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

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/12054507.html 好多次都是画坐标轴的三条直线画不出来,虽然最后都解决了  但是还是耽误了我超级多时间  因为根本无法调试啊 就一个黑框框  其他图形又能画的出来 看到这种现象 真的是脑袋都要炸了好吧!!! 第一次没有画出来坐标轴直线是在c#的winform界面画坐标轴 我的画图代码大概是这样  先画了obj模型图像  然后 在画坐标轴直线   无论我怎么画都是画不出来 我脑袋都要炸了

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,

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

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: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

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->

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

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

由两点坐标如何画出直线  方法1:利用直线方程 斜率加截距 方法2:数据拟合 %由两点坐标得数据拟合直线与画线 x = [,]; y = [,]; k = ((-)/(-));% 由两点坐标得到直线斜率 line = k*x+0.5;% 直线方程 xy = :;% 定义画线的 x 长度 line1 = k*xy+0.5; figure(),plot(xy,line1); % % x1=[,]; x2=[,]; X=[x1(),x2()];% 两点坐标的x值 Y=[x1(),x2()];% 两点坐

转自:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/6724522 在一个平面上画1999条直线,最多能将这一平面划分成多少个部分? 没有直线时有一个空间:(1) 1条直线时,这条这些可以将这个空间分成两个:(1+1) 2条直线时,第二条直线可以和第一条直线相交,这样第二条直线可以将两个空间分成四个:(1+1+2) .... 注意到画每条直线时能增加多少个空间,取决于此直线从多少个空间中通过. 而从多少个空间中通过,取决于和多少条直线相交. 例如,在画第

(I)直线篇 1 直线是如何表示的?对于平面中的一条直线,在笛卡尔坐标系中,常见的有点斜式,两点式两种表示方法.然而在hough变换中,考虑的是另外一种表示方式:使用(r,theta)来表示一条直线.其中r为该直线到原点的距离,theta为该直线的垂线与x轴的夹角.如下图所示. 2 如果坐标系中有多个点,又怎样识别出哪些点在一条直线上呢?使用hough变换来检测直线的思想就是:为每一个点假设n个方向的直线,通常n=180,此时检测的直线的角度精度为1°,分别计算这n条直线的(r,theta)坐标

[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

画decision boundary(直线) %% ============= Part 3: Optimizing using fminunc =============% In this exercise, you will use a built-in function (fminunc) to find the% optimal parameters theta. % Set options for fminuncoptions = optimset('GradObj', 'on', '

    JDK :OpenJDK-11      OS :CentOS 7.6.1810      IDE :Eclipse 2019‑03 typesetting :Markdown   code package per.jizuiku.gui; import java.awt.BasicStroke; import java.awt.Color; import java.awt.Graphics2D; import java.awt.image.BufferedImage; import j

很久没写博客了,今年过年的时候,家里出了意外,现在心里依然很难受.6月份之前一直忙着写毕业论文,答辩完6月初回公司继续上班,今天刚好周末有空,就写下之前碰到一个问题. 做一个图像查看器(基于Chrome浏览器),可以旋转缩放,在一位同事的代码的基础上进行修改,因为同事使用了html5中的canvas,不过他那边最大放大倍数只有3倍,而我这边最大放大倍数为8倍,这样,问题就出现了,测试人员A把某一张图像放大到第8倍的时候,图像突然不见了,而她说在另外一个测试人员B的电脑上测试则不会出现图像消失,我

上周我们介绍了神奇的只有五行的 Floyd 最短路算法,它可以方便的求得任意两点的最短路径,这称为"多源最短路".本周来来介绍指定一个点(源点)到其余各个顶点的最短路径,也叫做"单源最短路径".例如求下图中的 1 号顶点到 2.3.4.5.6 号顶点的最短路径. 与 Floyd-Warshall 算法一样这里仍然使用二维数组 e 来存储顶点之间边的关系,初始值如下. 我们还需要用一个一维数组 dis 来存储 1 号顶点到其余各个顶点的初始路程,如下. 我们将此时 d

问题:找出一个元素序列中出现次数最多的元素是什么 解决方案:collections模块中的Counter类正是为此类问题所设计的.它的一个非常方便的most_common()方法直接告诉你答案. # Determine the most common words in a list words = [ 'look', 'into', 'my', 'eyes', 'look', 'into', 'my', 'eyes', 'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'the', '

引言:Floyd-Warshall算法作为经典的动态规划算法,能够在O(n3)复杂度之内计算出所有点对之间的最短路径,且由于其常数较小,对于中等规模数据运行效率依然可观.算法共使用n此迭代,n为顶点个数.其中第k次迭代计算出每对顶点之间所有中间结点小于等于k的最短路径长度,其中i到j的最短路径要么是经过k的一条路径,这条路径的由k所分割出的两个路径i → k.k → j是中间路径小于等于k-1的最短路径:要么是从i到j的中间路径小于等于k-1的最短路径.定义dij(k)为从i到j的最短路径长度,

问题:找出一个数组里面前K个最大数. 解法一(直接解法): 对数组用快速排序,然后直接挑出第k大的数.这种方法的时间复杂度是O(Nlog(N)).N为原数组长度. 这个解法含有很多冗余,因为把整个数组都排序了,而实际上我们不需要这样做. 解法二(K数组排序): 首先,创建一个长度为K的空数组.从原数组中先挑出K个数进行排序并放到这个空数组中.这一步的时间复杂度是O(Klog(K)). 接着,从剩下的N-K个值中,依次遍历并与上面数组的末尾的数(即里面的最大数)相比较,并插入到合适位置,需要执行(