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

DDA(数值微分法)基于直线微分方程生成直线. 点xi,yi满足直线方程yi=kxi+b, 若xi增加一个单位,则下一步点的位置(xi + 1,yi+1)满足yi+1=k(xi + 1)+ b. 即yi+1=yi+k. yi同理,不再赘述. 算法基本思想: 选择平缓的一端(即x2-x1和y2-y1的较大者)作为自变量,每次增加一个单位,计算因变量的值. 具体代码如下: void DDA_Line(int x1,int y1,int x2,int y2) { float increx, incre

开一个新坑,记录从零开始学习图形学的过程,现在还是个正在学习的萌新,写的不好请见谅. 首先从最基础的直线生成算法开始,当我们要在屏幕上画一条直线时,由于屏幕由一个个像素组成,所以实际上计算机显示的直线是由一些像素点近似组成的,直线生成算法解决的是如何选择最佳的一组像素来显示直线的问题. 对这个问题,首先想到的最暴力的方法当然是从直线起点开始令x或y每次增加1直到终点,每次根据直线方程计算对应的函数值再四舍五入取整,即可找到一个对应的像素,但这样做每一步都要进行浮点数乘法运算,效率极低,所以出现了

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

1.DDA算法 DDA(Digital Differential Analyer):数字微分法 DDA算法思想:增量思想 公式推导: 效率:采用了浮点加法和浮点显示是需要取整 代码: void lineDDA(int x0, int y0, int x1, int y1, int color){ int x; float dy, dx, y, m; dx = x1 - x0; dy = y1 - y0; m = dy / dx; y = y0; for (x = x0; x <= x1; x++

推荐关注公众号「卤蛋实验室」或访问博客原文,更新更及时,阅读体验更佳 第一天我们搭建了 C++ 的运行环境并画了一个点,根据 点 → 线 → 面 的顺序,今天我们讲讲如何画一条直线. 本文主要讲解直线绘制算法的推导和思路(莫担心,只涉及到一点点的中学数学知识),最后会给出代码实现,大家放心的看下去就好. 1.DDA 直线算法 1.1 简单实现 我们先来回顾一下中学的几何知识,如何在二维平面内表示一条直线?最常见的就是斜截式了: 其中斜率是 ,直线在 轴上的截距是 . 斜截式在数学上是没啥问题的,

直线:y=kx+b 为了将他在显示屏上显示出来,我们需要为相应的点赋值,那么考虑到计算机的乘法执行效率,我们肯定不会选择用Y=kx+b这个表达式求值,然后进行画线段. 我们应当是将它转化为加法运算. 下面提供两种常见的算法: 方法1:DDA算法 DDA算法的思想是 1.判断直线是近x轴线段,还是近y轴线段 2.求出delt_x,delt_y ,以较大值为总步长,每次以此为标准,步进,然后求另一个值的增长值. 实现: 方法二:Bresenham算法实现 算法思想: dBresenham算法只要求做

直线扫描转换-DDA算法 直线段的扫描转换算法 已知两个点,求直线. 为了在光栅显示器上用这些离散的像素点逼近这条直线,需要知道这些像素点的x,y坐标. 求出过P0,P1的直线段方程: y=kx+b k=(y1-y0)/(x1-x0) 假设x已知,即从x的起点x0开始,沿x方向前进一个像素(步长= 1),可以计算出相应的y值. 因为像素的坐标是整数,所以y值还要进行取整处理. 如何把数学上的一个点扫描转换一个屏幕像素点? p(1.7,0.8) ->(1,0) p(1.7,0.8) +0.5->

开发环境: VC++6.0,OpenGL 实验内容: 使用DDA算法画直线. 实验结果: 代码: #include <gl/glut.h> #include <math.h> #define WIDTH 500 //窗口宽度 #define HEIGHT 500 //窗口高度 #define DRAWLINE1 DDALine(100,200,200,100); //画直线 #define DRAWLINE2 DDALine(200,100,450,400); //画直线 #pra

图片霍夫变换拟合得到直线后,怎样获得直线上的像素点坐标? 这是我今天在图像处理学习中遇到的问题,霍夫变换采用的概率霍夫变换,所以拟合得到的直线信息其实是直线的两个端点的坐标,这样一个比较直接的思路就是利用DDA算法来获取. 一.算法简介 DDA算法是计算机图形学中最简单的绘制直线算法.其主要思想是由直线公式y = kx + b推导出来的. 我们已知直线段两个端点P0(x0,y0)和P1(x1,y1),就能求出 k 和 b . 在k,b均求出的条件下,只要知道一个x值,我们就能计算出一个y值.如果

总体介绍 1.   使用线性扫描算法画一条线,线性离散点 2.   利用区域填充算法画多边形区域,区域离散的点 开发环境VS2012+OpenGL 开发平台 Intel core i5,Intel HD Graphics Family 设计思路 一.直线扫描算法 1.数值微分法(DDA) 已知过端点P0 (x0, y0), P1(x1, y1)的直线段L:y = kx + b,easy得知直线斜率为:k = (y1-y0)/(x1-x0).(如果x1≠x0). 我们如果|k|≤1,这样x每添加1

