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2025.5.13山东大学软件学院计算机图形学期末考试回忆版本

2025.5.13山东大学软件学院计图期末考试回忆版本

学院:软件学院
老师:周元峰、魏广顺

一、简述题(2024原题一)

1.图形绘制流水线的组成和作用

2.双缓冲机制是什么,有什么作用?

3.Delaunay三角化的四条性质
在这里插入图片描述

二、坐标变换(往年原题)

  • 通过以下代码,求Clipping window坐标(xc,yc)到screen坐标(xs,ys)的变换,写出数学表达式。(题目无图)
gluOrtho2D(xmin, xmax, ymin, ymax);
glViewport(u, v, w, h);
glutInitWindowPosition(xpos, ypos);
glutInitWindowSize(ww, wh);

image-20250513212800494

解题步骤:从 Clipping Window 坐标 (xc, yc) 到屏幕坐标 (xs, ys) 的完整变换

1. 坐标系说明
  • Clipping Window:由 gluOrtho2D(xmin, xmax, ymin, ymax) 定义,坐标原点在左下角,范围 [xmin, xmax] × [ymin, ymax]
  • Viewport:由 glViewport(u, v, w, h) 定义,坐标原点在左下角,范围 [u, u+w] × [v, v+h](相对于窗口客户区)。
  • Window:由 glutInitWindowPosition(xpos, ypos) 和窗口大小定义,坐标原点在左下角(窗口客户区左下角为 (xpos, ypos))。

注意:题目明确要求所有坐标原点均在左下角,但屏幕坐标原点在左上角,因此需要 Y 轴翻转。


2. 变换步骤
(1) Clipping Window → Viewport 坐标

将 Clipping Window 坐标线性映射到 Viewport 坐标(窗口客户区坐标):
x v = w ( x c − x min ) x max − x min x_v = \frac{w (x_c - x_{\text{min}})}{x_{\text{max}} - x_{\text{min}}} xv=xmaxxminw(xcxmin)

y v = h ( y c − y min ) y max − y min y_v = \frac{h (y_c - y_{\text{min}})}{y_{\text{max}} - y_{\text{min}}} yv=ymaxyminh(ycymin)

其中:

  • (x_v, y_v) 是窗口客户区中的坐标(相对于窗口左下角)。
  • (w, h)glViewport 的宽度和高度。
(2) Viewport 坐标 → 窗口客户区坐标

x w = u + x v x_w = u + x_v xw=u+xv

y w = u + y v y_w = u+y_v yw=u+yv

  • (u, v)glViewport 的起始位置。
(3) 窗口客户区坐标 → 屏幕坐标

将窗口客户区坐标转换为物理屏幕坐标:

  • 窗口左下角在屏幕上的位置为 (xpos, ypos)

  • 由于屏幕坐标原点在左上角,需翻转 Y 轴:
    y s = y pos + wh − y w y_s = y_{\text{pos}} + \text{wh} - y_w ys=ypos+whyw

    y s = x pos + x w y_s = x_{\text{pos}} + x_w ys=xpos+xw


3. 完整数学表达式

从 Clipping Window 到屏幕坐标的完整变换为:
x s = x pos + u + w ( x c − x min ) x max − x min y s = y pos + w h − ( v + h ( y c − y min ) y max − y min ) \boxed{ \begin{aligned} x_s &= x_{\text{pos}} + u + \frac{w (x_c - x_{\text{min}})}{x_{\text{max}} - x_{\text{min}}} \\ y_s &= y_{\text{pos}} + wh - \left( v + \frac{h (y_c - y_{\text{min}})}{y_{\text{max}} - y_{\text{min}}} \right) \end{aligned} } xsys=xpos+u+xmaxxminw(xcxmin)=ypos+wh(v+ymaxyminh(ycymin))
其中:

  • (x_s, y_s) 是屏幕坐标(原点在左上角)。
  • (xpos, ypos) 是窗口左下角在屏幕上的位置。
  • wh 是窗口客户区的高度(即 glutInitWindowSize(ww, wh) 中的 wh)。
  • 其他参数同前。

三、线性插值

  • 已知三角形三个顶点 A ( 0 , 0 ) , B ( 6 , 1 ) , C ( 4 , 6 ) A(0, 0),B(6,1), C(4,6) A(0,0)B(6,1),C(4,6),按照面积坐标线性插值,求点 ( 4 , 3 ) (4,3) (4,3)的面积坐标权重
    在这里插入图片描述

