比如要生成如上所示的扫描线，可以作用于任何网格体，我们用虚幻引擎的shader编辑器来实现这个GPU特效。为什么叫灵魂扫描线呢，因为这个扫描线是由内而外的：从物体的外接球中心（外心）发射，直到外接球边缘，匀速地扫描经过的每个像素（原子），被扫射的像素们呈现反色，往复循环，这就是灵魂扫描线的基本原理。所以我们需要以下输入：
——对《计算机图形学基础教程》胡事民等著 的补充
在上一篇的叙述中，我们通过图层的方式完成了图片颜色的填充（详情请戳：Android不规则图像填充颜色小游戏），不过在着色游戏中更多的还是基于边界的图像的填充。本篇博客将详细描述。
将3D的点转换为2D的点之后，再用之前链接2D点的方法去连接这些点，这个叫做线框渲染
虽然笔者是个糙汉子，但是对这种可爱的东西都没啥抵抗力，这个库的使用本身很简单，没什么好说的，但是它只有绘制能力，没有交互能力，所以使用场景有限，先来用它画个示例图形：
https://juejin.cn/post/6942262577460314143
1. 课程名称：计算机图形学 2. 实验目的和要求： 目的：理解、掌握区域填充算法原理。 要求：读懂示范代码并对其改进。 3. 实验题目：区域四连通填充算法 4. 实验过程： （1） 复习区域填充算法原理； （2） 根据算法原理，读懂示范代码； （3） 尝试在示范代码的基础上，实现扫描线填充算法。 5. 实验结果 6. 实验分析 试比较扫描线填充算法与简单种子填充算法。 7. 附示范代码 /Files/opengl/区域四邻接点填充算法.rar
在图形学技术的发展中，硬件加速、实时渲染、虚拟现实和增强现实等方面的创新不断推动着图形学的前沿。这门技术为数字世界的可视化和交互提供了强大的工具和方法。
为了解决这个问题，我们可以使用一个数据结构，称为线段树（Segment Tree）。线段树是一种用于处理区间查询问题的数据结构，它可以高效地解决重叠矩形的问题。
泛洪填充(Flood Fill)很多时候国内的开发者称它为漫水填充，该算法在图形填充与着色应用程序比较常见，属于标配。在图像处理里对二值图像的Hole可以通过泛洪填充来消除，这个是泛洪填充在图像处理中很经典的一个用途，此外还可以通过泛洪填充为ROI区域着色。这个在图像处理也经常用到。让我们首先看一下泛洪填充算法本身，然后再说一下在图像处理中的应用场景。 泛洪填充算法 通常泛洪填充需要从一个点开始，这个点可以随机选择的一点，但是一定要在填充区域内部，然后它就会进行四邻域或者把邻域寻找对周围像素完成填充，直到遇
上一篇文章讨论了如何在多边形的某一点上分配光强度值，这里主要讨论如何为多边形确定实际的像素，即在栅格屏幕上的对应位置，这个过程称为光栅化(Rasterization)或者扫描转换 (Scan conversion)。
该文介绍了图像处理中的漫水填充算法（Flood Fill），这是一种基于递归的图像填充算法，可用于填充图像中的连续颜色区域。文章中还介绍了OpenCV中的floodFill函数，该函数可以方便地实现漫水填充算法。此外，文章还介绍了该算法的应用场景，如标记图像中的目标区域、图像分割等。
2．用编码裁剪法裁剪二维线段时，判断下列直线段采用哪种处理方法。假设直线段两个端点M、N的编码为1000和1001（按TBRL顺序）（ ）
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1．灰度等级为256级，分辨率为2048*1024的显示器，至少需要的帧缓存容量为（ ）
今天分享一个LeetCode题，题号是218，标题是天际线问题，题目标签是线段树和Line Sweep [ 扫描线算法 ] ，题目难度是困难。最近新学了Go语言，来尝试一下效果，同时后面也贴出了Java代码【线段树和线扫描】。
到目前为止，我通过解读Stefano Mattoccia教授的经典讲义，介绍了立体匹配算法的全貌。然后介绍了几个经典的立体匹配算法的评价指标和数据集。下一步我将介绍经典的立体匹配算法，并展示它们在实际中的应用。
道格拉斯-普克算法是我们常用的一种轨迹点的抽稀算法，抽稀出来的点可以尽可能的维持原先轨迹点的大体轮廓，剔除一些非必要的点。
在现实生活，平面，线和圆柱体是非常常见的结构，目前已有工作做了类似于BA的平面adjustment(即.PA)，但是这类工作在缺少平面的场景效果很差，为了增强系统的鲁棒性，引入更多的特征是有必要的，因此作者在本文中引入了额外的线和圆柱体特征，并且实现了平面-线-圆柱体-adjustment(即. PLCA)，并且证明了可以通过预处理使得PLCA独立于点云的大小，从而实现系统的实时性。
我们有 N 个与坐标轴对齐的矩形, 其中 N > 0, 判断它们是否能精确地覆盖一个矩形区域。
求n条线段的交点，可以用抽选配对的方式来遍历所有的情况，这样子时间复杂度为O(n2).