[DDA算法] Digital Differential Analyzer,DDA算法是一种线段扫描转换算法.(线段光栅化算法) DDA算法优缺点: 1.消除了直线方程中的乘法计算,而在x.y方向使用合适的增量. 2.取整操作耗时. 参考:<计算机图形学>3.5.2 DDA算法

#pragma once //GYDevillersTriangle.h /* 快速检测空间三角形相交算法的代码实现(Devillers & Guigue算法) 博客原地址:http://blog.csdn.net/fourierfeng/article/details/11969915# Devillers & Guigue算法(简称Devillers 算法) 通过三角形各顶点构成的行列式正负的几何意义来判断三角形中点.线.面之间的相对位置关系, 从而判断两三角形是否相交.其基本原理如下

 Java:高速排序算法与冒泡算法 首先看下,冒泡排序算法与高速排序算法的效率: 例如以下的是main方法: /**   *  * @Description:  * @author:cuiyaonan2000@163.com  * @date 2014年11月5日 下午1:02:10   */  public static void main(String[] args) {   //高速排序算法測试   int[] qArray = new int[100000];   for (int

最近研究数据挖掘的相关知识,总是搞混一些算法之间的关联,俗话说好记性不如烂笔头,还是记下了以备不时之需. 首先明确一点KNN与Kmeans的算法的区别: 1.KNN算法是分类算法,分类算法肯定是需要有学习语料,然后通过学习语料的学习之后的模板来匹配我们的测试语料集,将测试语料集合进行按照预先学习的语料模板来分类 2Kmeans算法是聚类算法,聚类算法与分类算法最大的区别是聚类算法没有学习语料集合. K-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一.它把n个对象根据他们的属性分为k个聚类以便使得

topN 算法 以及 逆算法(随笔) 注解:所谓的 topN 算法指的是 在 海量的数据中进行排序从而活动 前 N 的数据. 这就是所谓的 topN 算法.当然你可以说我就 sort 一下 排序完了直接取 slice(0, n) 不就好咯. 但是这的性能会很差~ 那到底能有多差,这篇文章会给大家一个 直观的感受. 第一步.造数据 有排序,那么必须先得有数据 才能在这基础上进行下一步的操作. let arr = [] for (let i = 0; i < 2000; i++) { arr.pus

据 Drew 所知最短路经算法现在重要的应用有计算机网络路由算法,机器人探路,交通路线导航,人工智能,游戏设计等等.美国火星探测器核心的寻路算法就是采用的D*(D Star)算法. 最短路经计算分静态最短路计算和动态最短路计算. 静态路径最短路径算法是外界环境不变,计算最短路径.主要有Dijkstra算法,A*(A Star)算法. 动态路径最短路是外界环境不断发生变化,即不能计算预测的情况下计算最短路.如在游戏中敌人或障碍物不断移动的情况下.典型的有D*算法  Dijkstra算法求最短路径:

匈牙利算法转自于: https://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/8880547 匈牙利算法是由匈牙利数学家Edmonds于1965年提出,因而得名.匈牙利算法是基于Hall定理中充分性证明的思想,它是部图匹配最常见的算法,该算法的核心就是寻找增广路径,它是一种用增广路径求二分图最大匹配的算法. -------等等,看得头大?那么请看下面的版本: 通过数代人的努力,你终于赶上了剩男剩女的大潮,假设你是一位光荣的新世纪媒人,在你的手上有N个剩男,

HMM的模型  图1 如上图所示,白色那一行描述由一个隐藏的马尔科夫链生成不可观测的状态随机序列,蓝紫色那一行是各个状态生成可观测的随机序列 话说,上面也是个贝叶斯网络,而贝叶斯网络中有这么一种,如下图: 代表:c确定时a和b独立.(c为实心圆代表:c已经被确定) 这时,如果把z1看成a,x1看成b,z2看成c的话,则因为第一个图的z1是不可观测的(所以z1是空心圆),也就是没确定,则x1和z2就一定有联系. 进一步,如果把z2.x2合在一起看成c的话,则x1和z2.x2就一定有联系,则x1和x

文转:http://blog.csdn.net/zxq2574043697/article/details/9451887 一: 最短路径算法 1. 迪杰斯特拉算法 2. 弗洛伊德算法 二: 1. 迪杰斯特拉算法 求从源点到其余各点的最短路径 依最短路径的长度递增的次序求得各条路径 路径长度最短的最短路径的特点: 在这条路径上,必定只含一条弧,并且这条弧的权值最小. 下一条路径长度次短的最短路径的特点: 它只可能有两种情况:或是直接从源点到该点(只含一条弧):或者是从源点经过顶点v1,再到达该顶