扫描转换直线段

  • 说明与环境配置
    • 环境配置
  • 扫描转换直线段
    • 方法一: 直线方程法
      • 代码描述: 算法比较简单, 暂无代码.
    • 方法二: 数字差分分析DDA算法
      • 代码描述:
    • 方法三: 中点算法
      • 代码描述:
  • 所有代码下载与效果展示:

说明与环境配置

生成一个线段的方法主要有三种:

  1. 直线方程法
  2. 数字差分分析DDA算法
  3. 中点算法, (Bresenham 算法)
    我所采用的实现方式:
    OPENGL1.1库 + VS2019

环境配置

https://blog.csdn.net/BoyInC0de/article/details/90079870

扫描转换直线段

方法一: 直线方程法

该方法根据直线的几何方程来群定线段路径上的像素位置

方程: y=mx+by=mx + by=mx+b
通俗来讲, 只要确定m\ m m和b\ b b, 就可以通过不断将xi\ x_i xi​代入方程计算像素(xi,yi)\ (x_i, y_i) (xi​,yi​)的值

那么对于区间[x0,x1]\ [x_0,x_1] [x0​,x1​]只要将其离散化到k0,k1....kn\ k_0,k_1....k_n k0​,k1​....kn​,
其中 ki+1=ki+1,k0=x0,kn=x1\ k_{i+1} = k_i+1, k_0=x_0, k_n=x_1 ki+1​=ki​+1,k0​=x0​,kn​=x1​
我们就可以通过yi=mxi+b\ y_i=mx_i+b yi​=mxi​+b计算纵坐标
然后通过取整得到y\ y y坐标
取整:
{(ki,yi)}i=0n→{(ki,yi,r)}i=0n\left\{ (k_i,y_i) \right\}_{i=0}^n \to \left\{ (k_i,y_{i,r}) \right\}_{i=0}^n {(ki​,yi​)}i=0n​→{(ki​,yi,r​)}i=0n​
yi,r=round(yi)=(int)(yi+0.5)\ y_{i,r} = round(y_i)=(int) (y_i + 0.5) yi,r​=round(yi​)=(int)(yi​+0.5)
和后两种算法相比, 该算法具有很明显的弊端.
运算特点: 乘法+加法+取整 浮点运算

代码描述: 算法比较简单, 暂无代码.

方法二: 数字差分分析DDA算法

方法:
yi+1=mxi+1+b=m(xi+1)+b=mxi+b+m=yi+m\begin{aligned} y_{i+1} & = mx_{i+1}+b \\ & = m(x_i+1) + b \\ & = mx_i + b + m \\ & = y_i + m \\ \end{aligned} yi+1​​=mxi+1​+b=m(xi​+1)+b=mxi​+b+m=yi​+m​

运算特点: 加法+取整 浮点运算

代码描述:

void CALLBACK draw(){     //都是全局变量glColor3f(rc, gc, bc);m = (float)dy / dx;y = y_0;for (x = x0; x <= x1; x++) {glBegin(GL_POINTS);glVertex2i(x,(int)(y+0.5));glEnd();y += m;}glFinish();
}

方法三: 中点算法

方法:
直线的隐式方程: F(x,y)=Ax+By+C=0F(x,y)=Ax+By+C=0F(x,y)=Ax+By+C=0
该式中:
A=y0−y1=−ΔyB=x1−x0=ΔxC=x0∗y1−x1∗y0\begin{aligned} A &amp;= y_0 - y_1 = -\Delta y \\ B &amp;= x_1 - x_0 = \Delta x \\ C &amp;= x_0 * y_1 - x_1*y_0 \\ \end{aligned} ABC​=y0​−y1​=−Δy=x1​−x0​=Δx=x0​∗y1​−x1​∗y0​​
直线具有正负划分性,
直线上方的点: F(x,y)&gt;0\ F(x,y) \gt 0 F(x,y)>0
直线下方的点: F(x,y)&lt;0\ F(x,y) \lt 0 F(x,y)<0
直线上的点: F(x,y)=0\ F(x,y) = 0 F(x,y)=0

有了正负划分性, 我们可以想象像素点组成了一条蛇, 它沿着直线, 在直线两侧游走.
一会大于0, 一会小于0.

