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

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

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

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

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->

[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

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

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,

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

在我们内部开发使用的一个工具中,我们需要几乎从 0 开始实现一个高效的二维图像渲染引擎.比较幸运的是,我们只需要画直线.圆以及矩形,其中比较复杂的是画直线和圆.画直线和圆已经有非常多的成熟的算法了,我们用的是Bresenham的算法. 计算机是如何画直线的?简单来说,如下图所示,真实的直线是连续的,但我们的计算机显示的精度有限,不可能真正显示连续的直线,于是我们用一系列离散化后的点(像素)来近似表现这条直线. (上图来自于互联网络,<计算机图形学的概念与方法>柳朝阳,郑州大学数学系) 接下来的

光栅化 Viewport Transform(视口变换) 将经过MVP变换后得到的单位空间模型变换到屏幕上,屏幕左边是左下角为原点. 所以视口变换的矩阵 \[M_{viewport}=\begin{pmatrix} \frac{width}{2}&0&0&\frac{width}{2}\\ 0& \frac{height}{2}&0&\frac{height}{2}\\ 0&0&1&0\\ 0&0&0&1 \e

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 作者:Geppetto 前面我们介绍了特征选择(Feature Selection,FS)与离散化数据的重要性,总览的介绍了PSO在FS中的重要性和一些常用的方法.今天讲一讲FS与离散化的背景,介绍本文所采用的基于熵的切割点和最小描述长度原则(MDLP). A.特征选择 特征选择是一个组合优化问题,因为在具有N个特征的数据集上有2N个可能的不同特征子集.FS方法通

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 作者:Geppetto 在机器学习中,离散化(Discretization)和特征选择(Feature Selection,FS)是预处理数据的重要技术,提高了算法在高维数据上的性能.由于许多FS方法需要离散数据,所以通常的做法是在FS之前对数据进行离散化.此外,为了提高效率,特征通常单独(或单变量)离散.这种方案的原理是基于假定每个特征都是独立的,但是当特征之间

作者:Geppetto 前面我们介绍了特征选择(Feature Selection,FS)与离散化数据的重要性,介绍了PSO在FS中的重要性和一些常用的方法.FS与离散化的背景,介绍了EPSO与PPSO方法.今天我们将介绍与实验相关的细节,包括数据集.用于与我们方法进行比较的基线方法.参数设置.终止标准以及实验的硬件配置. A． 实验设计 (1) 数据集 为了在高维数据上测试PPSO的性能,我们使用了在http://www.gems-system.org上提供的10个基因表达数据集.表1描述了关

作者:Geppetto 前面我们介绍了特征选择(Feature Selection,FS)与离散化数据的重要性,总览的介绍了PSO在FS中的重要性和一些常用的方法,介绍了FS与离散化的背景,介绍本文所采用的基于熵的切割点和最小描述长度原则(MDLP).今天我们来学习利用PSO来进行离散化特征选择的一些方法.今天我们会介绍EPSO与PPSO. EPSO和PPSO都遵循图一所示的基本步骤.初始化后,对粒子进行迭代评估和更新,直到满足停止条件为止.为了对粒子进行评价,首先对训练数据进行离散化,并根据进

首先xgboost是Gradient Boosting的一种高效系统实现,并不是一种单一算法.xgboost里面的基学习器除了用tree(gbtree),也可用线性分类器(gblinear).而GBDT则特指梯度提升决策树算法.xgboost相对于普通gbm的实现,可能具有以下的一些优势: 1.显式地将树模型的复杂度作为正则项加在优化目标2.公式推导里用到了二阶导数信息,而普通的GBDT只用到一阶3.允许使用column(feature) sampling来防止过拟合,借鉴了Random For

链接: https://vjudge.net/contest/308446#problem/C 题意: Chika gives you an integer sequence a1,a2,-,an and m tasks. For each task, you need to answer the number of " friendly pairs" in a given interval. friendly pair: for two integers ai and aj, if

思路: 区间逆序数即是交换次数. 逆序数,可以用树状数组吧. 怎么处理区间变换的时候求逆序数啊.. 这里分成左边的增/删,右边的增/删 因为是按时序插入, 所以左边增,增一个数,计算:ans+=sun(cur_val-1)[比他小的数的个数] 那么删:删一个数,计算ans+=sun(cur_val-1)[比他小的数的个数] 右边增的话,赠一个数,是ans+=比该值大的数的个数,那也就是ans+=区间-比他小的个数 删除同理. 补: 突然意识到莫队的每次增加区间点都意味着这个点之前所造成的贡献/效

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++

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---&