算法描述
1.基本变换矩阵
1. 缩放矩阵
void ScaleMatrix(float Sx, float Sy, float m[3][2])
{
for (int i = 0; i < 3; i++) {
m[i][0] *= Sx;
m[i][1] *= Sy;
}
}
2. 旋转矩阵
void RotateMatrix(float S, float C, float m[3][2])
{
float temp;
for (int i = 0; i < 3; i++) {
temp = m[i][0];
m[i][0] = temp * C - m[i][1] * S;
m[i][1] = temp * S + m[i][1] * C;
}
}
3. 平移矩阵
void TranslateMatrix(float Tx, float Ty, float m[3][2])
{
// 矩阵平移变换的位移量
m[2][0] += Tx;
m[2][1] += Ty;
}
2.Cohn-Sutherland直线裁剪算法
Cohn-Sutherland直线裁剪算法即对直线段p1(x1 ,y1)、p2(x2 ,y2)进行裁剪
1.基本思想:对每条直线段p1(x1,y1)p2(x2,y2)分三种情况处理
直线段完全可见,“简取”之。
直线段完全不可见,“简弃”之。
直线段既不满足“简取”的条件,也不满足“简弃”的条件,需要对直线段按交点进行分段,分段后重复上述处理。
2 编码方法
编码: 对于任一端点(x,y),根据其坐标所在的区域,赋予一个4位的二进制码D3D2D1D0。
编码规则如下:
- 若x<wxl,则D0=1,否则D0=0;
- 若x>wxr,则D1=1,否则D1=0;
- 若y<wyb,则D2=1,否则D2=0;
- 若y>wyt,则D3=1,否则D3=0。
裁剪一条线段时,先求出端点p1和p2的编码 code1和code2,然后:
- 若code1|code2=0,对直线段应简取之。
- 若code1&code2≠0,对直线段可简弃之。
- 若上述两条件均不成立。则需求出直线段与窗口边界的交点。在交点处把线段一分为二, 其中必有一段完全在窗口外,可以弃之。再对另一段重复进行上述处理,直到该线段完全被舍弃或者找到位于窗口内的一段线段为止。
3.具体做法:
按左、下、右、上的顺序求出直线段与窗口边界的交点,分段处理
例:对于直线段P1P2
- 求出P1P2与左边界有实交点P3,一分为二,简弃直线段P1P3,处理P2P3
- 求出P2P3与下边界的实交点P4,一分为二,简弃P2P4,剩下的P3P4可以简取。
3. Liang-Barsky直线裁剪算法:
任意直线段I(X1 ,Y1)J(X2 ,Y2 )的参数方程:
x=x1+u•(x2 -x1)
y=y1+u•(y2 -y1)
(0 ≤ u ≤ 1)
给定裁剪窗口,如果任一点在窗口内则:
wxl≤ x1+u•(x2 -x1 )≤ wxr
wyb≤y1+u•(y2 -y1 ) ≤ wyt
u•(x1 -x2 )≤ x1 – wxl 左边界
u•(x2 -x1 )≤ wxr – x1 右边界
u•(y1 -y2 )≤ y1 – wyb 下边界
u•(y2 -y1 ) ≤ wyt – y1 上边界
(u•pk≤qk ,k=1,2,3,4)
令:
p1 = x1 -x2
p2 = x2 -x1
p3 = y1 -y2
p4 = y2 -y1
q1 = x1 – wxl
q2 = wxr – x1
q3 = y1 – wyb
q4 = wyt – y1
(u•pk≤qk,其中:k=1,2,3,4)
- 取“=”时求得的u对应的是直线不窗口边界的交点
- 1、2、3、4分别对应左、右、下、上边界
- u=0和1时分别对应直线的起点和终点
Uone=max(0,uk|pk<0,uk|pk<0)
Utwo=min(1,uk|pk>0,uk|pk>0)
例如: 对于IJ P1、P4小于0 Uone在0、u1、u4取大者 P2、P3大于0 Utwo在1、u2、u3取小者
限制条件: 如果Uone≤ Utwo取可求得两端点
4. Sutherland-Hodgman多边形裁剪算法
1. 基本思想:一次用窗口的一条边来裁剪多边形。
算法的输入是以顶点序列表示的多边形,输出也是一个顶点序列,这些顶点能够构成一个或多个多边形。
处理对象: 任意凸多边形。
窗口的任意一条边的所在直线(裁剪线)把窗口所在平面分成两部分:
- 可见一侧:包含窗口那部分
- 不可见一侧:不包含窗口那部分
2. 算法说明:
1、已知:多边形顶点数组src,顶点个数n,定义新多边形顶点数组dest。
2、赋初值:用变量flag来标识:0表示在内侧,1表示在外侧。
3、对多边形的n条边进行处理,对当前点号的考虑为:0~n-1。
for(i=0;i<n;i++)
{
if(当前第i个顶点是否在边界内侧?)
