Cohen-Sutherland算法 本算法又称为编码裁剪算法,算法的基本思想是对每 条直线段分三种情况处理: (1)若点p1和p 2完全在裁剪窗口内 “简取”之 (2)若点p1(x1,y1)和p2(x2,y2)均在窗口外,且满足下 列四个条件之一: 对这四种类型的直线,“简弃”之 (3)如果直线段既不满足“简取”的条件,也不满足 “简弃”的条件? 需要对直线段按交点进 行分段,分段后判断直 线是“简取”还是“简 弃”. 每条线段的端点都赋以四 位二进制码D3D2D1D0,编 码规则如下: 窗口

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

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

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

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

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 { ; ;

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

转自:http://my.oschina.net/liqiong/blog/4921 Cohen-SutherLand算法(编码算法)   基本思想:对于每条线段P1P2,分为三种情况处理: (1)若P1P2完全在窗口内,则显示该线段,简称“取”之: (2)若P1P2明显在窗口外,则丢弃该线段,简称“弃”之: (3)若线段既不满足“取”的条件,也不满足“弃”的条件,则把线段分为两段.其中一段完全在窗口外,可弃之.然后对另一段重复上述处理. 为了使计算机能够快速的判断一条线段与窗口属于何种关系,采

Liang-Barsky算法 在Cohen-Sutherland算法提出后,梁友栋和Barsky又针对标准矩形窗口提出了更快的Liang-Barsky直线段裁剪算法. 梁算法的主要思想: (1)用参数方程表示一条直线 (2)把被裁剪的红色直线段看 成是一条有方向的线段,把窗口 的四条边分成两类: 入边和出边 裁剪结果的线段起点是直线和两条入边的交点以及始端点三 个点里最前面的一个点,即参数u最大的那个点: 裁剪线段的终点是和两条出边的交点以及端点最后面的一个 点,取参数u最小的那个点. 值得注意

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

1.算法功能简介 图像裁剪的目的是获取选定的影像范围区域.图像裁切工具提供像素范围裁切.矢量裁切.栅格图像裁切和几何图元裁切四种方式. 像素范围裁切是基于像素坐标获取矩形裁切区域的裁切方式:矢量裁切是基于矢量地理坐标获取任意形状裁切区域的裁切方式: 栅格图像裁剪是基于栅格文件的坐标获取裁剪区域的裁剪方式: 几何图元裁切是基于交互方式在主视图上绘制多边形来获取裁切范围的裁切方式. PIE支持算法功能的执行,下面对图像裁剪算法功能进行介绍. 2.算法功能实现说明 2.1. 实现步骤 第一步 算法参数

1．功能简介 IDL是一门简单易用的科学计算和可视化语言,包含大量的图形图像处理函数,尤其是同ENVI结合集成了该软件的大量功能,因此被广泛用于遥感.地信领域. 本示例程序实现了IDL算法与PIESDK集成功能,使得在PIE中也可以调用IDL写的算法(以IDL图像裁剪算法为例). 2. 功能实现说明 2.1. IDL算法 IDL写的算法可以是.pro文件也可以是.sav文件,算法如果使用到ENVI函数,需要安装ENVI,另外还需要调用初始化ENVI批处理方法(详见示例代码). 2.2. 实现思路

梁算法是计算机图形学上最经典的几个算法,也是目前唯一一个以中国人命名的出现在国内外计算机图形学课本的算法,我之前在介绍裁剪算法的时候介绍过这个算法 https://www.cnblogs.com/wkfvawl/p/11705842.html#_label3 这几天复习图形学,发现当时那篇博客写的很空洞,一些关键性的推理式子讲的不是很清楚,于是在这里仔细介绍一下. 最近发现中国大学MOOC上中国农业大学的赵明教授讲的很不错,课程短小精悍,感兴趣的同学可以去看一下https://www.icour

原文:<A trip through the Graphics Pipeline 2011> 翻译:往昔之剑   转载请注明出处   在上一篇关于纹理采样器之后,我们现在回到了3D前端.那执行完了顶点着色,现在就可以实际的渲染东西了,对吗?可惜,还不行.你看,在我们实际开始光栅化图元之前,仍然还有很多事要做.所以在本篇里我们不会看到任何光栅化内容——还得等到下次讲.   图元组装   当我们离开顶点管线时,我们从shader单元里得到了一块着色过的顶点,这块顶点中包含了一些完整的图元——我们不

图形学3D渲染管线 DX和OpenGL左右手坐标系不同,会有一些差距,得出的矩阵会不一样; OpenGL的投影平面不是视景体的近截面: 顶点(vertexs) 顶点坐标,颜色,法线,纹理坐标(UV),连线索引; 图元(primitives) 几何顶点被组合为图元(点,线段或多边形),图元装配: 片元(fragments) 图元被分几步转换为片元:图元被适当的裁剪,颜色和纹理数据也相应作出必要的调整,相关的坐标被转换为窗口坐标.最后,光栅化将裁剪好的图元转换为片元; 一.顶点数据(Vertex)

图形渲染管道被认为是实时图形渲染的核心,简称为管道.管道的主要功能是由给定的虚拟摄像机.三维物体.灯源.光照模型.纹理贴图或其他来产生或渲染一个二维图像.由此可见,渲染管线是实时渲染技术的底层工具.图像中物体的位置及形状是通过它们的几何描述.环境特征.以及该环境中虚拟摄像机的摆放位置来决定的.物体的外观受到了材质属性.灯源.贴图以及渲染模式(sharding modles)的影响. 很多计算机图形学的书籍都把渲染管线分为三个阶段:应用程序阶段.几何阶段.光栅化阶段. 1.  应用程序阶段(CPU