DXUT框架下三角形面片操作教程

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0 下载量 48 浏览量 更新于2024-10-24 收藏 4.65MB RAR 举报
资源摘要信息:"三角形面片操作DXUT框架应用" 在计算机图形学和游戏开发领域,DirectX是微软提供的一套用于开发多媒体应用程序的API。DXUT是DirectX Utility Toolkit的缩写,它是一个基于DirectX的辅助库,简化了DirectX应用的创建过程,封装了常见的DirectX初始化和消息处理代码。DXUT框架使得开发人员可以更集中于实际的游戏逻辑和渲染代码,而非底层的DirectX初始化细节。 DXUT框架的使用允许开发者快速构建Windows应用程序,并提供了一个事件驱动的框架,可以处理各种Windows消息以及DirectX特定的事件。它还支持一些高级功能,比如自动切换显示模式、窗口化和全屏模式切换、运行时性能检测等。 标题中的"Triangle_DXUT_Move.rar"表明该文件包涉及使用DXUT框架来操作三角形面片,而"Move"表明可能会包含三角形的移动、旋转等变换操作。DXUT框架为这些操作提供了基础,例如,开发者可以通过DXUT创建一个渲染循环,然后在这个循环中加入三角形的变换代码,以实现移动、旋转等动画效果。 "基于DXUT框架的三角形面片操作"这一描述指出,该资源将向开发者介绍如何使用DXUT框架来创建和操作三角形面片。在DirectX中,三角形是最基本的图元,几乎所有的3D模型都是由三角形面片构成。三角形的创建通常涉及到顶点的定义、纹理的映射以及法线的计算等。DXUT提供了快速创建和管理这些顶点数据的方法,简化了渲染三角形的流程。 描述中还提到“完成各项基本操作”,这意味着文件中可能包含了创建窗口、初始化DirectX设备、加载和设置着色器、渲染三角形以及处理用户输入等基础操作的代码示例。开发者可以学习如何使用DXUT框架来封装这些操作,使得代码更加清晰、易于管理。 关于标签"dxut triangle",它直接指出了学习资源的核心内容,即DXUT框架和三角形面片操作。这两个关键词可以帮助有需要的开发者快速找到相关资源,也明确指出了资源的应用场景和学习范围。 文件名称列表中的"QuadTreeTry"可能表明该资源包中还包含了与四叉树相关的代码示例或讨论。四叉树是一种常用的数据结构,用于在二维空间中组织对象,常用于碰撞检测、空间划分等领域。在DirectX或DXUT框架中,四叉树的使用可以优化渲染过程,通过空间划分减少不必要的渲染计算。虽然标题和描述未提及四叉树,但文件列表暗示了可能包含更高级的话题。 总结以上信息,这个资源包是一个面向使用DXUT框架进行基础图形编程的开发者的学习材料,特别是那些希望学习如何操作三角形面片并希望了解四叉树等高级数据结构在图形学中应用的开发者。资源包通过DXUT框架简化了DirectX的使用,并通过实例代码帮助开发者理解和掌握基本的3D图形编程技术。

def SegMentLWelder(mask_k, mask_box, img_show, contours_info, box, k_class): imgL = cv2.copyTo(mask_k, mask_box) contours_mask_k, _ = cv2.findContours( imgL, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contours_mask_k[0]) center = [int(x), int(y)] area, trg1 = cv2.minEnclosingTriangle(contours_mask_k[0]) triange_P1 = trg1[0][0] triange_P2 = trg1[1][0] triange_P3 = trg1[2][0] areaL = len(np.where(imgL == 255)[0]) triangle_cnt1 = np.array([triange_P1, center, triange_P2]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt1.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange1 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) triangle_cnt2 = np.array([triange_P2, center, triange_P3]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt2.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange2 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) area1 = len(np.where(img_triange1 == 255)[0]) if area1 < 0.25*areaL or area1 > 0.75*areaL: triangle_cnt1 = np.array([triange_P1, center, triange_P3]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt1.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange1 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) else: area2 = len(np.where(img_triange2 == 255)[0]) if area2 < 0.25*areaL or area2 > 0.75*areaL: triangle_cnt2 = np.array([triange_P1, center, triange_P3]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt2.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange2 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) FindContourSinge(k_class, img_triange1, contours_info, img_show, times=1) FindContourSinge(k_class, img_triange2, contours_info, img_show, times=1)

2023-06-12 上传