只带一根手指的机器人手臂

本文介绍了一个使用OpenGL和GLUT库实现的手臂动画绘制程序。通过键盘输入可以控制肩部、肘部和手指关节的角度变化,展示基本的人手运动。代码中详细展示了如何设置OpenGL上下文、响应键盘输入并更新动画状态。

#include "stdafx.h"
#include <GL/glut.h>
#include <stdlib.h>

static int shoulder = 0, elbow = 0, finger = 0;

void init(void) 
{
   glClearColor (0.0, 0.0, 0.0, 0.0);
   glShadeModel (GL_FLAT);
}

void display(void)
{
   glClear (GL_COLOR_BUFFER_BIT);
   glPushMatrix();
   
   glTranslatef (-1.0, 0.0, 0.0);
   glRotatef ((GLfloat) shoulder, 0.0, 0.0, 1.0);
   glTranslatef (1.0, 0.0, 0.0);
   
   glPushMatrix();
   glScalef (2.0, 0.4, 1.0);
   glutWireCube (1.0);
   glPopMatrix();

   glTranslatef (1.0, 0.0, 0.0);
   glRotatef ((GLfloat) elbow, 0.0, 0.0, 1.0);
   glTranslatef (1.0, 0.0, 0.0);
   
   glPushMatrix();
   glScalef (2.0, 0.4, 1.0);
   glutWireCube (1.0);
   glPopMatrix();

   glTranslatef (1.0, 0.0, 0.0);
   glRotatef ((GLfloat) finger, 0.0, 0.0, 1.0);
   glTranslatef (0.3, 0.0, 0.0);

   glPushMatrix();
   glScalef(0.6,0.2,0.2);
   glutWireCube(1.0);
   glPopMatrix();

   glPopMatrix();
   glutSwapBuffers();
}

void reshape (int w, int h)
{
   glViewport (0, 0, (GLsizei) w, (GLsizei) h); 
   glMatrixMode (GL_PROJECTION);
   glLoadIdentity ();
   gluPerspective(65.0, (GLfloat) w/(GLfloat) h, 1.0, 20.0);
   glMatrixMode(GL_MODELVIEW);
   glLoadIdentity();
   glTranslatef (0.0, 0.0, -5.0);
}

void keyboard (unsigned char key, int x, int y)
{
   switch (key) {
      case 's':
         shoulder = (shoulder + 5) % 360;
         glutPostRedisplay();
         break;
      case 'S':
         shoulder = (shoulder - 5) % 360;
         glutPostRedisplay();
         break;
      case 'e':
         elbow = (elbow + 5) % 360;
         glutPostRedisplay();
         break;
      case 'E':
         elbow = (elbow - 5) % 360;
         glutPostRedisplay();
         break;
		  case 'f':
         finger = (finger + 5) % 360;
         glutPostRedisplay();
         break;
      case 'F':
         finger = (finger - 5) % 360;
         glutPostRedisplay();
         break;
      case 27:
         exit(0);
         break;
      default:
         break;
   }
}

int main(int argc, char** argv)
{
   glutInit(&argc, argv);
   glutInitDisplayMode (GLUT_DOUBLE | GLUT_RGB);
   glutInitWindowSize (500, 500); 
   glutInitWindowPosition (100, 100);
   glutCreateWindow (argv[0]);
   init ();
   glutDisplayFunc(display); 
   glutReshapeFunc(reshape);
   glutKeyboardFunc(keyboard);
   glutMainLoop();
   return 0;
}
本人较懒,不想写多个手指的情况,有兴趣的朋友请自行完成
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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