OpenGL 凸多边形截取线段,Cyrus-Beck算法
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如图:展示了四条线段;
分别代表不同的情况;
首先用蓝色表示线段,Lime表示端点
我用绿色区域绘制出了被截取后的线段,用cyan表示被截取后线段的颜色;
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码龄16年
OpenGL 凸多边形截取线段,Cyrus-Beck算法
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如图:展示了四条线段;
分别代表不同的情况;
首先用蓝色表示线段,Lime表示端点
我用绿色区域绘制出了被截取后的线段,用cyan表示被截取后线段的颜色;
Cyrus-Beck算法抗锯齿曲线绘制课程设计与源码解析
Cyrus-Beck算法是一种广泛应用于计算机图形学中的线段与多边形相交检测的算法。该算法的核心在于高效地检测线段与多边形边界的交点,为解决计算机辅助设计、虚拟现实、动画制作中的相关问题提供了坚实的基础。
Cyrus-Beck算法思想
最近在复习计算机图形学,又被这个算法给难倒了,记得第一次学就找了好多资料,当时也没记得写个博客啥的记下来,这次一定要写下来,可不能再搞忘了(╥﹏╥),如果有不对的地方欢迎指正~ Cyrus-Beck算法是一种凸多边形裁剪算法,也叫做参数化裁剪算法。下面给出书上的例子: 如下图所示,是一个凸多边形区域R和一条线段,目标是求出线段落在区域R中的部分。 将线段用参数方程表示: 其中, 接下来我们直接上图: 图中A点是区域边界上一点,由它引出来一条内法线,P是线段上任意一点
OpenGL 凸多边形截取线段 Cyrus-Beck 算法
OpenGL 凸多边形截取线段 Cyrus-Beck 算法 OpenGL 凸多边形截取线段 Cyrus-Beck 算法 OpenGL 凸多边形截取线段 Cyrus-Beck 算法 OpenGL 凸多边形截取线段 Cyrus-Beck 算法 OpenGL 凸多边形截取线段 Cyrus-Beck 算法 OpenGL 凸多边形截取线段 Cyrus-Beck 算法 参考rorger的博文 http://blog.youkuaiyun.com/rorger/archive/2011/04/26/6364536.aspx http://blog.youkuaiyun.com/rorger/archive/2011/04/26/6364878.aspx
计算机图形学:liang算法和Cyrus-Beck算法
最后我还有一个发现,但应该也被人发现过,那就是P1P2与四条边界的交点为q1,q2,q3,q4的话,在P1P2与矩形有交集的前提下,对这六个点的x坐标[y坐标也行]进行排序,那么第3、4个点就是需要显示的线段的端点。这很容易理解,点积>0时就可能中内部嘛,这就限定了t[直线参数]的一个范围,每个这样的边限定的范围的交集就是t的范围;也是确定了上限组和下限组,这张图还好,起码给了上下限组的概念,有的书是完全不给这个概念的;其实上限组顾名思义,其中的线段给出的限定,可以确定t的一个上限,下限组也顾名思义;
直线的四种裁剪算法
基于openGL的四种直线裁减算法,cohen-sutherland算法,中点分割裁剪算法,梁友栋算法,beck算法。
Cyrus-Beck算法课程设计及源码
Cyrus-Beck算法课程设计及源码,程序和报告都是好的,无错误,已成功编译
2.qt-Cyrus-Beck算法(凸多边形的线裁剪算法-C++实现)
该算法比Cohen-Sutherland算法复杂不少, 它允许对非矩形窗口进行线剪裁。它还消除了Cohen-Sutherland算法中所需的重复计算。4.计算剪裁线向量与所有边缘的法线之间的点积,为正则为入点、否则为出点。3.计算每个边顶点与剪切线的向量与边的法线之间的点积(对于所有边)。5.从每组中选择一个't'值,并将其放入线的参数形式中以计算坐标。1.计算每条边的法线。2.计算剪裁线的向量。
opengl 直线多边形 裁剪
opengl 图形学 直线和多边形裁剪 C++
Cyrus Beck(参数化)裁剪算法基于opengl实现
Cyrus Beck裁剪算法是计算机图形学中的一个实验,这个实验的难点在于理解,而不在于实现。这个算法也是基础算法里比较有趣的一个。CB算法只针对凸多边形,对于凹多边形不适用。 Cyrus Beck算法要求我们对多边形的每条边进行讨论,从而找出真正的入点和出点。CB算法也叫参数化裁剪,那是因为其中用到了初中的几何原理,相似三角形,如果你将实验用到的几个矢量进行简单的平移延长就能发现所谓...
Cyrus_Beck多边形窗口裁剪
Cyrus_Beck多边形窗口裁剪,源码,能运行
DeepSeek安装教程
两分钟讲述deepseek正确安装教程
计算机图像学实验-Cyrus-Beck算法和梁友栋-Barsky算法(java实现附代码)
1、用Cyrus-Beck算法进行给定直线的裁剪。2、用梁友栋-Barsky算法进行给定直线的裁剪。
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数字IC后端培训教程之Hierarchical Flow子系统block partition和pin assignment详细教程
OpenGL 凸多边形截取线段 Cyrus-Beck算法的实现
OpenGL 凸多边形截取线段 Cyrus-Beck算法的实现2011-04-2616:01计算机图形学中 凸多边形截取 线段的问题//rorger, 2011 //凸多边形截取线段 #include "myglbase.h" #include "glut.h" #include "vector" #include "iostream" using namespace std; class Line2Se
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本文详细介绍了在RK3588 Android12系统上实战RTL8723DU WiFi蓝牙双模驱动移植的全过程。从驱动源码获取与修改、系统级集成与编译,到调试与性能优化,提供了完整的解决方案。特别针对USB接口适配、电源管理和蓝牙共存等关键问题给出了具体代码示例,帮助开发者快速完成驱动适配并提升设备稳定性。
OpenGL Cyrus-Beck 凸多边形截取射线
<br /> OpenGL Cyrus-Beck 凸多边形截取射线<br /> <br />你可以点此下载完整的实例:<br />http://rorger.download.youkuaiyun.com<br /> <br /> <br />Cyrus-Beck方法截取射线方式基本和线段方式一样;<br /> <br />首先是chopCIRadial函数:<br />int chopCIRadial(double&tIn,dou
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CyrusBeck
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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
【图形学】多边形裁剪算法综述
系列综述:💞目的:本文是个人学习多边形裁剪知识整理的,整理期间努力理解论文作者含义,并增加了自己的详述和注解。🥰来源:材料主要源于多边形裁剪相关论文进行的,每个知识点的学习和深入主要参考各平台大佬的文章
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Cyrus-Beck裁剪算法及OpenGL实践
恩..接着就是Cyrus-Beck算法。这个算法比之前的Cohen-Sutherland算法厉害,处理任意凸多边形对线段的裁剪。自然,这个算法也比Cohen-Sutherland算法复杂不少。 首先,是线段与多边形相交的情况: 我们把定义向量c = (C - A),而线段AC是射线A + ct的一部分。那么t取0和1就是线段AC。我们将射线与多边形的每条边求出相交时的...
大中型超市收银系统(可直接运行)
光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开
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