Nicholl裁剪算法代码

时间: 2023-05-27 09:06:44 浏览: 42
由于Nicholl算法需要使用特定的计算器,因此在此无法提供完整的代码。以下是Nicholl算法的基本步骤: 1. 确定模板的形状和尺寸,以及裁剪区域的位置和大小。 2. 用计算器计算模板的位置和大小,以便在图像上对其进行裁剪。 3. 将模板放置在裁剪区域内,并对其进行调整,以确保其与图像的其他部分匹配。 4. 使用计算器计算模板的旋转角度,以便在图像上对其进行旋转。 5. 使用计算器计算模板的缩放比例,以便在图像上将其缩放到正确的大小。 6. 将模板应用于图像,并根据需要进行进一步的调整和修饰。 请注意,这只是Nicholl算法的基本步骤之一,具体实现可能因应用程序和计算器的不同而有所不同。
相关问题

用c++与easyx实现Nicholl-Lee-Nicholl线段裁剪算法

Nicholl-Lee-Nicholl(NLN)算法是一种线段裁剪算法,用于在计算机图形学中将线段裁剪到指定的窗口或视口中。它是一种快速而有效的算法,通常用于实时应用程序。 以下是使用C++和EasyX图形库实现NLN算法的代码: ```cpp #include <graphics.h> #include <iostream> using namespace std; // 定义 NLN 算法所需的几个数据结构 struct Point { int x; int y; }; struct Edge { Point p1; Point p2; float dx; float dy; }; struct Window { int left; int top; int right; int bottom; }; // 定义 NLN 算法函数 void NLN(Edge edge, Window window) { float t1 = 0, t2 = 1; float dx = edge.dx; float dy = edge.dy; // 判断线段是否在窗口内 if (dx == 0) { if ((edge.p1.x < window.left) || (edge.p1.x > window.right)) return; } else { float m = dy / dx; float c = edge.p1.y - m * edge.p1.x; float tleft = (window.left - c) / m; float tright = (window.right - c) / m; if (dx > 0) { if (tleft > t1) t1 = tleft; if (tright < t2) t2 = tright; } else { if (tleft < t2) t2 = tleft; if (tright > t1) t1 = tright; } } if (dy == 0) { if ((edge.p1.y < window.top) || (edge.p1.y > window.bottom)) return; } else { float m = dx / dy; float c = edge.p1.x - m * edge.p1.y; float ttop = (window.top - c) / m; float tbottom = (window.bottom - c) / m; if (dy > 0) { if (ttop > t1) t1 = ttop; if (tbottom < t2) t2 = tbottom; } else { if (ttop < t2) t2 = ttop; if (tbottom > t1) t1 = tbottom; } } // 判断线段是否被裁剪 if (t1 <= t2) { Point new_p1, new_p2; new_p1.x = edge.p1.x + t1 * dx; new_p1.y = edge.p1.y + t1 * dy; new_p2.x = edge.p1.x + t2 * dx; new_p2.y = edge.p1.y + t2 * dy; // 绘制裁剪后的线段 line(new_p1.x, new_p1.y, new_p2.x, new_p2.y); } } int main() { // 创建图形窗口 initgraph(640, 480); // 绘制窗口边框 setcolor(WHITE); rectangle(100, 100, 500, 400); // 定义窗口和线段数据 Window window = {100, 100, 500, 400}; Edge edge = {{50, 200}, {600, 200}, 0, 0}; // 计算线段裁剪后的结果并绘制 NLN(edge, window); // 关闭图形窗口 getch(); closegraph(); return 0; } ``` 以上代码中,我们首先定义了三个数据结构:`Point` 代表点的坐标,`Edge` 代表线段的两个端点,以及 `Window` 代表窗口的大小。 然后,我们实现了 `NLN` 函数,该函数接受一个线段和一个窗口作为输入,并计算线段在窗口内的裁剪结果。该函数的实现基于 NLN 算法的基本原理,即通过计算线段与窗口之间的交点来裁剪线段。 最后,我们在 `main` 函数中使用 `NLN` 函数计算线段的裁剪结果,并绘制在图形窗口中。在绘制之前,我们还绘制了一个矩形边框来表示窗口的大小。 运行程序后,将看到裁剪后的线段仅在窗口内被绘制,而窗口外的部分被裁剪掉了。

