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

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

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

基于Matlab的标记分水岭分割算法 http://blog.sina.com.cn/s/blog_725866260100rz7x.html 1 综述 Separating touching objects in an image is one of the more difficult image processing operations. The watershed transform is often applied to this problem. The watershed tra

MATLAB实例:Munkres指派算法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 指派问题陈述 指派问题涉及将机器分配给任务,将工人分配给工作,将足球运动员分配给职位等.目标是确定最佳分配,例如,使总成本最小化或使团队效率最大化.指派问题是组合优化领域中的一个基本问题. 例如,假设我们有四个工作需要由四个工作人员执行.因为每个工人都有不同的技能,所以执行工作所需的时间取决于分配给该工人的工人. 下面的矩阵显示了工人和工作的每种组合所需

算法提高 线段和点 时间限制:1.0s 内存限制:256.0MB 提交此题 问题描述 有n个点和m个区间,点和区间的端点全部是整数,对于点a和区间[b,c],若a>=b且a<=c,称点a满足区间[b,c]. 求最小的点的子集,使得所有区间都被满足. 输入格式 第一行两个整数n m 以下n行 每行一个整数,代表点的坐标 以下m行 每行两个整数,代表区间的范围 输出格式 输出一行,最少的满足所有区间的点数,如无解输出-1. 样例输入 5 5 2 6 3 8 7 2 5 3 4 3 3 2 7 6

1 综述 Separating touching objects in an image is one of the more difficult image processing operations. The watershed transform is often applied to this problem. The watershed transform finds "catchment basins"(集水盆) and "watershed ridge line

% matlab彩色图像分离通道并合并成处理后的彩色图像(彩色变灰度再变彩色) % 白平衡算法(灰度世界法)消除RGB受光照影响 clear all; close all; %读入原始图像 srcImage = imread('7.jpg'); figure,imshow(srcImage); srcImageGray = rgb2gray(srcImage); figure,imshow(srcImageGray); %白平衡算法 R = srcImage(:,:,); G = srcImag

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

粒子群优化(PSO, particle swarm optimization)算法是计算智能领域,除了蚁群算法,鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法,该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的,该算法源自对鸟类捕食问题的研究. 实例分析1: 根据PSO算法思路求y最大值 ,其中x取值区间为[-5,5] matlab代码如下: %% I. 清空环境 clc clear all %% II. 绘制目标函数曲线图 x = -5:0.01:5; y = 2.1*(1-x+5*x.^3

在实时图像采集中,不可避免的会引入噪声,尤其是干扰噪声和椒盐噪声,噪声的存在严重影响边缘检测的效果,中值滤波是一种基于排序统计理论的非线性平滑计数,能有效平滑噪声,且能有效保护图像的边缘信息,所以被广泛用于数字图像处理的边缘提取,其基本原理是把数字图像或数字序列中的一点的值用该点邻域内所有的点排序后的中值来代替. 中值滤波对椒盐噪声有良好的滤除作用,特别是在滤除噪声的同时,能够保护信号的边缘,使之不被模糊.这些优良特性是线性滤波方法所不具有的.而且,中值滤波的算法比较简单,也易于用硬件实现.这篇

转自:http://blog.sina.com.cn/lyqmath 1 综述 Separating touching objects in an image is one of the more difficult image processing operations. The watershed transform is often applied to this problem. The watershed transform finds "catchment basins"(

实现功能——对于一个N×M的方格,1:输入一个区域,将此区域全部值作加法:2:输入一个区域,求此区域全部值的和 其实和一维线段树同理,只是不知道为什么速度比想象的慢那么多,求解释...@acphile (还有代码略恶心,求原谅...^_^) ; var i,j,k,l,m,n,a1,a2,a3,a4,a5:longint; a,b:..tvp] of longint; c1,c2:char; function max(x,y:longint):longint;inline; begin if x

题目传送门 神速的列车 光速的列车 声速的列车 题目大意 给定一个长度为$n$的序列,$m$次询问区间$[l, r]$内相差最小的两个数的差的绝对值. Solution 1 Mo's Algorithm & Linked List 不会..果断莫队(orz mcfx,一讲“值域”链表就明白可以干什么了). 当插入一个数的时候,如果用set维护前驱后继,然后结果是:$O((n + m)\sqrt{n}\log n)$,没救的,卡不过去. 但是感觉原序列不会改变,使用set维护很浪费. 考虑链表.注

MATLAB机器学习没看到啥教程,只有一系列函数,只好记录下: MATLAB每个机器学习方法都有很多种方式实现,并可进行高级配置(比如训练决策树时设置的各种参数) ,这里由于篇幅的限制,不再详细描述.我仅列出我认为的最简单的使用方法.详细使用方法,请按照我给出的函数名,在matlab使用如下命令,进行查阅. doc <函数名>   [正文] Matlab用于训练机器学习模型的函数主要分为三类: 有监督学习 无监督学习 集成学习 1.有监督学习: 类名 方法名 函数名 说明 线性回归 多元线性回

clear all; clc; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %数据初始化 Data=zeros(,); %加噪声 : Data(,i)=; Data(,i)=; Data(,i)=; end : p=unifrnd(,); a=unifrnd(,*pi); b=unifrnd(,pi); Data(,i)=p*sin(a)*cos(b); Data(,i)=p*sin(a)

平滑降噪测试,代码如下 % 平滑降噪 % FFT变换和小波变换 clc clf clear length_of_sig=128; x=linspace(0,2*pi,length_of_sig); % signal=5*sin(x)+2*sin(5*x)+randn(x);书上的这个是错的,随机数里的参数要求是整数 raw=5*sin(x)+2*sin(5*x); signal=5*sin(x)+2*sin(5*x)+randn(1,length_of_sig); jiequ=16; trans

%%monte_carlo_ff.m %被积函数(二重) function ff=monte_carlo_ff(x,y) ff=x*y^2;%函数定义处 end %%monte_carlo.m %蒙特卡洛计算二重积分function result=monte_carlo(a,b,c,d,n,m)%先y后x积分,a是x积分下限,b是x积分上限,c是y积分下限,d是y积分上限,n,m是蒙特卡洛参数 sumxff=0; for i=1:n sumyff=0; xff=a+(b-a)*rand(); f

W = [2 8 1 1 6 5 1 2 3 6 4 9 3 7 9]; S = [0 0 0 1 1 3 3 3 5 5 6 4 6 2 2];S=S+1; T = [1 3 2 4 3 4 5 6 4 7 5 7 7 3 6];T=T+1; IDS={'u0','u1','u2','u3','u4','u5','u6','u7'}; DG = sparse(S,T,W,8,8)%求稀疏矩阵 UG =tril(DG+DG')%取矩阵和转置矩阵和的下三角矩阵. bg=biograph(UG,ID