多边形的扫描转换是指： 把多边形的顶点表示转换为点阵表示。也就是知道多边形的边界，如何找到多边形内部的点，即把多边形内部填上颜色。
算法：图像泛洪填充算法，也称图像漫水填充算法，是从一个点开始附近像素点，填充成新的颜色，直到封闭区域内的所有像素点都被填充新颜色为止。泛红填充实现最常见有四邻域像素填充法，八邻域像素填充法，基于扫描线的像素填充方法。根据实现又可以分为递归与非递归（基于栈）。在图形填充与着色应用程序比较常见，属于标配，如windows paint的油漆桶功能。
算法：图像多边形填充是不仅可以填充凸多边形，而且可以填充任何不具有自相交的单调多边形，即其轮廓与每条水平线（扫描线）的相交最多为两次（最顶部边缘和/或底部边缘水平）。如果图像多边形填充部分或全部位于图像外部，则将对其进行裁剪，还可以处理以亚像素精度指定的像素坐标，意味着可以将坐标作为编码为整数的定点数传递。
随着移动互联网的盛行，现在手机APP大行其道，每个人的手机没有十几个APP都不好意思说自己是现代人，各种聊天、购物、直播、小视频等APP，有个陌生人社交的APP叫探探，本人用过几次，当然不是去为了找对象，而是纯粹为了好玩研究下他的U设计和软件逻辑流程等，其中有个雷达控件，单击以后可以搜索附近的异性进行配对，这个雷达控件的效果蛮好的，于是手痒琢磨着用Qt来实现一个，毕竟自己写了150多个控件了，已经上瘾了，对各种效果都如鱼得水，看到各种效果都不自然的想到编码思路等。
泛洪填充算法又称洪水填充算法是在很多图形绘制软件中常用的填充算法，最熟悉不过就是windows paint的油漆桶功能。算法的原理很简单，就是从一个点开始附近像素点，填充成新的颜色，直到封闭区域内的所有像素点都被填充新颜色为止。泛红填充实现最常见有四邻域像素填充法，八邻域像素填充法，基于扫描线的像素填充方法。根据实现又可以分为递归与非递归（基于栈）。
LOAM[1]是Ji Zhang于2014年提出的使用激光雷达完成定位与三维建图的算法，即Lidar Odometry and Mapping。之后许多激光SLAM算法借鉴了LOAM中的一些思想，可以说学习LOAM对学习3D激光SLAM很有帮助。本文对LOAM算法，以及简化版的开源代码A-LOAM进行简单介绍。
1引言 对集装箱翻箱问题[Container Relocation Problem(CRP)/Block(s) Relocation Problem (BRP) ]的背景及问题描述，在以下这篇文章中已详细展开（只用看前言及问题描述部分）： 集装箱翻箱问题的整数规划模型系列一（BRP-Ⅰ、BRP-Ⅱ及代码） 本文同样遵循“允许retrieval和relocation操作同时发生” BRP问题可以从两个角度上进行分类： Block的优先级是否唯一（或取走箱子的顺序是否绝对唯一）？若是，则称之为唯一优先级(di
1940年之前,计算机只能识别二进制,早期变成时,人脉会先使用特定英文进行编程,在按照翻译表将这些伪代码手工转化为二进制,再交给计算机去执行
TSINGSEE青犀视频的RTMP推流摄像头受到了很多用户的认可，由于摄像头的配置与视频的清晰度及流畅度有着直接的关系，配置不匹配会导致视频的模糊或者卡顿，因此很多用户在使用的时候，对于摄像机内的配置参数仍有些迷茫，所以本文我们将统一描述相关的参数问题，结合具体的摄像机参数看一下如何实现设备接入。
令 \Delta_{1} = 2a,\Delta_{2} = 2(a+b) ;
YUV是视频、图片、相机等应用中使用的一类图像格式，实际上是所有“YUV”像素格式共有的颜色空间的名称。 与RGB格式（红 – 绿 – 蓝）不同，YUV是用一个称为Y（相当于灰度）的“亮度”分量和两个“色度”分量表示，分别称为U（蓝色投影）和V（红色投影），由此得名。
