«

HNUST-计算机图形/图像期末复习-1.9 21:40更新

ZealSinger 发布于 阅读：18579 期末复习 

最后加入了“猜题大王模块”，有想法在评论区可以一起猜题，已开启评论区

参考内容

教材

2023 hnust 湖南科技大学 大四上 计算机图形图像技术 课程 期末考试 复习资料_湖南科技大学计算机图形学-CSDN博客

理论基础题解析.pdf

openGL习题.pdf

openCV习题.pdf

60道复习题

历年样卷

考试题型(源自CSDN)

对比学校PDF，整体结构式一样的，但是分值分配不一样，计算题比例会更多一点，很明显这样子难度更大

image-20260109154619427

第一章：计算机图形学概述

相关定义

计算机图像学定义

研究怎么利用计算机表示，生成，处理和显示图形的原理，算法，方法和技术的一门学科，计算机图形学=造型+绘制

 

图形的构成要素

图形由 几何要素 和 非集合要素 两种要素构成

  1. 几何要素：刻画形状的点，线，面，体等

  2. 非几何要素：反映物体表面属性和材质的灰度，颜色等

例如： 方程x+y=1确定的图形由满足这个方程并且具有一定颜色信息的点构成 （几何要素：满足x+y=1的点 非几何要素：具有一定的颜色信息）

 

图形的表示方法

一般有 参数法 和 点阵法 两种表示图形的方法

  1. 参数法：用图形的形状参数 和 属性参数 来表示图形，用参数法描述的图形叫做参数图或者图形

    • 形状参数：是指描述图形的方程；分析表达式的系数；线段的端点坐标；多边形的顶点坐标等

    • 属性参数：包括颜色和线性

  2. 点阵法：通过列出图形中所有的点来表示图形，用点阵法描述的图形叫做像素图或者图像。点阵法强调的是“图形由哪些点组成，每个点具有怎样的颜色”

 

计算机图形学的研究内容

  1. 图形的输入：开发和利用图形输入设备以及相关软件把图形输入到计算机中，以便于进行各种处理

  2. 图形的处理：对图形进行变换(例如几何变换，投影变换 )和运算(例如图形的交，并，差运算)等处理

  3. 图形的生成和输出：将图形的特定表示形式转换为图形输出系统便于接受的表示形式，并将图形在显示器或者打印机等输出设备上输出

计算机图形学与相关学科的关系

主要探讨计算机图形学，图形处理，计算机几何，计算机视觉和模式识别这几个学科之间的关系，一张图

image-20251125154644888

计算机图形学的应用领域

第二章：基本图元的显示

万万没想到这个地方就会有计算题，帧缓冲器的相关内容

帧缓冲器的定义

图形的定义保存在称之为刷新缓冲器/帧缓冲器的存储器中。该存储器保存屏幕上所有位置的强度值，每次考试刷新时，从刷新缓冲区中取出强度值并在屏幕上画出。

对应计算题P18习题5

分辨率1024x768，代表一共能存放多少个像素
32位系统，代表一个像素需要用32位表示
那么总共就需要
1024*768*32=25165824 位
因为题目问的是多少MB，所以要进行单位转换
25165824/8/(1024*1024) = 3MB

 

DDA画线算法

对于两点确认的一条直线，我们假设其满足y=kx+b，假设两个端点现在分别是（x1,y1）和（x2,y2）

我们选择一个主方向(变化较大的一方)，主方向增加一个单位，假设我们选择x方向为主方向，那么y方向我们称之为从方向

则下一步点的位置（x1+ 1，y1+1）则需要满足 y1+1=k（x1 + 1）+ b，那么得到了 y1+1 = y1+k

也就是说，主方向每增加一个单位，从方向对应的增加k

直接看题(教材P13)：使用DDA算法绘制端点为(20, 10)和(28, 16)的线段

x1=20,x2=28,x2-x1=8
y1=10.y2=16,y2-y1=6
x的差值更大，x变化更大，所以x为主方向
求得k=6/8=0.75
x1=20,y=10
x2=20+1=21,y2=10+k=10.75=11
// 注意 坐标数据是四舍五入之后的 但是计算过程中使用的是真实结果值
x3=21+1=22,y3=10.75+k=11.5=12
x4=23,y4=11.5+k=12.25=12

