5、Processing图形编程:变换与绘制基础

Processing图形编程:变换与绘制基础

1. 变换基础

在计算机图形学中,变换是一个通用术语,用于描述诸如平移、旋转、缩放或扭曲几何图形(由顶点组成)等操作。这些操作在内部可能相当复杂,尤其是在3D环境中,需要依赖向量和矩阵等数学结构。

1.1 3D渲染与平移

Processing提供了P3D渲染器,可将默认的JAVA2D渲染器切换为支持3D的渲染器。在JAVA2D中,坐标空间由x和y轴定义,屏幕左上角为点(0, 0),x轴向右递增,y轴向下递增。而P3D渲染器增加了z轴,z轴值从计算机屏幕向观察者递增。

以下是一个展示z轴平移的示例代码:

/** 
 * Translation along the Z-axis,  
 * By Ira Greenberg <br /> 
 *  The Essential Guide to Processing for Flash Developers  
 * Friends of ED, 2009 
 */ 

void setup(){ 
  size(400, 200, P3D); 
  background(175); 
  noStroke(); 
  fill(255); 
  lights(); 

  // sphere 1 
  translate(100, height/2, 0); 
  sphere(50); 

  // sphere 2 
  translate(150, 0, 50); 
  sphere(50); 
} 

当右侧的球体沿z轴平移50像素时

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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