CGA裁剪算法之线段裁剪算法 常用的线段裁剪算法有三种:[1]Cohen_SutherLand裁剪算法,[2]中点分割裁剪算法,[3]参数化方法. 1. Cohen_SutherLand裁剪算法 为了能快速的判断一条直线与矩形窗口属于何种位置关系,Cohen_SutherLand裁剪算法采用如下的编码方案,因此又称为“编码裁剪算法”. 在编码裁剪算法中采用了如下图所示的空间划分和编码方案: 编码的[上, 下, 右, 左], 即上: 1000, 下:0100,右:0010, 左:0001,分别对应

Nicholl-Lee-Nicholl二维线段裁剪算法相对于Cohen-Sutherland和Liang-Barsky算法来说,在求交点之前进行了线段端点相对于几个区域的判断,可以确切的知道要求交点的边的信息. 此方法只在二维空间裁剪时使用,C-S和L-B裁剪方法则可应用到三维空间. 算法步骤: 1 先使用C-S裁剪算法的区域码判断方法,去除一部分在裁剪区域外面的线段.显示在完全在裁剪区域内的线段.其他不能判断的情况,采用NLN算法进行裁剪. 2 p1和p2若有一点在区域内,必要时交换端点以确保

这节简单介绍了梁友栋-Barsky裁剪算法的原理,只有结论并没有过程,看过http://blog.csdn.net/daisy__ben/article/details/51941608这篇文章后,大概有了新的认识. " 假设点P1P2W1W2的横坐标分别是x1,x2,w1,w2,线段P1P2与蓝色裁剪窗口W1W2(蓝色的线之间)的存在公共部分(可见部分)的充要条件是: max(min(x1,x2), min(w1,w2))≤ min(max(x1,x2), max(w1,w2)) 即所谓左端点

图片对比,计算不同像素个数,已经比率.实现人工分割跟算法分割图像结果的对比,但是只能用灰度图像作为输入 // imageMaskComparison.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // // imageMaskComparison.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp

Liang-Barsky直线段裁剪算法 梁友栋与Barsky提出的裁剪算法以直线的参数方程为基础,把判断直线段与窗口边界求交的 二维裁剪问题转化为求解一组不等式,确定直线段参数的一维裁剪问题.设起点为P0(X0,Y0), 终点为P1(X1,Y1)的直线段参数方程为: P=P0+t(P1-P0) 展开形式为: X=X0+t(X1-X0) Y=Y0+t(Y1-Y0)

0.补充知识向量点积:结果等于0, 两向量垂直; 结果大于0, 两向量夹角小于90度; 结果小于0, 两向量夹角大于90度.直线的参数方程:(x1, y1)和(x2, y2)两点确定的直线, 其参数方程为x = x1+u(x2-x2); y = y1+u(y2-y1) 1.前言Liang-Barsky算法是 Cyrus-Beck 算法的特例, 我们先来简单的了解Cyrus-Beck算法, Cyrus-Beck算法本质是每次通过裁剪窗口(任意凸多边形, 文章最后会说明为什么凹多边形不行)的一条边界

0 引言 最近项目中用到了基于PCL开发的基于平面的点云和CAD模型的配准算法,点云平面提取采用的算法如下. 1 基于PCL的点云平面分割拟合算法 2 参数及其意义介绍 (1)点云下采样 1. 参数:leafsize 2. 意义:Voxel Grid的leafsize参数,物理意义是下采样网格的大小,直接影响处理后点云密集程度,并对后期各种算法的处理速度产生直接影响. 3. 值越大,点云密度越低,处理速度越快:值越小,点云密度越高,处理速度越慢.通常保持这个值,使得其他的与点数有关的参数可以比较

在gis系统中 经常会用到一些裁剪的方法,首先推荐一个非常好用的空间分析JavaScript库--Turf.js,不仅功能强大.使用简单,同时处理速度也很快. Turf.js中提供了一中多边形的裁剪方法是使用多边形去裁剪多边形,但是如果实际工作中需要使用到线去裁剪多边形却无法满足. http://turfjs.org/docs#bboxClip 这边文章使用turf.js的基本方法,在此基础上构建了线裁剪多边形的方法. 点击可查看在线demo demo预览 算法原理 (一)单个polygon的裁