(按需看代码，不确定会不会考)

image-20260109161322290

 

第三章：OpenGL

OpenGL基础(编程题理论基础)

本部分是关于OpenGL的相关内容介绍，涉及到了很多标准库函数，可以有个大致的概念和印象，本部分笔记内容也没有全部将书上的内容都写入，因为不太清楚考的多有哪些，在后续的习题中可以返回来再看看，做题后才能知道哪些是重点考的函数，然后再统一记忆。

OpenGL（Open Graphics Library）的核心目标是渲染图形，即根据几何数据（点、线、面）和非几何数据（颜色、材质、纹理），在屏幕上绘制出 2D 或 3D 图像。它是一个底层的图形 API，提供了操作图形硬件的接口。专注于图形渲染，将几何数据转换为屏幕上的像素

了解定义是为了能和OpenCV的作用进行区分，方便理解而已，应该不存在考点的说法

基础语法

学习常规基础语法之前，先来聊聊OpenGL整个库的组成部分，个人认为是有助于了解命名规范和记忆函数作用

基于三大组成部分的命名规范

三大组成部分决定了函数的前缀，也决定了函数放在哪里，同时对于函数的作用也有一定的提示性。例如你看到glxxxx函数就立马能反应属于核心函数且与图形硬件交互有关

 

同时，基于三大组成部分，每个组成部分内肯定会定义一些常量，这些常量的命名也是和所属部分相关

 

OpenGL的函数后缀的设计也是有一定规范的，你可以看到很多函数名都是类似的3f，3fv，2d这种数字+字母的形式为函数名的后缀

当然，也存在一部分特殊的命名，例如GLint, GLfloat, GLdouble, GLubyte 等，确保跨平台兼容性。

程序基本框架(重要)

所有OpenGL相关的程序题的基础架构，哪怕这个题目不会写，也可以先把这个整体架构写上去，类似于高考公式分

如下代码，是运行一个最基本的OpenGL所需要的代码（教材P5），其运行后的效果是

一个 200×200 的窗口，标题是「First OpenGL!」：

#include<GL/freeglut.h>
​
void Paint() // 对象的描述
{
    glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT); // 清除颜色缓冲区  GL_COLOR_BUFFER_BIT即代表颜色缓冲区
    glRectf(-0.8,-0.6,0.8,0.6); // 定义矩形 (-0.8,-0.6)~(0.8,0.6)  语法糖 封装了待会儿下面要说的 glBegin(GL_QUADS)操作
    glFlush(); // 强制 OpenGL 命令序列在有限的时间内完成执行  也代表绘图的结束
}
​
int main(int argc,char *argv[])
{
    // 初始化 GLUT,记录 main()的参数，理解不了的直接死记硬背，入参就是main函数的入参，只不过第一个argc参数需要取地址
    glutInit(&argc,argv); 
    
    // 设置程序窗口的显示模式(GLUT_SINGLE表示设置为单缓存,GLUT_RGBA表示设置为RGBA颜色模式,除此之外还有GLUT_INDEX索引颜色模型，CLUT_DOUBLE双线是缓冲区，GLUT_DEPTH深度缓存)，glutInitDisplayMode的默认模式是GLUT_SINGLE | GLUT_RGBA即RGBA颜色方式的单缓冲区，也就是说即使你不设置，默认也是GLUT_SINGLE | GLUT_RGBA
    // 需要注意的是 RGBA的颜色参数其实有四个(red,green,blue,alpha)前三个即代表红绿蓝的占比，最后一个alpha代表透明度，默认为1，代表完全不透明，四个参数的取值都是[0,1]
    glutInitDisplayMode(GLUT_SINGLE | GLUT_RGBA);
    
    glutInitWindowSize(200,200); // 初始化窗口位置。指定程序窗口在屏幕上的大小
    glutCreateWindow("First OpenGL!"); // 创建程序窗口,指定窗口标题
    glutDisplayFunc(Paint); // 指定场景绘制循环函数,必需
    glutMainLoop(); // 开始循环执行 OpenGL 命令
}

