像素化几何图元

Question

必须具有几何图元集的矩阵表示（即，线，曲线，圆，矩形，以及它们的填充形式）。为简单起见，您可能认为我们只处理行，因此答案已经在[SO]。因此，矩形可以很容易地像素化。然而，对于其他原语，我会看到两个问题：

  

1）如何对包含圆形的曲线进行像素化（〜闭合曲线）？
  2）如何对填充的简单/复杂形状（矩形，多贴片）进行像素化？

最简单的方法（目前正在使用）可能是利用可视化库（例如MatPlotLib Python）将结果（几何图元的地图）保存为磁盘上的像素化​​图像（或RAM），然后为了感兴趣的目的重复使用它。显然，这种方法可以处理任何复杂性，因为在背景中无论它（可视化器）输出是2D image，即2D matrix。然而，在这个应用程序中出现了一些严重的问题：

  

1）程序很慢！
   2）该过程不是标准的，但在很大程度上取决于可视化器的设置，通常情况下，低级配置不可能或难以为可视化器设置。换句话说，正在使用的黑匣子缺乏对程序的控制。

Answer 1

您正在做的事情被称为几何图元的“扫描转换”。

对于细分细分，您已经了解the Bresenham algorithm。

圈子有一个类似的，有点棘手（关于端点的处理）。

一般曲线是一个更广泛的主题。你可以想到圆锥曲线，样条曲线或手绘。一种方法是用折线近似它们。

要填充多边形，可以使用扫描线算法（考虑扫描水平线并在具有多边形轮廓的交叉点之间填充）。

要填充任意形状，可以选择绘制轮廓并使用种子填充（从给定的内部点开始）。

您可以在http://www.cse.ohio-state.edu/~gurari/course/cis681/cis681Ch5.html

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