{
if(flag!=0) /*前一个点在外侧吗?*/
{
flag=0;/*从外到内的情况,将标志置0,作为下一次循环的前一点标志*/
(dest + j) =求出交点; /*将交点dest放入新多边形*/
j++;
}
(dest + j)= (src + i); /*将当前点srci放入新多边形*/
j++;
}
else
{
if(flag==0) /*前一个点在内侧吗?*/
{
flag=1;/*从内到外的情况,将标志置1,作为下一次循环的前一点标志*/
(dest + j) =求出交点; /*将交点dest放入新多边形*/
j++;
}
}
s= (src + i); /*将当前点作为下次循环的前一点*/
}
3.算法特点:
Sutherland-Hodgeman多边形裁剪算法具有一般性,被裁剪多边形可以是任意凸多边形,裁剪窗口不局限于矩形。
上面的算法是多边形相对窗口的一条边界进行裁剪的实现,对于窗口的每一条边界依次调用该算法程序,并将前一次裁剪的结果多边形作为下一次裁剪时的被裁剪多边形,即可得到完整的多边形裁剪程序。
5. Weiler-Atherton多边形裁剪算法
1.Weiler-Atherton任意多边形裁剪算法思想:
假设被裁剪多边形和裁剪窗口的顶点序列都按顺时针方向排列。当两个多边形相交时,交点必然成对出现,其中一个是从被裁剪多边形进入裁剪窗口的交点,称为“入点”,另一个是从被裁剪多边形离开裁剪窗口的交点,称为“出点”。算法从被裁剪多边形的一个入点开始,碰到入点,沿着被裁剪多边形按顺时针方向搜集顶点序列;而当遇到出点时,则沿着裁剪窗口按顺时针方向搜集顶点序列。按上述规则,如此交替地沿着两个多边形的边线行进,直到回到起始点。这时,收集到的全部顶点序列就是裁剪所得的一个多边形。由于可能存在分裂的多边形,因此算法要考虑:将搜集过的入点的入点记号删去,以免重复跟踪。将所有的入点搜集完毕后算法结束。
2.Weiler-Atherton任意多边形裁剪算法步骤:
- 顺时针输入被裁剪多边形顶点序列Ⅰ放入数组1中。
- 顺时针输入裁剪窗口顶点序列Ⅱ放入数组2中。
- 求出被裁剪多边形和裁剪窗口相交的所有交点,并给每个交点打上“入”、“出”标记。 然后将交点按顺序插入序列Ⅰ得到新的顶点序列Ⅲ,并放入数组3中; 同样也将交点按顺序插入序列Ⅱ得到新的顶点序列Ⅳ,放入数组4中;
- 初始化输出数组Q,令数组Q为空。接着从数组3中寻找“入”点。如果“入”点没找到,程序结束。
- 如果找到“入”点,则将“入”点放入S中暂存。
- 将“入”点录入到输出数组Q中。并从数组3中将该“入”点的“入”点标记删去。
- 沿数组3顺序取顶点:如果顶点不是“出点”,则将顶点录入到输出数组Q中,流程转第7步。否则,流程转第8步。
- 沿数组4顺序取顶点:如果顶点不是“入点”,则将顶点录入到输出数组Q中,流程转第8步。否则,流程转第9步。
- 如果顶点不等于起始点S,流程转第6步,继续跟踪数组3。否则,将数组Q输出;流程转第4步,寻找可能存在的分裂多边形。算法在第4步:满足“入”点没找到的条件时,算法结束。算法的生成过程见下图所示。
3.Weiler-Atherton任意多边形裁剪算法特点:
- 裁剪窗口可以是矩形、任意凸多边形、任意凹多边形。
- 可实现被裁剪多边形相对裁剪窗口的内裁或外裁,即保留窗口内的图形或保留窗口外的图形,因此在三维消隐中可以用来处理物体表面间的相互遮挡关系。3、裁剪思想新颖,方法简洁,裁剪一次完成,与裁剪窗口的边数无关。
源码参考(C++)
1.基本变换矩阵
//计算变换矩阵
void CalculateMatrix(float transMatrix[3][2])
{
Ccg2DTransDoc* pDoc = GetDocument();
switch (pDoc->m_transDir) {
case 0: // -X
switch (pDoc->m_transMode) {
case 0: // Move
TranslateMatrix(-DELTAX, 0, transMatrix);
break;
case 1: // rotate
RotateMatrix(-sin(DELTATHETA), cos(DELTATHETA), transMatrix);
break;
case 2: // Scale
ScaleMatrix(SSCALEX, 1, transMatrix);
break;
}
break;
case 1: // +X
switch (pDoc->m_transMode) {
case 0: // Move
TranslateMatrix(DELTAX, 0, transMatrix);
break;
case 1: // rotate