基本图元绘制

常见图元类型，对应教材P26

当你需要某种图元类型的绘画的时候，统一采用如下的格式/框架

glBegin(图元类型);
    相关参数
glEnd();

例如

// 绘制 4 个独立的点，分别位于坐标 (-1,1)、(1,1)、(1,-1)、(-1,-1) 处
glBegin(GL_POINTS); // 绘点
// glVertex2f按照我们上面的命名规范可以拆分理解  
// gl(核心库函数)+Vertex(英文翻译为顶点)+2f(代表接收两个float类型的参数)
// 所以综合理解就是  核心库函数中的 利用两个float入参 可以绘画一个顶点 的方法
    glVertex2f(-1, 1);    // 左上点
    glVertex2f(1, 1);     // 右上点
    glVertex2f(1, -1);    // 右下点
    glVertex2f(-1, -1);   // 左下点
glEnd();
​
​
​
// 每两个顶点组成一条线段，这里将绘制两条交叉的线段，形成一个 "X" 形，一条连接 (-2,2) 到 (2,-2)，另一条连接 (-2,-2) 到 (2,2)。 
glBegin(GL_LINES); // 线段
    // 第一条线段
    glVertex2f(-2, 2);
    glVertex2f(2, -2);
    
    // 第二条线段
    glVertex2f(-2, -2);
    glVertex2f(2, 2);
glEnd();
​
​
​
//顶点依次连接形成连续的折线，从 (-2,0) 到 (0,2)，再到 (2,0)，最后到 (0,-2)，形成一个不闭合的菱形轮廓。
glBegin(GL_LINE_STRIP); //折线（顶点依次相连）
    glVertex2f(-2, 0);
    glVertex2f(0, 2);
    glVertex2f(2, 0);
    glVertex2f(0, -2);
glEnd();
​
​
// 顶点依次连接形成折线，并且最后一个顶点会与第一个顶点连接形成闭合图形，这里将形成一个五边形轮廓
glBegin(GL_LINE_LOOP);  // 闭合折线
    glVertex2f(-2, 1);
    glVertex2f(0, 2);
    glVertex2f(2, 1);
    glVertex2f(1, -1);
    glVertex2f(-1, -1);
glEnd();
​
// 每三个顶点组成一个独立的三角形，这里将绘制两个三角形，它们共享一个顶点 (0,2)，形成一个类似蝴蝶翅膀的形状
glBegin(GL_TRIANGLES);  // 三角形
    // 第一个三角形
    glVertex2f(-2, 1);
    glVertex2f(0, 2);
    glVertex2f(-1, -1);
    
    // 第二个三角形
    glVertex2f(0, 2);
    glVertex2f(2, 1);
    glVertex2f(1, -1);
glEnd();
​
​
//从第一个顶点开始，每新增一个顶点就与前两个顶点组成一个新三角形，形成连续相连的三角形带，这里会形成一个波浪状的条带图形。
glBegin(GL_TRIANGLE_STRIP);  //三角形带  下面有对应的图
    glVertex2f(-2, -1);
    glVertex2f(-1, 1);
    glVertex2f(0, -1);
    glVertex2f(1, 1);
    glVertex2f(2, -1);
glEnd();
​
​
​
// 以第一个顶点为中心，后续每个顶点与前一个顶点及中心点组成三角形，形成类似扇形的形状，这里会形成一个六边形。
glBegin(GL_TRIANGLE_FAN);  // 三角形扇 下面有对应的图
    glVertex2f(0, 0);  // 中心点
    glVertex2f(2, 0);
    glVertex2f(1, 2);
    glVertex2f(-1, 2);
    glVertex2f(-2, 0);
    glVertex2f(-1, -2);
    glVertex2f(1, -2);
    glVertex2f(2, 0);  // 闭合图形
glEnd();
​
​
// 所有顶点依次连接形成一个闭合的多边形，这里将绘制一个六边形，顶点按顺时针方向排列形成规则的六边形形状。
glBegin(GL_POLYGON);
    glVertex2f(-1, 2);
    glVertex2f(1, 2);
    glVertex2f(2, 0);
    glVertex2f(1, -2);
    glVertex2f(-1, -2);
    glVertex2f(-2, 0);
glEnd();