图形学算法之Nicholl-Lee-Nicholl算法

Nicholl-Lee-Nicholl(NLN)算法是一种用于计算二次曲面和直线之间的交点的图形学算法。它是一种基于解方程的方法,通过求解二次方程组来计算交点。NLN算法可以用于实现许多图形学应用程序,例如计算三维物体表面的交点和投影点,以及计算光线和物体表面的交点等。 NLN算法的基本思想是将一条直线的参数方程代入二次曲面方程,然后解出二次方程组,从而得到直线和曲面的交点。具体来说,假设直线的参数方程为P(u) = P0 + u * V,其中P0是直线上的一点,V是直线的方向向量,u是参数,二次曲面的方程为Q(x,y,z) = Ax^2 + By^2 + Cz^2 + Dxy + Exz + Fyz + Gx + Hy + Iz + J = 0,其中A、B、C、D、E、F、G、H、I、J是常数。将直线的参数方程代入二次曲面方程,得到一个一元二次方程关于参数u的方程,解出u,然后代入直线的参数方程,即可求出交点P(u)。 NLN算法的优点是计算速度快,不需要进行迭代计算,精度高,并且可以处理各种类型的曲面和直线。缺点是在某些情况下可能会出现计算不稳定的情况,例如当直线与二次曲面的交点非常靠近曲面的某些奇点时。此外,NLN算法需要解二次方程组,因此对于一些复杂的曲面,计算量可能会很大。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

计算机图形学 二维图形的裁剪

直线段裁剪算法有多种实现方法,如直接求交算法、Cohen-Sutherland编码法、中点分割算法、Nicholl-Lee-Nicholl算法、Cyrus-Beck参数法和Liang-Barskey算法。这些算法各有优缺点,适用于不同的场景和性能需求。例如,...
recommend-type

2024年欧洲化学电镀市场主要企业市场占有率及排名.docx

2024年欧洲化学电镀市场主要企业市场占有率及排名.docx
recommend-type

计算机本科生毕业论文1111

老人服务系统
recommend-type

探索Elasticsearch的节点角色:集群的构建基石

Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索引擎,它提供了一个分布式、多租户能力的全文搜索引擎,具有HTTP web接口和无模式的JSON文档。Elasticsearch是用Java编写的,但也可以作为服务在多种操作系统上运行,包括Windows、Linux和macOS。 ### Elasticsearch的主要特点包括: 1. **分布式性质**:Elasticsearch天生设计为分布式,可以很容易地扩展到数百台服务器,处理PB级别的数据。 2. **实时搜索**:Elasticsearch提供了快速的搜索能力,可以实时索引和搜索数据。 3. **高可用性**:通过自动分片和复制,Elasticsearch确保了数据的高可用性和容错性。 4. **多租户**:Elasticsearch支持多租户,允许多个用户或应用共享同一集群资源。 5. **丰富的查询语言**:Elasticsearch提供了强大的查询语言,支持结构化、非结构化数据的复杂搜索需求。 6. **横向扩展**:Elasticsearch可以通过简单地增加节点来扩展集群。 等
recommend-type

JAVA语言考试系统的设计与实现(论文+源代码+文献综述+外文翻译+开题报告).zip

JAVA语言考试系统的设计与实现(论文+源代码+文献综述+外文翻译+开题报告)
recommend-type

婚礼GO网站创业计划书.docx

"婚礼GO网站创业计划书" 在创建婚礼GO网站的创业计划书中,创业者首先阐述了企业的核心业务——GO婚礼设计,专注于提供计算机软件销售和技术开发、技术服务,以及与婚礼相关的各种服务,如APP制作、网页设计、弱电工程安装等。企业类型被定义为服务类,涵盖了一系列与信息技术和婚礼策划相关的业务。 创业者的个人经历显示了他对行业的理解和投入。他曾在北京某科技公司工作,积累了吃苦耐劳的精神和实践经验。此外,他在大学期间担任班长,锻炼了团队管理和领导能力。他还参加了SYB创业培训班,系统地学习了创业意识、计划制定等关键技能。 市场评估部分,目标顾客定位为本地的结婚人群,特别是中等和中上收入者。根据数据显示,广州市内有14家婚庆公司,该企业预计能占据7%的市场份额。广州每年约有1万对新人结婚,公司目标接待200对新人,显示出明确的市场切入点和增长潜力。 市场营销计划是创业成功的关键。尽管文档中没有详细列出具体的营销策略,但可以推断,企业可能通过线上线下结合的方式,利用社交媒体、网络广告和本地推广活动来吸引目标客户。此外,提供高质量的技术解决方案和服务,以区别于竞争对手,可能是其市场差异化策略的一部分。 在组织结构方面,未详细说明,但可以预期包括了技术开发团队、销售与市场部门、客户服务和支持团队,以及可能的行政和财务部门。 在财务规划上,文档提到了固定资产和折旧、流动资金需求、销售收入预测、销售和成本计划以及现金流量计划。这表明创业者已经考虑了启动和运营的初期成本,以及未来12个月的收入预测,旨在确保企业的现金流稳定,并有可能享受政府对大学生初创企业的税收优惠政策。 总结来说,婚礼GO网站的创业计划书详尽地涵盖了企业概述、创业者背景、市场分析、营销策略、组织结构和财务规划等方面,为初创企业的成功奠定了坚实的基础。这份计划书显示了创业者对市场的深刻理解,以及对技术和婚礼行业的专业认识,有望在竞争激烈的婚庆市场中找到一席之地。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【基础】图像的几何变换:缩放、旋转与翻转