RotateMatrix(sin(DELTATHETA), cos(DELTATHETA), transMatrix);
break;
case 2: // Scale
ScaleMatrix(LSCALEX, 1, transMatrix);
break;
}
break;
case 2: // -Y
switch (pDoc->m_transMode) {
case 0: // Move
TranslateMatrix(0, -DELTAY, transMatrix);
break;
case 1: // rotate
RotateMatrix(-sin(DELTATHETA), cos(DELTATHETA), transMatrix);
break;
case 2: // Scale
ScaleMatrix(1, SSCALEY, transMatrix);
break;
}
break;
case 3: // +Y
switch (pDoc->m_transMode) {
case 0: // Move
TranslateMatrix(0, DELTAY, transMatrix);
break;
case 1: // rotate
RotateMatrix(sin(DELTATHETA), cos(DELTATHETA), transMatrix);
break;
case 2: // Scale
ScaleMatrix(1, LSCALEY, transMatrix);
break;
}
break;
}
}
//缩放矩阵
void Ccg2DTransView::ScaleMatrix(float Sx, float Sy, float m[3][2])
{
for (int i = 0; i < 3; i++) {
m[i][0] *= Sx;
m[i][1] *= Sy;
}
}
//旋转矩阵
void RotateMatrix(float S, float C, float m[3][2])
{
float temp;
for (int i = 0; i < 3; i++) {
temp = m[i][0];
m[i][0] = temp * C - m[i][1] * S;
m[i][1] = temp * S + m[i][1] * C;
}
}
//平移矩阵
void TranslateMatrix(float Tx, float Ty, float m[3][2])
{
// 矩阵平移变换的位移量
m[2][0] += Tx;
m[2][1] += Ty;
}
2.绘制直线
//绘制直线
void DisplayLine(CDC* pDC, CPoint p1, CPoint p2, COLORREF rgbColor)
{
CcgTransDoc* pDoc = GetDocument();
CPen newPen;
CPen* oldPen;
CPoint VP1, VP2;
newPen.CreatePen(PS_SOLID, 2, rgbColor);
oldPen = (CPen*)pDC->SelectObject(&newPen);
VP1.x = m_wndWidth / 2 + p1.x;
VP1.y = m_wndHeight / 2 - p1.y;
VP2.x = m_wndWidth / 2 + p2.x;
VP2.y = m_wndHeight / 2 - p2.y;
pDC->MoveTo(VP1);
pDC->LineTo(VP2);
pDC->SelectObject(oldPen);
newPen.DeleteObject();
}
3.直线2D变换
//直线2D变换
void TransLine(CPoint p1, CPoint p2, CPoint* tp1, CPoint* tp2, float transMatrix[3][2])
{
// 更改移动后的线段端点坐标p1, p2,利用矩阵乘法(x,y,1) * transMatrix[3][2]
tp1->x = p1.x * transMatrix[0][0] +
p1.y * transMatrix[1][0] +
transMatrix[2][0];
tp1->y = p1.x * transMatrix[0][1] +
p1.y * transMatrix[1][1] +
transMatrix[2][1];
tp2->x = p2.x * transMatrix[0][0] +
p2.y * transMatrix[1][0] +
transMatrix[2][0];
tp2->y = p2.x * transMatrix[0][1] +
p2.y * transMatrix[1][1] +
transMatrix[2][1];
}