大多数摄像机不支持用作网络摄像头，因为在没有记录的情况下几分钟不活动后，电源将关闭以节省电池电量。但是，如果您的摄像机在菜单中有自动关闭 ( A.Shut Off ) 选项，则可以将其设置为关闭或从不以防止其自动关闭。如果您的摄像机没有此选项，则它不能用作网络摄像头。
光栅化：决定哪些像素被集合图元覆盖的过程（Rasterization is the process of determining the set of pixels covered by a geometric primitive）。经过上面诸多坐标转换之后，现在我们得到了每个点的屏幕坐标值（Screen coordinate），也知道我 们需要绘制的图元（点、线、面）。但此时还存在两个问题。
上次我们谈到如何使用深度优先搜索解决迷宫问题。这次，我们再来看看深度优先搜索的其他应用，来模仿 photoshop 的魔棒功能来填充颜色。使用扫描线填充算法(scan-line fill)会更快，这一节我们先介绍 floodfill 算法。
从结构上看，机顶盒一般由主芯片、内存、调谐解调器、回传通道、CA（Conditional Access）接口、外部存储控制器以及视音频输出等几大部分构成。
力扣上类似的问题是会员题目，你可能没办法做，但对于这种经典的算法题，掌握思路还是必要的。
ROI(region of interest),中文翻译过来就是感兴趣区域，在机器视觉、图像处理中，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，这一部分区域被我们称之为感兴趣区域。
链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/104644924
这一节中主要阐述图形硬件的相关知识，主要包括 GPU 中数据的存放硬件， 以及各类缓冲区的具体含义和用途，如：z buffer（深度缓冲区）、stencil buffer （模板缓冲区）、frame buffer（帧缓冲区）和 color buffer（颜色缓冲区）。
在VVC中，输入的视频首先被划为为相等大小的块（最大支持划分为128×128大小的块，虽然VVC支持的变换的块最大尺寸为64×64），这些等大的块成为CTUs(coding tree units)，每一个CTU都有Y、Cb、Cr三个等大的CU。
Kmemleak能够检测内核中的内存泄漏，通过检测内核中未被释放但又无法找到其使用位置的内存，进一步定位、修复内存泄漏的问题。
从CSDN下载Demo源码：https://download.csdn.net/download/u011018979/19268420
上篇提到了 阻塞队列，本篇我们将优先级队列和阻塞队列结合，得到 阻塞优先队列，以此来实现一个定时器~
先说Image，Image 就是个图像，不能实例化，提供了位图和源文件操作的函数。本篇文章他就是来打酱油的，这里提供一个Bitmap转成BitmapSource的方法。
城市的天际线是从远处观看该城市中所有建筑物形成的轮廓的外部轮廓。给你所有建筑物的位置和高度，请返回由这些建筑物形成的 天际线 。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
N/P基本就是帧率的区别了，选PAL 50P比较好，一方面是与交流电工频一致，避免拍到灯光闪烁，再者50比较省空间，流畅度OK.
御剑是一款很好用的网站后台扫描工具，图形化页面，使用起来简单上手。 功能简介： 1.扫描线程自定义:用户可根据自身电脑的配置来设置调节扫描线程 2.集合DIR扫描 ASP ASPX PHP JSP MDB数据库 包含所有网站脚本路径扫描 3.默认探测200 (也就是扫描的网站真实存在的路径文件) 使用方法非常简单，接下来我就简单介绍一下其中一个版本：
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