那么这条蛇的出发点就是(x0,y0)\ (x_0,y_0) (x0​,y0​), 那么它的下一个点应该是什么呢?
也就是说根据(xi,yi,r)\ (x_i,y_{i,r}) (xi​,yi,r​) 如何确定他的下一个像素点(xi+1,yi+1,r)\ (x_{i+1},y_{i+1,r}) (xi+1​,yi+1,r​), (y_{i,r}是取整后的坐标)

这里我们根据所取点间的中点M与直线的位置构造一个函数判别式:
d=F(M)=F(xi+1,yi,r+0.5)d=F(M)=F(x_i+1,y_{i,r}+0.5) d=F(M)=F(xi​+1,yi,r​+0.5)
这个函数的意义是 M点位于直线的上方还是下方, 也就是说, 算完(xi,yi,r)\ (x_i,y_{i,r}) (xi​,yi,r​)以后, xi\ x_i xi​加上1也就是点E\ E E
再点E再向上加0.5个点位, 就是点M\ M M, 而我们只要将M\ M M坐标代入直线方程,
就可以根据正负来判断它是在直线上面还是下面

  1. 如果d≥0\ d\geq0 d≥0, 中点M在线段上方, 取点E
  2. 如果d&lt;0\ d\lt0 d<0, 中点M在线段下方, 取点NE

接下来取包括初始点在内的连续三个点, 做一个计算, 参考图:

