OpenGL之旅

OpenGL入门指南
本文介绍了OpenGL的基本概念及其在C++中的应用。提供了OpenGL的核心库及辅助库的简介,并通过一个简单的示例程序展示了如何使用GLUT库来绘制一个矩形。

关于OpenGL

百度知道:http://baike.baidu.com/view/9222.htm

挑关键的说:OpenGL是一个开放的三维图形软件包,面向对象、跨平台、C/C++。

基于VC++的OpenGL编程讲座之概述:http://dev.yesky.com/424/2080424.shtml

官网:http://www.opengl.org/

 

关于OpenGL有许多库:

OpenGL核心库:gl

OpenGL实用程序库: glu

OpenGL编程辅助库:aux

OpenGL实用程序工具包(OpenGLutility toolkit,GLUT):glut

Windows专用库:wgl

 

初学好像都是使用GLUT库,主页在这里:http://www.opengl.org/resources/libraries/glut/

下载GLUT库,得到5个文件:

glut32.lib

glut32.dll

glut.lib

glut.h

glut.dll

 

文件需要分类存放(以VC6为例):lib后缀的放在C:\Program Files\MicrosoftVisual Studio\VC98\Lib里;h后缀文件放到C:\ProgramFiles\Microsoft Visual Studio\VC98\Include\GL里;还有dll文件,暂时放到C:\WINDOWS\system32目录下,程序Release后记得要与程序放在一起。

 

试试编写第一个程序

#include "gl\glut.h"
#include "stdlib.h"
void display()
{
	glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT);
	glBegin(GL_POLYGON);
		glVertex2f(-0.5,-0.5);
		glVertex2f(-0.5,0.5);
		glVertex2f(0.5,0.5);
		glVertex2f(0.5,-0.5);
	glEnd();
	glFlush();
}

void init()
{
	glClearColor(1.0f,1.0f,1.0f,1.0f);
	glColor3f(1.0,0.0,0.0);
	glMatrixMode(GL_PROJECTION);
	glLoadIdentity();
	gluOrtho2D(-1.0,1.0,-1.0,1.0);
}

void main(int argc,char** argv){

	glutInit(&argc,argv);	//初始化GLUT库
	glutInitDisplayMode(GLUT_SINGLE|GLUT_RGB);	//设定窗口的显示模式
	glutCreateWindow("HelloOpenGL!");	//创建窗口
	glutDisplayFunc(display);	//指定窗口的显示回调函数(display)
	glutMainLoop();	//运行框架
} 

运行结果

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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