解题步骤:计算点 $ P(4,3) $ 在三角形 $ ABC $ 中的面积坐标权重

1. 面积坐标定义

对于三角形 A B C ABC ABC 和任意点 P P P,其面积坐标 ( λ 1 , λ 2 , λ 3 ) (\lambda_1, \lambda_2, \lambda_3) (λ1,λ2,λ3) 满足:
λ 1 = S △ P B C S △ A B C , λ 2 = S △ P A C S △ A B C , λ 3 = S △ P A B S △ A B C \lambda_1 = \frac{S_{\triangle PBC}}{S_{\triangle ABC}}, \quad \lambda_2 = \frac{S_{\triangle PAC}}{S_{\triangle ABC}}, \quad \lambda_3 = \frac{S_{\triangle PAB}}{S_{\triangle ABC}} λ1=SABCSPBC,λ2=SABCSPAC,λ3=SABCSPAB
且满足 λ 1 + λ 2 + λ 3 = 1 \lambda_1 + \lambda_2 + \lambda_3 = 1 λ1+λ2+λ3=1

2. 计算三角形面积

使用行列式公式计算三角形面积:
S = 1 2 ∣ x 1 ( y 2 − y 3 ) + x 2 ( y 3 − y 1 ) + x 3 ( y 1 − y 2 ) ∣ S = \frac{1}{2} \left| x_1(y_2 - y_3) + x_2(y_3 - y_1) + x_3(y_1 - y_2) \right| S=21x1(y2y3)+x2(y3y1)+x3(y1y2)

(1) 计算 S △ A B C S_{\triangle ABC} SABC

顶点坐标: A ( 0 , 0 ) A(0,0) A(0,0) B ( 6 , 1 ) B(6,1) B(6,1) C ( 4 , 6 ) C(4,6) C(4,6)
S △ A B C = 1 2 ∣ 0 ( 1 − 6 ) + 6 ( 6 − 0 ) + 4 ( 0 − 1 ) ∣ = 1 2 ∣ 0 + 36 − 4 ∣ = 1 2 × 32 = 16 S_{\triangle ABC} = \frac{1}{2} \left| 0(1 - 6) + 6(6 - 0) + 4(0 - 1) \right| = \frac{1}{2} \left| 0 + 36 - 4 \right| = \frac{1}{2} \times 32 = 16 SABC=210(16)+6(60)+4(01)=210+364=21×32=16

(2) 计算 S △ P B C S_{\triangle PBC} SPBC

P ( 4 , 3 ) P(4,3) P(4,3) B ( 6 , 1 ) B(6,1) B(6,1) C ( 4 , 6 ) C(4,6) C(4,6)
S △ P B C = 1 2 ∣ 4 ( 1 − 6 ) + 6 ( 6 − 3 ) + 4 ( 3 − 1 ) ∣ = 1 2 ∣ − 20 + 18 + 8 ∣ = 1 2 × 6 = 3 S_{\triangle PBC} = \frac{1}{2} \left| 4(1 - 6) + 6(6 - 3) + 4(3 - 1) \right| = \frac{1}{2} \left| -20 + 18 + 8 \right| = \frac{1}{2} \times 6 = 3 SPBC=214(16)+6(63)+4(31)=2120+18+8=21×6=3

(3) 计算 S △ P A C S_{\triangle PAC} SPAC

P ( 4 , 3 ) P(4,3) P(4,3) A ( 0 , 0 ) A(0,0) A(0,0) C ( 4 , 6 ) C(4,6) C(4,6)
S △ P A C = 1 2 ∣ 4 ( 0 − 6 ) + 0 ( 6 − 3 ) + 4 ( 3 − 0 ) ∣ = 1 2 ∣ − 24 + 0 + 12 ∣ = 1 2 × 12 = 6 S_{\triangle PAC} = \frac{1}{2} \left| 4(0 - 6) + 0(6 - 3) + 4(3 - 0) \right| = \frac{1}{2} \left| -24 + 0 + 12 \right| = \frac{1}{2} \times 12 = 6 SPAC=214(06)+0(63)+4(30)=2124+0+12=21×12=6

(4) 计算 S △ P A B S_{\triangle PAB} SPAB

P ( 4 , 3 ) P(4,3) P(4,3) A ( 0 , 0 ) A(0,0) A(0,0) B ( 6 , 1 ) B(6,1) B(6,1)
S △ P A B = 1 2 ∣ 4 ( 0 − 1 ) + 0 ( 1 − 3 ) + 6 ( 3 − 0 ) ∣ = 1 2 ∣ − 4 + 0 + 18 ∣ = 1 2 × 14 = 7 S_{\triangle PAB} = \frac{1}{2} \left| 4(0 - 1) + 0(1 - 3) + 6(3 - 0) \right| = \frac{1}{2} \left| -4 + 0 + 18 \right| = \frac{1}{2} \times 14 = 7 SPAB=214(01)+0(13)+6(30)=214+0+18=21×14=7