初始点: (x0,y0)\ (x_0,y_0) (x0​,y0​) , 中点: M(x0+1,y0+0.5)\ M(x_0+1,y_0+0.5) M(x0​+1,y0​+0.5) 代入F(x,y)\ F(x,y) F(x,y)
设d=F(x0+1,y0+0.5)=A(x0+1)+B(y0+0.5)+C=(y0−y1)(x0+1)+(x1−x0)(y0+0.5)+x0y1−x1y0=y0−y1+0.5(x1−x0)=A+0.5B\begin{aligned} 设d=F(x_0+1,y_0+0.5) &amp;= A(x_0+1) + B(y_0 + 0.5) + C \\ &amp;= (y_0-y_1)(x_0+1)+(x_1-x_0)(y_0+0.5)+x_0y_1-x_1y_0 \\ &amp;= y_0-y_1+0.5(x_1-x_0) \\ &amp;= A+0.5B \end{aligned} 设d=F(x0​+1,y0​+0.5)​=A(x0​+1)+B(y0​+0.5)+C=(y0​−y1​)(x0​+1)+(x1​−x0​)(y0​+0.5)+x0​y1​−x1​y0​=y0​−y1​+0.5(x1​−x0​)=A+0.5B​
接下来判定再下一个像素, (xi+2,yi+1,r)\ (x_{i}+2, y_{i+1,r}) (xi​+2,yi+1,r​)
第一种情况上一点的:d≥0\ d\geq0 d≥0:
初始点: (x0,y0)\ (x_0,y_0) (x0​,y0​) , 第一个点: M(x0+1,y0)\ M(x_0+1,y_0) M(x0​+1,y0​), 那么第二个点(x0+2,y0+0.5)\ (x_0+2,y_0+0.5) (x0​+2,y0​+0.5) 代入F(x,y)
F(x0+2,y0+0.5)=A(x0+2)+B(y0+0.5)+C=(y0−y1)(x0+2)+(x1−x0)(y0+0.5)+x0y1−x1y0=(y0−y1)+0.5(x1−x0)+(y0−y1)=A+0.5B+A=d+A\begin{aligned} F(x_0+2,y_0+0.5) &amp;= A(x_0+2) + B(y_0 + 0.5) + C \\ &amp;= (y_0-y_1)(x_0+2)+(x_1-x_0)(y_0+0.5)+x_0y_1-x_1y_0 \\ &amp;=(y_0-y_1)+0.5(x_1-x_0) + (y_0 - y_1) \\ &amp;= A+0.5B+A \\ &amp;=d + A \end{aligned} F(x0​+2,y0​+0.5)​=A(x0​+2)+B(y0​+0.5)+C=(y0​−y1​)(x0​+2)+(x1​−x0​)(y0​+0.5)+x0​y1​−x1​y0​=(y0​−y1​)+0.5(x1​−x0​)+(y0​−y1​)=A+0.5B+A=d+A​
第二种情况上一点的:d&lt;0\ d\lt0 d<0:
初始点: (x0,y0)\ (x_0,y_0) (x0​,y0​) , 第一个点: M(x0+1,y0+0.5)\ M(x_0+1,y_0+0.5) M(x0​+1,y0​+0.5), 那么第二个点(x0+2,y0+1.5)\ (x_0+2,y_0+1.5) (x0​+2,y0​+1.5) 代入F(x,y)
F(x0+2,y0+1.5)=A(x0+2)+B(y0+1.5)+C=(y0−y1)(x0+2)+(x1−x0)(y0+1.5)+x0y1−x1y0=y0−y1+0.5(x1−x0)+(y0−y1)+(x1−x0)=A+0.5B+A+B=d+A+B\begin{aligned} F(x_0+2,y_0+1.5) &amp;= A(x_0+2) + B(y_0 + 1.5) + C \\ &amp;= (y_0-y_1)(x_0+2)+(x_1-x_0)(y_0+1.5)+x_0y_1-x_1y_0 \\ &amp;= y_0-y_1+0.5(x_1-x_0)+(y_0-y_1)+(x_1-x_0) \\ &amp;= A+0.5B+A+B \\ &amp;=d+A+B \end{aligned} F(x0​+2,y0​+1.5)​=A(x0​+2)+B(y0​+1.5)+C=(y0​−y1​)(x0​+2)+(x1​−x0​)(y0​+1.5)+x0​y1​−x1​y0​=y0​−y1​+0.5(x1​−x0​)+(y0​−y1​)+(x1​−x0​)=A+0.5B+A+B=d+A+B​
观察第一种情况: d\ d d 的增量是A\ A A ( 即−Δy-\Delta y−Δy )
观察第二种情况: d\ d d 的增量是A+B\ A+B A+B ( 即 −(Δy−Δx)-(\Delta y-\Delta x )−(Δy−Δx) )
那么采用归纳法:
d0=A+0.5Bdi+1={di+A,di&gt;0di+A+B,di≤0\begin{aligned} d_0 &amp;= A+0.5B \\ d_{i+1} &amp;= \begin{cases} d_i + A, &amp; \text{$d_i\gt 0$} \\ d_i + A+B, &amp; \text{$d_i\leq 0$} \end{cases} \end{aligned} d0​di+1​​=A+0.5B={di​+A,di​+A+B,​di​>0di​≤0​​
接下来做一个优化: 用2d来代替d
增量都是整数, 只有初始值包含小数, 可以用2d代替d, 2a改写成a + a
这样一来, 算法中只有整数变量, 不含乘除法, 可用硬件实现.

但是, 这只是斜率 0≤m≤10\leq m\leq 10≤m≤1的情况
按照上面的归纳法, 通过计算, 便可以得到以下方程:

0≤m≤10\leq m\leq 10≤m≤1:
d0=2A+Bdi+1={di+2A,di&gt;0di+2A+2B,di≤0di&lt;0时,y增1\begin{aligned} d_0 &amp;= 2A+B \\ d_{i+1} &amp;= \begin{cases} d_i + 2A, &amp; \text{$d_i\gt 0$} \\ d_i + 2A+2B, &amp; \text{$d_i\leq 0$} \end{cases} \\ d_i&amp;\lt 0时, y增1 \end{aligned} d0​di+1​di​​=2A+B={di​+2A,di​+2A+2B,​di​>0di​≤0​<0时,y增1​

m&gt;1m\gt 1m>1:
d0=A+2Bdi+1={di+2A+2B,di&gt;0di+2B,di≤0di&gt;0时,x增1\begin{aligned} d_0 &amp;= A+2B \\ d_{i+1} &amp;= \begin{cases} d_i + 2A +2B, &amp; \text{$d_i\gt 0$} \\ d_i +2B, &amp; \text{$d_i\leq 0$} \end{cases} \\ d_i&amp;\gt 0时, x增1 \end{aligned} d0​di+1​di​​=A+2B={di​+2A+2B,di​+2B,​di​>0di​≤0​>0时,x增1​