image-20251125213232238

image-20251125213756177

在书本的P26-3.3.4部分，介绍了一些OpenGL的预定义好的几何图形，也就是内置了一些写好的图形，可以不需要我们自己去绘制，如果觉得需要可以自己记忆背诵这些预定义的函数原型

基本图元属性

这一块是对上面的基本图元的属性的相关设置的函数介绍，对应教材P30-34，但是因为扫了一圈感觉实际考试中这些函数用的很少，故暂且不做介绍，遇到了再说

颜色与材质的设置

第四章和第五章：图形变换

第四章和第五章的内容是一起的，第四章的内容是第五章的铺垫，一起看了

几何变换理论基础

二维图像和三维图像的三种基本变换都是：平移,绕坐标轴旋转/旋转和缩放（P38,57)

三维复合变换

现实中和题目中，更多的是旋转和反射这些非基本变换，但是实际上所有的非基本变换都是由基本变化复合而来，通过将复合操作拆分为基本操作，就能很好的理解和解答

通用三维旋转(绕某个直线进行旋转)

通用反射轴反射

所谓的反射，其实就是我们常说的对称

 

通用反射面反射

按照PPT，第五章的重点就是上面那些，剩余的内容暂时先不看了

三维观察流水线

image-20260106214616966

模型变换

迷迷糊糊的，不知道怎么考，简要带过

概念

从模型坐标系到世界坐标系的变换。

3D建模之初，模型有自己的坐标系，以及相应的点坐标。如果放到一个世界坐标系中，需要将它自身的坐标点全部移动到给定位置。

方法

首先构造从世界坐标系到模型坐标系的变换，然后计算该变换的逆变换。（M = (RT)-1 = T-1R-1）

  1. 使模型坐标系的原点与世界坐标系的原点重合

  2. 使模型坐标系的坐标轴与世界坐标系的坐标轴重合

  3. 计算上述2个变换复合以后的逆变换。

投影

所谓投影就是：观察坐标系→投影坐标系，将三维场景投影到二维平面上。

分为平行投影和透视投影，平行投影细分为正投影和斜投影

第六章和第七章

按照CSDN上来看，第六章不重要第七章重要；按照PPT上来看，第六章重要第七章不重要....无语了.....依旧先水一水

顶点变化步骤

（1）指定视图和造型变换。

（2）指定投影变换。

（3）指定视口变换。

模型坐标 →（经过视图造型变换）→ 观察坐标 →（经过投影变换）→ 规范化坐标 →（经过视口变换）→ 窗口坐标

image-20260106215749167

第八章（记概念即可应该，无程序）

OpenGL 的光是由红、绿、蓝组成的。光源的颜色由其所发出的红绿蓝颜色的数量决定，材料的属性用反射的红绿蓝颜色的百分比表示。

光源的构成：

光源由环境光成分（简称为泛光）、漫反射成分和镜面反射成分三部分构成。

材料颜色：

第九章：样条方法（计算题，重点，貌似年年考）

理论知识贼难，但是主要还是看Bézier曲线，所以最好直接略过数学理论基础，能直接看懂Bézier

Bézier基函数

image-20260107132200834

Bézier曲线

image-20260107133136665

三次Bézier曲线(P126-127)

