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

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

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

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->

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

[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

为了优化进化算法在神经网络结构搜索时候选网络训练过长的问题,参考ENAS和NSGA-III,论文提出连续进化结构搜索方法(continuous evolution architecture search, CARS),最大化利用学习到的知识,如上一轮进化的结构和参数.首先构造用于参数共享的超网,从超网中产生子网,然后使用None-dominated排序策略来选择不同大小的优秀网络,整体耗时仅需要0.5 GPU day   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: CARS: Continuous

原文:http://www.zhufengpeixun.cn/JavaScriptmianshiti/2014-04-01/287.html < script type = "text/javascript" > var x = 1; var y = 0; var z = 0; function add(n) { n = n + 1; } y = add(x); function add(n) { n = n + 3; } z = add(x); s = y + z; &l

Just a Hook Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 45600    Accepted Submission(s): 21730 Problem Description In the game of DotA, Pudge’s meat hook is actually the most horrible thing

/*一个集合用带头结点的单链表L表示,编写算法删除其值最大的结点.*/ /* 算法思想:使用pre,p,premax,max四个指针,pre和p进行比较,premax和max进行最后的删除操作 通过遍历找到最大的值,后进行删除 */ void Delete_Max(LinkList& L) { LNode *pre = L, *p = L->next; LNode *premax = pre, *max = p; while (p) { if (max->data < p->

需求:如图,y轴之间的距离太小,这样就太过于拥挤了,现在要修改echarts里面的属性,设置y轴值间隔让图表看上去舒服一些.     其实很多问题,真的只是因为自己没有好好的看文档,很多文档上面都写的清清楚楚的,主要是设置这段代码,max(设置y轴最大值)和splitNumber 总结一下公式就是, max/ splitNumber=y轴值间隔 (比如将y轴200平均成5个点,每个点的间距就是40) yAxis : [ { // 纵轴标尺固定 type : 'value', scale : tr

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

0 K-means算法简介 K-means是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一. K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果. 算法过程如下:   1)从N个文档随机选取K个文档作为质心 2)对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离,并把它归到最近的质心的类 3)重新计算已经得到的各个类的质心 4)迭代2-3步直至新的质心与原质心相等或小于指定阈值,算法结束     参考

1.时间轴 echart 提供了一种图表,如果x轴是一个时间范围,并且是连续的,如果用传统的数据驱动会很慢,所以用时间轴的方式 function initCurve(_data){ var resultArr=[]; for(var i=0;i<_data.length;i++){ var res=_data[i] resultArr.push({ name:new Date(res.time)+"", value:[res.time,Number(res.value).toFi

k-均值聚类算法 优点:容易实现 缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据集上收敛较慢 适用数据类型:数值型数据 其工作流程:首先,随机确定k个初始点作为质心,然后将数据集中的每个点分配到一个簇中,具体来讲,为每个点找距离其最近的质心,并将其分配给该质心所对应的簇.完成之后,每个簇的质心更新为该簇所有点的平均值.

Going Home Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 3299    Accepted Submission(s): 1674 Problem Description On a grid map there are n little men and n houses. In each unit time, every l

Dijkstra算法当中将节点分为已求得最短路径的集合(记为S)和未确定最短路径的个集合(记为U),归入S集合的节点的最短路径及其长度不再变更,如果边上的权值允许为负值,那么有可能出现当与S内某点(记为a)以负边相连的点(记为b)确定其最短路径时,它的最短路径长度加上这条负边的权值结果小于a原先确定的最短路径长度(意思是原先从a0---a已经确定一个最短路径,而此时的边权值为负,则 此步骤中的边权计算结果必定小于已经确定了的路径长度),但是a在Dijkstra算法下是无法更新的,由此便可能得 不

前言 上一篇文章:基于uFUN开发板的心率计(一)DMA方式获取传感器数据,介绍了如何获取PulseSensor心率传感器的电压值,并对硬件电路进行了计算分析.心率计,重要的是要获取到心率值,本篇文章将介绍一种采样数据处理算法--动态阈值算法,来获取心率值,这种算法来自于一位网友:玩的就是心跳 -- 使用 PulseSensor 脉搏传感器测量心率,本文部分内容摘自这篇文章. IBI和BPM 心率,指的是一分钟内的心跳次数,得到心率最笨的方法就是计时一分钟后数有多少次脉搏.但这样的话每次测心率都

问题类型:是多次询问一个大区间里子区间的最值问题 dp + 位运算的思想处理 rmax[i][j]表示从i开始到i + 2^j - 1的区间里的最大值dp[i][j] ==== (i,i + 2^j - 1)分为 dp[i][j-1] === (i,i + 2^(j-1) - 1)dp[i + 1 << (j-1))][j-1] === (i + 2^(j-1),i + 2^j - 1) 所以初始处理就比较明显了 int rmax[maxn][20]; int rmin[maxn][20];