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Bresenham 的浮点算法中有一些东西让我很恼火。

算法如下：

void line(x0, x1, y0, y1)
{
  int deltax = x1 - x0;
  int deltay = y1 - y0;
  float error = 0;
  float deltaerr = Math.abs((float)deltay / (float)deltax);
  int y = y0

  for(int x=x0;x<=x1;x++)
  {
    SetPixel(x,y)
    error = error + deltaerr
    if (error >= 0.5)
    {
             y = y + 1
             error = error - 1.0
    }
  }
}

假设我们要绘制Y=0.6X。因此，在 x=0 的第一步中：错误将设置为 0.6，我们将运行 if 语句并且 y 会增加。并且错误将设置为-0.4。-0.4 将如何帮助我们下一步？

所以我的问题是这行代码：

error = error - 1.0

为什么我们应该将错误减少 1 ？我读过我们这样做是因为重新调整！它对我们有何帮助？

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错误是累积的。当它大于半个像素时，线移动一个像素，然后必须纠正错误，再次纠正一个完整的像素。

如果您只是将错误归零，您只会抵消部分错误，因此该线将过早地再次步进并且将是错误的梯度。

在您的 y = 0.6x 示例中，如果您计算错误但将其归零，则会发生以下情况：

error = 0;
plot pixel;
increment error. error = 0.6;
error > 0.5, so move over and reset error to 0;
plot pixel;
increment error. error = 0.6;
error > 0.5, so move over and reset error to 0;
plot pixel;
increment error. error = 0.6;
error > 0.5, so move over and reset error to 0;
...

所以这条线实际上有一个梯度为1；事实上，任何梯度 >= 0.5 的线都会出现相同的结果，这显然不是很有用。

如果你做对了：

error = 0;
plot pixel;
increment error. error = 0.6;
error > 0.5, so move over and subtract one; error = -0.4;
plot pixel;
increment error. error = 0.2;
plot pixel;
increment error. error = 0.8;
error > 0.5, so move over and subtract one; error = -0.2;
...

该线具有正确的梯度，因为该误差充当了定点计算的小数部分。

于 2012-12-06T17:05:43.340 回答
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error是ideal_y-current_y

当我们进入循环的下一次迭代时，我们增加x而不接触y. error=error+deltaerr是error此操作后的更新。

如果我们决定增加y，我们必须再次更新error，就是这样error=error-1。

于 2012-12-06T17:01:26.343 回答