三次Bézier曲线是最常用的Bézier曲线之一,按照上面的定义，其实就是一共了3+1个控制点的 Bézier 曲线

那么对应的表达式就是

image-20260107133339893

再根据Bézier基函数可以得到

image-20260107133430933

将上述两式子转化为矩阵形式，即为如下

image-20260107134116203

其中M(Bez)称之为三次Bézier样线的基本矩阵,M(geom)就是控制点组成的矩阵
用U依次乘上M(Bez)的每一行和M(geom)的对应行最后相加，就可以得到前面的表达式
(u^3 u^2  u 1) (-1 3 -3 1) p0 + (u^3 u^2  u 1) (3 -6 3 0) p1 ... = p(u)

聪明的大学生看不懂脑残的公式，有了大致的概念，下面直接做例题进行巩固

例题

image-20260107134740564

第十章开始其实就是另外一门课的内容，这本书本身就是二合一，前面是计算机图形学，第十章开始就是数字图像处理

第十章：数字图像处理概述(概念记忆)

 

第十一章：OpenCV(考点主要体现在程序题，不太会出现单独的章节内容出题)

猜测主要考的应该是Open CV GUI命令，对应P159的11.1

第十二章：PPT和CSDN上均无重点，估计不怎么考

纯数学概念，作为计算基础，本身不属于这门课的内容，也不会单独考

 

第十三章：图像变换

主要考傅立叶变化，理论基础太难，本科生无法战胜，这里只展示了代码部分的内容，想挑战理论部分的童鞋自行探索

傅立叶变化的核心代码过程就四步

载入灰度图片()调用imread函数
->转化为浮点类型(dft函数要求必须入参为浮点类型)
->傅立叶正交变化(dft函数)
->傅立叶逆变化(idft函数)

那么根据上述流程，核心代码就是如下

#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{ 
    Mat X = imread("lena.jpg", 0); // 1. 载入灰度图像
    Mat Y = (Mat1f)X;              // 2. 转换为浮点型（Mat1f是浮点型矩阵的简写）
    dft(Y, Y);                     // 3. 傅里叶正变换（核心）
    idft(Y, Y, DFT_SCALE);         // 4. 傅里叶逆变换（核心，DFT_SCALE是必要缩放）
}

稍微加一点辅助代码，方便输出和对比

#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{ 
    Mat X = imread("lena.jpg", 0); // 1. 载入灰度图像
    Mat Y = (Mat1f)X;              // 2. 转换为浮点型（Mat1f是浮点型矩阵的简写）
    dft(Y, Y);                     // 3. 傅里叶正变换（核心）
    idft(Y, Y, DFT_SCALE);         // 4. 傅里叶逆变换（核心，DFT_SCALE是必要缩放）
    Y = (Mat1b)Y;                  // 转换回uchar型方便显示（辅助步骤）
    
    imshow("src", X); // 显示原图（辅助）
    imshow("dst", Y); // 显示结果（辅助）
    waitKey();        // 等待按键（辅助）
}

书上P207的代码如下

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
​
int main()
{
    // 载入灰度图像
    Mat X = imread("lena.jpg", 0);
    // 载入图像失败的判断
    if (X.empty()) return -1;
    // 显示源图像
    imshow("源图像", X);
​
    // 源图像转换为实数图像（适配傅里叶变换的格式要求）
    X.convertTo(X, CV_32F);
    // 傅里叶正变换，输出复数图像
    dft(X, X, DFT_COMPLEX_OUTPUT);
​
​
    int h = X.rows, w = X.cols; // 获取源图像的行数、列数
    // 将靠近四角的元素改为0（与角部距离小于40）
    for (int u = 0; u < w; ++u)
    {
        for (int v = 0; v < h; ++v)
        {
            // 计算相对最近角部的偏移量
            int x = min(u, w - u), y = min(v, h - v);
            // 行列号为(v,u)的位置，若距离角部过近则置0
            if (x * x + y * y < 40 * 40) X.at<Vec2f>(v, u) = 0;
        }
    }
​
​
    // 傅里叶逆变换，只存储实部（DFT_SCALE用于缩放结果）
    idft(X, X, DFT_SCALE | DFT_REAL_OUTPUT);
    // 增强高亮度和对比度（归一化处理）
    normalize(X, X, 1, 0, NORM_INF);
    // 显示结果图像
    imshow("结果图像", X);
    // 等待按键（防止窗口一闪而过）
    waitKey();
}