−1≤m≤0-1\leq m\leq 0−1≤m≤0:
d0=2A−Bdi+1={di+2A−2B,di&gt;0di+2A,di≤0di&gt;0时,y减1\begin{aligned} d_0 &amp;= 2A-B \\ d_{i+1} &amp;= \begin{cases} d_i + 2A-2B, &amp; \text{$d_i\gt 0$} \\ d_i + 2A, &amp; \text{$d_i\leq 0$} \end{cases} \\ d_i&amp;\gt 0时, y减1 \end{aligned} d0​di+1​di​​=2A−B={di​+2A−2B,di​+2A,​di​>0di​≤0​>0时,y减1​

m&lt;−1m\lt -1m<−1:
d0=A−2Bdi+1={di−2B,di&gt;0di+2A−2B,di≤0di&lt;0时,x增1\begin{aligned} d_0 &amp;= A-2B \\ d_{i+1} &amp;= \begin{cases} d_i - 2B, &amp; \text{$d_i\gt 0$} \\ d_i + 2A - 2B, &amp; \text{$d_i\leq 0$} \end{cases} \\ d_i&amp;\lt 0时, x增1 \end{aligned} d0​di+1​di​​=A−2B={di​−2B,di​+2A−2B,​di​>0di​≤0​<0时,x增1​

代码描述:

#include <windows.h>
#include <GL.H>
#include <GLAUX.H>
#include <GLU.H>
#include <math.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
//添加这3条语句
#pragma comment (lib, "opengl32.lib")
#pragma comment (lib, "glu32.lib")
#pragma comment (lib, "glaux.lib")
//#pragma comment( linker, "/subsystem:\"windows\" /entry:\"mainCRTStartup\"" ) //这句是不让控制台窗体出现,如果想要出现,去掉即可。
inline void init() //初始化
{glClearColor(0.0, 0.0, 0.0, 1.0);//黑色背景
}
//绘制图形函数
float r = 1, g = 0, b = 0;
float x = 30.0f, y = 30.0f;
float R1, R2;
float pi = 3.1415926f;
int i;
int x0; int y_0; int x1; int y_1; float rc; float gc; float bc;void CALLBACK draw()
{float dx = x1 - x0, dy = y_1 - y_0;float m = 0;if (dx != 0) m = dy / dx;else return;if (x0 > x1){int t = x1; x1 = x0; x0 = t;t = y_1; y_1 = y_0; y_0 = t;}int d = 0;int d1 = d, d2 = d;int a = y_0 - y_1, b = x1 - x0, c = x0 * y_1 - x1 * y_0;glColor3f(rc, gc, bc);d = a + a + b;d1 = a + a;d2 = (a + b) + (a + b);int x = x0;int y = y_0;for (int i = x0; i < x1; i++){if (d < 0){y++;d += d2;}else d += d1;x++;glBegin(GL_POINTS);glVertex2i(x, y);glEnd();}glFinish();
}void set(int x0, int y_0, int x1, int y_1, float rc, float gc, float bc) {::x0 = x0;  ::x1 = x1; ::y_0 = y_0;   ::y_1 = y_1;   ::rc = rc; ::gc = gc; ::bc = bc;
}void CALLBACK change(){set(100, 500, 350, 550, 0.0f, 1.0f, 0.0f);  draw();
}void main()
{auxInitDisplayMode(AUX_SINGLE | AUX_RGBA);auxInitPosition(100, 0, 1000, 1000);auxInitWindow("CGOpenGL");init();auxIdleFunc(change);auxMainLoop( draw );
}

所有代码下载与效果展示:

该代码采用包含直线段绘制的两种算法:
**中点算法, 和 DDA算法. **
分别采用两种算法描绘出4种不同斜率的直线, 外加一条单独处理的垂直x轴的直线. 有明确的注释.
虽然OpenGL1.1库文件较老, 但不论是对于教学还是实践, 对理解直线段算法都具有重要意义.

下载地址: https://download.csdn.net/download/boyinc0de/11206604

效果展示:

其中左侧图形为: 中点算法绘制
中间竖线为: 特殊处理
右侧图形为: DDA算法绘制

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