中点bresenham算法流程

2024-08-30

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

[计算机图形学]光栅化算法：DDA和Bresenham算法

目录一.DDA 二.Bresenham 三.绘制图形 1. 绘制直线 2. 绘制圆 3. 绘制椭圆一.DDA DDA算法是最简单的直线绘制算法.主要思想是利用直线的斜截式:\(y=kx+b\) 对于一条直线的绘制,往往会给定两个端点:\(P_A = (0,0)\)和\(P_B = (60,60)\) 然后调用函数:OLED_DrawLine(0, 0, 60, 60); 首先,我们来看一下绘制直线都可以用哪些方法. 确定了两个端点,那么两个端点之间的点如何确定? 第一个可以想到:知道了两个点

通过Bresenham算法实现完成矢量线性多边形向栅格数据的转化

1.实验目的与要求目的:通过本次实验,完成矢量线性多边形向栅格数据的转化过程: 要求:采用VC++6.0实现. 2.实验方法采用Bresenham算法实现 3.实验材料直线的定义:y = x/3, 起点为(0, 0),终点为(12, 4); 网格坐标要求:网格分辨率为0.2,网格起点同直角坐标系原点相同 4.实验结果程序运行的结果,要依次输出栅格单元的栅格坐标注意事项:本实验中,栅格的分辨率同实际坐标不等,注意格子单位的输出过程以及矢量坐标向格子坐标的转化. 5.程序源代码 //采用B

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

基于Bresenham算法画圆

bresenham算法画圆思想与上篇 bresenham算法画线段思想是一致的画圆x^2+y^2=R^2 将他分为8个部分,如上图 1. 只要画出1中1/8圆的圆周,剩下的就可以通过对称关系画出这个圆 X变化从0->R 那为什么不采用从-R->R呢, Y=+-sqrt(R^2-x^2); dy/dx=-x/(sqrt(R^2-x^2)) =-x/y 所以采用从-R到R,每次横坐标增1,计算量大,而且在(x=+-R,y=0)处,x的很小变化就引起了y的很大变化. 所以不是采用x从-R---&

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

bresenham算法的FPGA的实现1

接着上一篇的计算实现给出屏幕上任意两个点,求出这两个点之间直线上的所有的点.http://www.cnblogs.com/sepeng/p/4042464.html 这种直接算法的确是被鄙视了强大的度娘告诉我们还有专用的算法叫bresenham算法.调用我大脑中所有的数学知识残留借用网上资料,费尽了吃奶的力气才把这个算法推导了一遍,高手们不要笑话后来觉得这个时候讨论的是 0<k<1.那么把pi换一换就是 -1<k<0.仿真后发现自己又脑残了一次,对算法知之甚少,组合了好几次都

双目深度估计传统算法流程及OpenCV的编译注意事项

起因: 1. 双目立体视觉中双目深度估计是非常重要且基础的部分,而传统的立体视觉的算法基本上都在opencv中有相对优秀的实现.同时考虑了性能和效率.因此,学习使用opencv接口是非常重要的. 2. 但对一个工具使用到一定程度后,有时候需要进行内置算法的改进,此时需要对opencv及外部依赖模块进行重编译. 双目深度估计传统算法流程: A. 固定相机对(严格固定!),制作高精度棋盘格,挑选合适光源,选择合适的拍摄角度对棋盘格进行拍摄取样 B. 使用matlab或opencv单目标定两个相机,采

深度学习（一）——CNN算法流程

深度学习(一)——CNN(卷积神经网络)算法流程参考:http://dataunion.org/11692.html 0 引言 20世纪60年代,Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性,继而提出了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks-简称CNN).现在,CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一,特别是在模式分类领域,由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理,可以直接输入原始

计算机图形学（第2版于万波于硕编著）第45页的Bresenham算法有错误

计算机图形学(第2版于万波于硕编著)第45页的Bresenham算法有错误: 书上本来要写的是以x为阶越步长的方法,但是他写的是用一部分y为阶越步长的方法(其实也写的不对),最后以x为阶越步长的方法总结. 分析书上的算法得: l K初始值<=0 画出的是 x=0; l 0<K初始值<1 画出的是 1/k的直线; l K初始值>=1 画出的是 y=x; 以下黑色的线是使用MoveTo,Lineto画出的,红色的是书上的程序画出的,蓝色的线是我修改后的直线(有除法),

C# 实现Bresenham算法（vs2010）

using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.Drawing; using System.Drawing.Drawing2D; namespace Bresenham { public parti

Imu_tk算法流程及数据采集要求和标定程序参数设置

Imu_tk算法流程由于VIO中,普遍使用的是精度较低的imu,所以其需要一个较为准确的内参数和noise的估计.Noise大家通常使用Allan方差进行估计可以得到较为可信的结果,这里不赘述了.内参数标定比较方便的一个工具就是imu_tk.所以本篇文章主要详细介绍一下imu_tk的算法流程以及使用时的注意事项.下一篇的内容计划是imu-camera外参数的标定方法. 首先分步介绍算法流程: 1. 读入数据,将时间单位转化为秒 2. 设置初始参数和标定算法的控制参数 3. 开始标定 3.1

Adaboost算法流程及示例

1. Boosting提升方法(源自统计学习方法) 提升方法是一种常用的统计学习方法,应用十分广泛且有效.在分类问题中,它通过改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能.提升算法基于这样一种思路: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独断的判断好.实际上,就是“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的道理. 历史上,Kearns和Valiant首先提出了“强可学习(Strongly learnable)”和“弱可学习(Weekl

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