 

第十四章：图像增强

图像平滑处理方法，参考P220中值滤波以及P222-223程序；图像的锐化，主要看拉普拉斯变换，程序题，本科生无法战胜理论

平滑处理方法

图像平滑处理的方法有三种：归一化块滤波器 ；高斯滤波器 ；中值滤波器，我们这里主要介绍中值滤波器的内容

中值滤波是一种非线性处理技术，可以用来抑制图像中的噪音，而且保持轮廓的清晰。

中值滤波使用当前像素旁的n(x) * n(y)个像素的灰度值的中值（中值不是平均值哈）作为当前像素的新的灰度值，即

image-20260109203016595

老规矩，聪明的大学生看不懂脑残的公式，直接上题解析

image-20260109204527300

为了方便定位和解析，我们可以建立一下坐标系

i\j-(i,j)表示某个数 0 1 2
0 5 2 4
1 7 9 1

我们现在要做的就是利用中值，将所有的元素重新计算新值后覆盖即可

首先来看第一个元素，即(0,0)=5

我们以（0，0）这个元素为中心附近的3x3范围内的数据都写出来，然后求中值即可

(0,0)附近的元素（包含自己）有(-1,-1)；(0，-1) ；(1,-1) ；(-1,0) ；(0,0) ；(1,0) ；(-1,1) ；(0,1) ；(1,1)

对应的上边坐标的数字，可以发现有一些负坐标的数据，肯定在表格中是不存在的，我们此时注意题意，边界外元素当边界元素处理，例如(-1,-1)最近的边界元素自然是(0,0)，那么也就是5 ；（1，-1）最近的元素是（1，0）那么也就是7

y以此类推模板里的 9 个值（超出的部分用边界像素f(0,0)=5补）：

f(-1,-1)=5（i=-1→0，j=-1→0）、f(-1,0)=5（i=-1→0）、f(-1,1)=2（i=-1→0）、

f(0,-1)=5（j=-1→0）、f(0,0)=5（原像素）、f(0,1)=2（原像素）、

f(1,-1)=7（j=-1→0）、f(1,0)=7（原像素）、f(1,1)=9（原像素）。

把这 9 个值排序：2,2,5,5,5,5,7,7,9，取第 5 个值→5，所以 g(0,0)=5。

同样的，将其余的几个都这样处理，分别得到新的数据，最后结果如下

image-20260109210159517

OpenCV中的平滑处理

OpenCV中提供了三个函数进行平滑处理

样例代码

// Smooth.cpp：OpenCV实现图像的三种平滑（模糊）处理
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
​
int main()
{
    // 1. 读入灰度图像（路径是"lena-n.jpg"，0表示以灰度模式读取）
    Mat X = imread("lena-n.jpg", 0);
    // 2. 判断图像是否读取失败（若失败则退出程序）
    if (X.empty()) return -1;
    // 3. 显示源图像
    imshow("源图像", X);
​
​
    Mat Y; // 用于存储每种模糊的结果图像
    // ---------------  均值模糊 ---------------
    blur(X, Y, {5,5}); // 参数：输入图像X、输出图像Y、模糊核大小5×5
    imshow("简单模糊", Y);
​
    // --------------- 中值模糊 ---------------
    medianBlur(X, Y, 5); // 参数：输入图像X、输出图像Y、模糊核大小5（必须是奇数）
    imshow("中值模糊", Y);
​
    // --------------- 高斯模糊 ---------------
    GaussianBlur(X, Y, {5,5}, 0, 0); // 参数：输入X、输出Y、核大小5×5、x/y方向标准差都是0
    imshow("高斯模糊", Y);
​
​
    // 等待按键（防止图像窗口一闪而过）
    waitKey();
}

