@python實現dda演算法
dda 演算法，即數值微分法（digital differential analyzer），是一種基於直線的微分方程
線段的光柵化過程可以迴圈的讓 x方向變化乙個畫素或者讓 y方向變化乙個畫素，相應的另乙個方向變化0 個畫素或者1 個畫素得到。這樣計算直線段上的每個畫素的座標只需執行一次浮點數加法即可。此外，為了使得生成的直線段盡量連續均勻，相鄰兩個畫素之間 ，x或y 的座標最多相差 1 個畫素。
生成直線的方法。
先上原始碼：
import matplotlib.pyplot as plt
def ddaline(x1, y1, x2, y2, color):
dx = x2 - x1
dy = y2 - y1
steps = 0
# 斜率判斷
if abs(dx) > abs(dy):
steps = abs(dx)
else:
steps = abs(dy)
# 必有乙個等於1，乙個小於1
delta_x = float(dx / steps)
delta_y = float(dy / steps)
# 四捨五入，保證x和y的增量小於等於1，讓生成的直線盡量均勻
x = x1 + 0.5
y = y1 + 0.5
for i in range(0, int(steps + 1)):
# 繪製畫素點
plt.plot(int(x), int(y), color)
x += delta_x
y += delta_y
plt.show()
def main():
x = 0
y = 0
xend = 5
yend = 2
color = "r."
ddaline(x, y, xend, yend, color)
if __name__ == '__main__':
main()
演算法特點：
dda 演算法中， 必須用浮點數表示，而且每乙個畫素的繪製都必須對 x 和 y 座標進行捨入取整，這使得該演算法不利於硬體實現。
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