VC++6.0环境下区域填充算法实现与学习心得

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0 下载量 112 浏览量 更新于2024-10-09 收藏 41KB RAR 举报
资源摘要信息:"本资源为一个包含区域填充算法实现的压缩文件包,文件名"region_fill1.rar",适用于VC++6.0开发环境。它包含一个在自学计算机图形学期间编写的程序,涉及的知识点包括区域填充算法及其在VC++6.0中的应用。该资源的参考文献为孙家广教授的《计算机图形学》和《Windows程序设计》。" 知识点详细说明: 1. 区域填充算法 区域填充算法是计算机图形学中的一种技术,用于在图形界面上填充特定的封闭区域。填充可以是均匀的单一颜色,也可以是更复杂的图案或渐变色。在二维绘图中,常见的区域填充算法有种子填充(seed fill)算法、扫描线填充、边界填充(boundary fill)算法等。 2. VC++6.0 VC++6.0是微软推出的Visual C++的一个版本,属于Windows平台下的一个集成开发环境。VC++6.0支持C和C++语言的编程,并提供了丰富的类库和工具,用于开发Windows应用程序。VC++6.0广泛应用于20世纪90年代末至21世纪初的软件开发。 3. 自学计算机图形学 计算机图形学是研究如何使用计算机技术生成、处理、存储和显示图形信息的科学。对于初学者而言,自学计算机图形学可能涉及到大量数学知识,如线性代数、几何学、离散数学等,同时也需要对图形学算法有深入的理解。 4. 开发环境vc 6.0 VC++6.0是C++程序开发的集成开发环境,广泛用于开发Windows应用程序。其功能包括源代码编辑、编译、调试等。VC++6.0的用户界面友好,支持多种编程语言和项目类型。 5. 参考文献 a. 《计算机图形学》 - 孙家广 此书是一本关于计算机图形学的教材或参考书,由清华大学教授孙家广编写,全面介绍了计算机图形学的基础知识、图形处理技术、图形系统等,是计算机图形学领域的权威著作。 b. 《Windows程序设计》 此书可能指由Charles Petzold所著的《Programming Windows》,这是一本介绍如何在Windows平台上编写应用程序的经典书籍。书中详细讲解了Windows的编程接口、消息机制、图形用户界面设计等内容。 6. 区域填充算法VC++6.0 在VC++6.0中实现区域填充算法,需要程序员了解如何操作图形界面,在给定的图形窗口或画布上,利用算法对指定区域进行填充。通常会涉及到GDI(图形设备接口)的使用,以及对像素、线条、颜色等图形元素的操作。 7. 压缩包文件名称列表 给定的文件名称列表包含"249109",但没有给出更多的文件名,因此无法得知具体的文件内容。在实际操作中,文件名可能代表了不同的程序模块、资源文件或版本号等。根据文件名,我们可以推测该文件包含的可能是源代码文件、资源文件或其他相关资源。在接收并解压该压缩包后,通常需要进一步查看文件内部结构和内容来确定具体的文件用途。

请详细解释下这段代码Rect<float> Framer::ComputeActiveCropRegion(int frame_number) { const float min_crop_size = 1.0f / options_.max_zoom_ratio; const float new_x_crop_size = std::clamp(region_of_interest_.width * options_.target_crop_to_roi_ratio, min_crop_size, 1.0f); const float new_y_crop_size = std::clamp(region_of_interest_.height * options_.target_crop_to_roi_ratio, min_crop_size, 1.0f); // We expand the raw crop region to match the desired output aspect ratio. const float target_aspect_ratio = static_cast<float>(options_.input_size.height) / static_cast<float>(options_.input_size.width) * static_cast<float>(options_.target_aspect_ratio_x) / static_cast<float>(options_.target_aspect_ratio_y); Rect<float> new_crop; if (new_x_crop_size <= new_y_crop_size * target_aspect_ratio) { new_crop.width = std::min(new_y_crop_size * target_aspect_ratio, 1.0f); new_crop.height = new_crop.width / target_aspect_ratio; } else { new_crop.height = std::min(new_x_crop_size / target_aspect_ratio, 1.0f); new_crop.width = new_crop.height * target_aspect_ratio; } const float roi_x_mid = region_of_interest_.left + (region_of_interest_.width / 2); const float roi_y_mid = region_of_interest_.top + (region_of_interest_.height / 2); new_crop.left = std::clamp(roi_x_mid - (new_crop.width / 2), 0.0f, 1.0f - new_crop.width); new_crop.top = std::clamp(roi_y_mid - (new_crop.height / 2), 0.0f, 1.0f - new_crop.height); const float normalized_crop_strength = std::powf(options_.crop_filter_strength, ElapsedTimeMs(timestamp_) / kUnitTimeSlice); active_crop_region_.left = IirFilter(active_crop_region_.left, new_crop.left, normalized_crop_strength); active_crop_region_.top = IirFilter(active_crop_region_.top, new_crop.top, normalized_crop_strength); active_crop_region_.width = IirFilter( active_crop_region_.width, new_crop.width, normalized_crop_strength); active_crop_region_.height = IirFilter( active_crop_region_.height, new_crop.height, normalized_crop_strength); timestamp_ = base::TimeTicks::Now(); if (VLOG_IS_ON(2)) { DVLOGFID(2, frame_number) << "region_of_interest=" << region_of_interest_; DVLOGFID(2, frame_number) << "new_crop_region=" << new_crop; DVLOGFID(2, frame_number) << "active_crop_region=" << active_crop_region_; } return active_crop_region_; }

2023-06-09 上传