图像的锐化

常见的锐化方法包括Sobel算子的锐化，拉普拉斯算子的锐化和使用方向模板的锐化，这里我们主要介绍OpenCV中对于拉普拉斯算子的锐化的支持

核心方法：

// Laplace.cpp：OpenCV实现拉普拉斯锐化（增强图像边缘）
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
​
int main()
{
    // 1. 读入灰度图像（路径为"lena.jpg"，0表示灰度模式）
    Mat X = imread("lena.jpg", 0);
    // 2. 校验图像是否读取成功（失败则退出程序）
    if (X.empty()) return -1;
    // 3. 显示源图像（窗口名"Source"）
    imshow("Source", X);
​
    // 4. 执行拉普拉斯锐化
    // 参数说明：输入图像X、输出图像X、深度（-1表示与输入图像深度一致）、内核大小3×3
    Laplacian(X, X, -1, 3);
​
    // 5. 归一化处理（将结果亮度映射到0~255，方便观察锐化效果）
    normalize(X, X, 255, 0, NORM_INF);
​
    // 6. 显示拉普拉斯锐化后的结果
    imshow("Laplace", X);
    // 7. 等待按键（防止窗口一闪而过）
    waitKey();
}

 

第十五章：图像解析

边缘检测，考程序，参考 P249的Canny边缘检测代码

#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
​
int main()
{
    // 1. 载入灰度图像（路径为"lena.jpg"，0表示以灰度模式读取）
    Mat X = imread("lena.jpg", 0);
    // 2. 校验图像是否读取成功（失败则退出程序）
    if (X.empty()) return -1;
    // 3. 显示源图像（窗口名"Source"）
    imshow("Source", X);
​
​
    Mat Y; // 存储Canny边缘检测的结果图像
    // --------------- 第一次Canny检测（低阈值=28）---------------
    // 参数说明：输入图像X、输出图像Y、低阈值=28、高阈值=3×28（Canny双阈值的常用比例：高阈值是低阈值的2~3倍）
    Canny(X, Y, 28, 3*28);
    // 显示该阈值下的边缘结果
    imshow("Canny:28,3×28", Y);
​
​
    // --------------- 第二次Canny检测（低阈值=68）---------------
    // 参数：输入图像X、输出图像Y、低阈值=68、高阈值=3×68
    Canny(X, Y, 68, 3*68);
    // 显示该阈值下的边缘结果
    imshow("Canny:68,3×68", Y);
​
​
    // 4. 等待按键（防止图像窗口一闪而过）
    waitKey();
}

 

猜题大王来猜题

第一章只讲了这两个点而且有一定的重复说明，疑似考试几率大

第六章

文章作者：ZealSinger
文章标题：HNUST-计算机图形/图像期末复习-1.9 21:40更新
文章链接：https://zealsinger.xyz/?post=43
本站所有文章除特别声明外，均采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明来自ZealSinger ！

📚 推荐阅读


收到2条评论
avatar
ZealSinger 5 天前
三维的变换感觉考的概率不会很大，而且那几张写的内容也比较多，临时抱佛脚策略的童鞋那部分可以快速看，没必要都看了
回复
avatar
ZealSinger 5 天前
1.9更新
（1）新增第二章内容，主要添加了帧缓冲器的定义和计算题，以及DDA画线算法
（2）进度到了所有的章节基本都有涉及了
（3）结合录音，ppt，题目进行了部分修改
（4）添加了“猜题大王模块”
回复