一个关于$\alpha$向量的函数.而怎么极小化这个函数,求出对应的$\alpha$向量,进而求出分离超平面我们没有讲.本篇就对优化这个关于$\alpha$向量的函数的SMO算法做一个总结. 1. 回顾SVM优化目标函数我们首先回顾下我们

分布式缓存技术memcached学习（四）—— 一致性hash算法原理

分布式一致性hash算法简介当你看到“分布式一致性hash算法”这个词时,第一时间可能会问,什么是分布式,什么是一致性,hash又是什么.在分析分布式一致性hash算法原理之前,我们先来了解一下这几个概念. 分布式分布式(distributed)是指在多台不同的服务器中部署不同的服务模块,通过远程调用协同工作,对外提供服务. 以一个航班订票系统为例,这个航班订票系统有航班预定.网上值机.旅客信息管理.订单管理.运价计算等服务模块.现在要以集中式(集群,cluster)和分布式的方式进行部署,

Logistic回归分类算法原理分析与代码实现

前言本文将介绍机器学习分类算法中的Logistic回归分类算法并给出伪代码,Python代码实现. (说明:从本文开始,将接触到最优化算法相关的学习.旨在将这些最优化的算法用于训练出一个非线性的函数,以用于分类.) 算法原理首先要提到的概念是回归. 对于回归这个概念,在以后的文章会有系统而深入的学习.简单的说,回归就是用一条线对N多数据点进行一个拟合,这个拟合的过程就叫做回归. Logistic回归分类算法就是对数据集建立回归公式,以此进行分类. 而至于如何寻找最佳回归系数,或者说是分类器的

GBDT算法原理深入解析

GBDT算法原理深入解析标签: 机器学习集成学习 GBM GBDT XGBoost 梯度提升(Gradient boosting)是一种用于回归.分类和排序任务的机器学习技术,属于Boosting算法族的一部分.Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法,属于集成学习(ensemble learning)的范畴.Boosting方法基于这样一种思想:对于一个复杂任务来说,将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断,要比其中任何一个专家单独的判断要好.通俗地说,就是"三个臭皮匠顶个

Atitit 图像清晰度模糊度检测识别评价算法原理

Atitit 图像清晰度模糊度检测识别评价算法原理 1.1. 图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的1 1.2. Remark: 1 1.3. 1.失焦检测. 衡量画面模糊的主要方法就是梯度的统计特征,通常梯度值越高,画面的边缘信息越丰富,图像越清晰.1 1.4. 利用边缘检测 ,模糊图片边缘会较少2 1.5. 通过dct比较.Dct分离出的低频信号比较2 1.6. 参考资料2 1.1. 图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的 1.2. Remark: 1)肉眼可

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