1 使用普通摄像头进行深度估计 1.1 深度估计原理 这里会用到几何学中的极几何(Epipolar Geometry),它属于立体视觉(stereo vision)几何学,立体视觉是计算机视觉的一个分支,它从同一物体的两张不同图像提取三维信息. 极几何的工作原理: 它跟踪从摄像头到图像上每个物体的虚线,然后再第二张图像做同样的操作,并根据同一物体对应的线的交叉来计算距离. 在使用 OpenCV 如何使用极几何来计算所谓的视差图,它是如图像中检测到不同深度的基本表示,这样就能够提取出一张图片的前景

using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; namespace cutLine { unsafe public partial class Form1 : Form { ; ;

function Touying(g) f=rgb2gray(g); % [m n]=size(f); [row col]=size(f); % T=graythresh(f) % T=T*255 % for i=1:row % for j=1:col % if(f(i,j)>T) % f(i,j)=255; % else f(i,j)=0; % end % end % end f=im2bw(f,0.85); figure,imshow(f); a=zeros(row,1); b=zeros(

http://blog.csdn.net/dangxw_/article/details/50903693

习题8.6 生成一条比观察窗口对角线还长的线段动画,线段重点位于观察窗口中心,每一帧的线段在上一帧基础上顺时针旋转一点,旋转后用Cohen-Sutherland线段裁剪算法进行裁剪. 步骤: 1 视口范围:(-100, -100)到(100, 100): 2 裁剪窗口区域:winMin(-50, -50) 到 winMax(50, 50),原始端点:p0(-100, 0)到 p1(100, 0) 3 使用Bresenham算法画原始线段,使用Cohen-Sutherland算法画裁剪线段: 4

视频分割在移动端的算法进展综述 语义分割任务要求给图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签,视频语义分割任务是要求给视频中的每一帧图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签. 视频分割是一项广泛使用的技术,电影电视特效.短视频直播等可以用该技术将场景中的前景从背景中分离出来,通过修改或替换背景,可以将任务设置在现实不存在不存在或不易实现的场景.强化信息的冲击力.传统方式可通过视频图像的手工逐帧抠图方式(摄影在带绿幕的专业摄影棚环境摄制,后期特效完成背景移除切换图 1),比如<复仇者联盟><

算法是在有限步骤内求解某一问题所使用的一组定义明确的规则.通俗点说,就是计算机解题的过程.在这个过程中,无论是形成解题思路还是编写程序,都是在实施某种算法.前者是推理实现的算法,后者是操作实现的算法. 一个算法应该具有以下五个重要的特征: 1.有穷性: 一个算法必须保证执行有限步之后结束: 2.确切性: 算法的每一步骤必须有确切的定义: 3.输入:一个算法有0个或多个输入,以刻画运算对象的初始情况: 4.输出:一个算法有一个或多个输出,以反映对输入数据加工后的结果.没有输出的算法是毫无意义的: 

Pascal 排序   排序 排序就是将杂乱无章的数据元素,通过一定的方法按关键字顺序排列的过程.排序问题是一个十分重要的问题,并且排序的方法有很多种: 例子:输入20个数,将它们按照从高到低的次序排列以后输出. 方法一:选择排序 选择排序的基本思想:首先从要进行排序的数中选择最大的一个数,将它放在第一个位置,然后从剩下的数中选择最大的放在第二个位置,如此继续,直到最后剩下的两个数中选出较大的数放在倒数第二个位置,剩下的一个数放在最后完成排序. 具体操作:对需要排序的数据序列进行n-1遍的处理,

http://blog.csdn.net/xw20084898/article/details/17564957 一.工具:VC+OpenCV 二.语言:C++ 三.原理 otsu法(最大类间方差法,有时也称之为大津算法)使用的是聚类的思想,把图像的灰度数按灰度级分成2个部分,使得两个部分之间的灰度值差异最大,每个部分之间的灰度差异最小,通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别 来划分. 所以 可以在二值化的时候 采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化.otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最

http://blog.csdn.net/xw20084898/article/details/17564957 一.工具:VC+OpenCV 二.语言:C++ 三.原理 otsu法(最大类间方差法,有时也称之为大津算法)使用的是聚类的思想,把图像的灰度数按灰度级分成2个部分,使得两个部分之间的灰度值差异最大,每个部分之间的灰度差异最小,通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别 来划分. 所以 可以在二值化的时候 采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化.otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最

最近半年多,除了“一键修图”算法之外我还做了其他什么算法? 1.实时单图HDR算法(颜色矫正,智能曝光) 2.多图曝光融合HDR算法(最高支持八百万像素左右) 3.模拟热能探测算法 4.防伪探测算法 5.美容磨皮算法 6.图像智能裁剪算法 以上demos下载链接:http://pan.baidu.com/s/1c1vH19e (密码: gaozhihan) 2016.04.19更新: 优化单图HDR算法,改进背光图片的修复. 新Demo下载: http://files.cnblogs.com/f

今天遇到一个用户头像上传的问题,需要从相册或者相机中读取图片.代码很简单,抽取关键部分,如下: //load user image - (void)UesrImageClicked { UIActionSheet *sheet; // 判断是否支持相机 if([UIImagePickerController isSourceTypeAvailable:UIImagePickerControllerSourceTypeCamera]) { sheet = [[UIActionSheet alloc