![【基础】图像的几何变换:缩放、旋转与翻转](https://img-blog.csdnimg.cn/ebace0d8b8c94a058abdb8b10e5ed995.png) # 2.1 图像缩放的理论基础 图像缩放是一种几何变换,它可以改变图像的大小,使其适合特定的显示或处理需求。图像缩放可以通过以下变换矩阵来实现: ``` S = [[sx, 0, 0], [0, sy, 0], [0, 0, 1]] ``` 其中: * `sx` 和 `sy` 分别是水平和垂直缩放因子。 * `sx > 1` 和 `sy > 1` 表示图像放大。 * `sx < 1` 和
recommend-type

字节跳动面试题java

字节跳动作为一家知名的互联网公司,在面试Java开发者时可能会关注以下几个方面的问题: 1. **基础技能**:Java语言的核心语法、异常处理、内存管理、集合框架、IO操作等是否熟练掌握。 2. **面向对象编程**:多态、封装、继承的理解和应用,可能会涉及设计模式的提问。 3. **并发编程**:Java并发API(synchronized、volatile、Future、ExecutorService等)的使用,以及对并发模型(线程池、并发容器等)的理解。 4. **框架知识**:Spring Boot、MyBatis、Redis等常用框架的原理和使用经验。 5. **数据库相
recommend-type

微信行业发展现状及未来行业发展趋势分析.docx

微信行业发展现状及未来行业发展趋势分析 微信作为移动互联网的基础设施,已经成为流量枢纽,月活跃账户达到10.4亿,同增10.9%,是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右,伴随中国移动互联网进程的不断推进,微信的活跃账户一直维持稳步增长,在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信月活发展历程显示,微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人,同比增长5.5%,环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下,并在2017年年底下滑至7.7%左右。微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定,从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例,用户的粘性极强,继续提升的空间并不大。 微信作为流量枢纽,已经成为移动互联网的基础设施,月活跃账户达到10.4亿,同增10.9%,是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右,伴随中国移动互联网进程的不断推进,微信的活跃账户一直维持稳步增长,在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势,这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示,微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人,同比增长5.5%,环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下,并在2017年年底下滑至7.7%左右。 微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定,从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例,用户的粘性极强,继续提升的空间并不大。因此,在整体用户数量开始触达天花板的时候,微信自身也在重新寻求新的增长点。 中国的整体移动互联网人均单日使用时长已经较高水平。18Q1中国移动互联网的月度总时长达到了77千亿分钟,环比17Q4增长了14%,单人日均使用时长达到了273分钟,环比17Q4增长了15%。而根据抽样统计,社交始终占据用户时长的最大一部分。2018年3月份,社交软件占据移动互联网35%左右的时长,相比2015年减少了约10pct,但仍然是移动互联网当中最大的时长占据者。 争夺社交软件份额的主要系娱乐类App,目前占比达到约32%左右。移动端的流量时长分布远比PC端更加集中,通常认为“搜索下載”和“网站导航”为PC时代的流量枢纽,但根据统计,搜索的用户量约为4.5亿,为各类应用最高,但其时长占比约为5%左右,落后于网络视频的13%左右位于第二名。PC时代的网络社交时长占比约为4%-5%,基本与搜索相当,但其流量分发能力远弱于搜索。 微信作为移动互联网的基础设施,已经成为流量枢纽,月活跃账户达到10.4亿,同增10.9%,是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右,伴随中国移动互联网进程的不断推进,微信的活跃账户一直维持稳步增长,在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势,这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示,微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人,同比增长5.5%,环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下,并在2017年年底下滑至7.7%左右。 微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定,从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例,用户的粘性极强,继续提升的空间并不大。因此,在整体用户数量开始触达天花板的时候,微信自身也在重新寻求新的增长点。 微信作为移动互联网的基础设施,已经成为流量枢纽,月活跃账户达到10.4亿,同增10.9%,是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右,伴随中国移动互联网进程的不断推进,微信的活跃账户一直维持稳步增长,在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势,这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示,微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人,同比增长5.5%,环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下,并在2017年年底下滑至7.7%左右。 微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定,从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例,用户的粘性极强,继续提升的空间并不大。因此,在整体用户数量开始触达天花板的时候,微信自身也在重新寻求新的增长点。 微信作为移动互联网的基础设施,已经成为流量枢纽,月活跃账户达到10.4亿,同增10.9%,是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右,伴随中国移动互联网进程的不断推进,微信的活跃账户一直维持稳步增长,在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势,这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示,微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人,同比增长5.5%,环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下,并在2017年年底下滑至7.7%左右。 微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定,从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例,用户的粘性极强,继续提升的空间并不大。因此,在整体用户数量开始触达天花板的时候,微信自身也在重新寻求新的增长点。