3. 计算面积坐标权重

λ 1 = S △ P B C S △ A B C = 3 16 , λ 2 = S △ P A C S △ A B C = 6 16 = 3 8 , λ 3 = S △ P A B S △ A B C = 7 16 \lambda_1 = \frac{S_{\triangle PBC}}{S_{\triangle ABC}} = \frac{3}{16}, \quad \lambda_2 = \frac{S_{\triangle PAC}}{S_{\triangle ABC}} = \frac{6}{16} = \frac{3}{8}, \quad \lambda_3 = \frac{S_{\triangle PAB}}{S_{\triangle ABC}} = \frac{7}{16} λ1=SABCSPBC=163,λ2=SABCSPAC=166=83,λ3=SABCSPAB=167

4. 最终结果

P ( 4 , 3 ) P(4,3) P(4,3) 的面积坐标权重为:
( λ 1 , λ 2 , λ 3 ) = ( 3 16 , 3 8 , 7 16 ) (\lambda_1, \lambda_2, \lambda_3) = \left( \frac{3}{16}, \frac{3}{8}, \frac{7}{16} \right) (λ1,λ2,λ3)=(163,83,167)

四、坐标变换(ppt原题)

  • 写出以点 ( x c , y c , z c ) (x_c,y_c,z_c) (xc,yc,zc)为中心,沿 x x x轴方向旋转 β \beta β角度的opengl代码
  • 推导出以向量 v ( x v , y v , z v ) v(x_v,y_v,z_v) v(xv,yv,zv)为轴,旋转 θ \theta θ角度的变换矩阵

五、z-buffer(2024原题五)

  • 复杂场景下(不包含透明或半透明物体)的消隐算法,写出具体的算法描述(z-buffer)

六、phong光照模型(2024原题六)

  • phong模型的组成和Blinn的改进模型
  • phong着色的优点是什么?为什么提高了绘图质量?

七、mipmap(2024原题七)

  • mipmap的原理

  • mipmap的存储量

  • 如何实现分级

八、光栅化、反走样

  • 简述Bresenham算法的主要思想和算法优秀之处(2024原题三)
  • 简述直线反走样算法(SSAA、MSAA)

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源代码地址&#xff1a;开源网络地图可视化-配套代码.zip - 蓝奏云 配套书籍&#xff1a;开源网络地图可视化——基于Leaflet的在线地图开发 (杨乃) (Z-Library)(1).pdf - 蓝奏云 3 第六章Leaflet地图动画 3.1 图标动画 3.1.1 沿线运动 沿线运动的动画使用了Leaflet.Geode…...

网页常见水印实现方式

文章目录 1 明水印技术实现1.1 DOM覆盖方案1.2 Canvas动态渲染1.3 CSS伪元素方案2 暗水印技术解析2.1 空域LSB算法2.2 频域傅里叶变换3 防篡改机制设计3.1 MutationObserver防护3.2 Canvas指纹追踪4 前后端实现对比5 攻防博弈深度分析5.1 常见破解手段5.2 进阶防御策略6 选型近…...

# 08_Elastic Stack 从入门到实践(八)---1

08_Elastic Stack 从入门到实践(八)—1 一、Logstash入门之简介以及部署安装 1、Elastic Stack 技术栈示意图 2、Logstash 简介 Logstash 是开源的服务器端数据处理管道,能够同时从多个来源采集数据,转换数据,然后将数据发送到您最喜欢的“存储库”中。(存储库当然是Ela…...

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声明 本文章中所有内容仅供学习交流使用&#xff0c;不用于其他任何目的&#xff0c;抓包内容、敏感网址、数据接口等均已做脱敏处理&#xff0c;严禁用于商业用途和非法用途&#xff0c;否则由此产生的一切后果均与作者无关&#xff01; 部分python代码 搞APP搞的心态有点崩…...

物理:从人体组成角度能否说明基本粒子的差异性以及组织结构的可预设性?

人类的个体差异源于粒子组合的复杂性、环境与随机性的相互作用,而非基本粒子本身的差异性。以下分层次解析: 一、基本粒子的同质性与组合多样性 1. 基本粒子的同一性 标准模型确认:同种类基本粒子(如电子、上夸克)具有完全相同的质量、电荷等属性,不存在个体差异。泡利不…...