第1章绪论1.1计算机图形学及其相关概念1.2计算机图形学的发展1.2.1计算机图形学学科的发展1.2.2图形硬件设备的发展1.2.3图形软件的发展1.3计算机图形学的应用1.3.1计算机辅助设计与制造1.3.2计算机辅助绘图1.3.3计算机辅助教学1.3.4办公自动化和电子出版技术1.3.5计算机艺术1.3.6在工业控制及交通方面的应用1.3.7在医疗卫生方面的应用1.3.8图形用户界面1.4计算机图形学研究动态1.4.1计算机动画1.4.2地理信息系统1.4.3人机交互1.4.4真实感图形显示1.4.5虚拟现实1.4.6科学计算可视化1.4.7并行图形处理第2章计算机图形系统及图形硬件2.1计算机图形系统概述2.1.1计算机图形系统的功能2.1.2计算机图形系统的结构2.2图形输入设备2.2.1键盘2.2.2鼠标器2.2.3光笔2.2.4触摸屏2.2.5操纵杆2.2.6跟踪球和空间球2.2.7数据手套2.2.8数字化仪2.2.9图像扫描仪2.2.10声频输入系统2.2.11视频输入系统2.3图形显示设备2.3.1阴极射线管2.3.2CRT图形显示器2.3.3平板显示器2.3.4三维观察设备2.4图形显示子系统2.4.1光栅扫描图形显示子系统的结构2.4.2绘制流水线2.4.3相关概念2.5图形硬拷贝设备2.5.1打印机2.5.2绘图仪2.6OpenGL图形软件包2.6.1OpenGL的主要功能2.6.2OpenGL的绘制流程2.6.3OpenGL的基本语法2.6.4一个完整的OpenGL程序第3章用户接口与交互式技术3.1用户接口设计3.1.1用户模型3.1.2显示屏幕的有效利用3.1.3反馈3.1.4一致性原则3.1.5减少记忆量3.1.6回退和出错处理3.1.7联机帮助3.1.8视觉效果设计3.1.9适应不同的用户3.2逻辑输入设备与输入处理3.2.1逻辑输入设备3.2.2输入模式3.3交互式绘图技术3.3.1基本交互式绘图技术3.3.2三维交互技术3.4OpenGL中橡皮筋技术的实现3.4.1基于鼠标的实现3.4.2基于键盘的实现3.5OpenGL中拾取操作的实现3.6OpenGL的菜单功能第4章图形的表示与数据结构4.1基本概念4.1.1基本图形元素4.1.2几何信息与拓扑信息4.1.3坐标系4.1.4实体的定义4.1.5正则集合运算4.1.6平面多面体与欧拉公式4.2三维形体的表示4.2.1多边形表面模型4.2.2扫描表示4.2.3构造实体几何法4.2.4空间位置枚举表示4.2.5八叉树4.2.6BSP树4.2.7OpenGL中的实体模型函数4.3非规则对象的表示4.3.1分形几何4.3.2形状语法4.3.3粒子系统4.3.4基于物理的建模4.3.5数据场的可视化4.4层次建模4.4.1段与层次建模4.4.2层次模型的实现4.4.3OpenGL中层次模型的实现第5章基本图形生成算法5.1直线的扫描转换5.1.1数值微分法5.1.2中点Bresenham算法5.1.3Bresenham算法5.2圆的扫描转换5.2.1八分法画圆5.2.2中点Bresenham画圆算法5.3椭圆的扫描转换5.3.1椭圆的特征5.3.2椭圆的中点Bresenham算法5.4多边形的扫描转换与区域填充5.4.1多边形的扫描转换5.4.2边缘填充算法5.4.3区域填充5.4.4其他相关概念5.5字符处理5.5.1点阵字符5.5.2矢量字符5.6属性处理5.6.1线型和线宽5.6.2字符的属性5.6.3区域填充的属性5.7反走样5.7.1过取样5.7.2简单的区域取样5.7.3加权区域取样5.8在OpenGL中绘制图形5.8.1点的绘制5.8.2直线的绘制5.8.3多边形面的绘制5.8.4OpenGL中的字符函数5.8.5Op

八叉树Demo-Unity下，基于四叉树的修改https://blog.csdn.net/u010019717/article/details/80789271

邻域搜索，K邻域获取，法矢量计算、八叉树点云压缩

利用计算机断层扫描技术获取了泡沫镍的重建结构，将蒙特卡罗法与八叉树算法结合进行泡沫镍孔尺度辐射传递建模，分析了八叉树算法对辐射传递计算的加速作用。
结果表明，采用八叉树算法的辐射特性计算值与未采用时相比，最大相对误差小于1‰。
在最优空间深度范围内，空间深度越大和模型面元越多，计算的加速效果越明显。

把多幅BMP图片生成GIF，快慢可控制。
支持带调色板的位图（如16色、256色等），也支持真彩色位图（16位、24位、32位）。
采用8叉树算法为真彩色位图生成调色板，效果较好。
生成GIF的算法是我自己写的。

实现八叉树的创建等相关内容，数据需要有法向量才能进行，基于八叉树进行三维数据的重建，八叉树，一个立方体等分为八份，并可以持续的细分下去，虽然每个节点都能分出八个叉，但形象，且等分空间，简单容易理解。

24位真彩色图转256色位图，八叉树颜色量化

该代码实现了点云读取，点云重心计算，八叉树，邻域搜索等基本功能，通过opengl实现点云可视化，对于初学者来说是一个较为基础的参考

稀疏八度一种基于指针的稀疏八叉树数据结构。
有关线性实现，请参见。
··安装该库需求对等依赖关系。
npminstallmath-dssparse-octree用法点数import{Vector3}from"math-ds";import{PointOctree}from"sparse-octree";constmin=newVector3(-1,-1,-1);constmax=newVector3(1,1,1);constoctree=newPointOctree(min,max);constmyData={};constp1=newVector3(0,0,0);constp2=newVector3(0,0,0.5);octree.insert(p1,myData);octree.move(p1,p2);octree.get(p2);//

大量的点云数据是通过三维激光扫描得到的，而点云数据的显示快慢遭到了数据索引的直接影响，这是一个基础性问题。
经过研究，八叉树与叶节点ＫＤ树相结合的混合空间索引结构以及ＬＯＤ构建的层次细节模型是用来解决点云数据管理与可视化效率不高的问题的有效方法。
在局部，通过在叶子节点中构建的ＫＤ树实现高效的查询和显示；
在全局，为了实现快速检索与调度使用了八叉树模型。
采用这种混合数据模型进行点云组织，建立空间索引，并对点云数据进行ＬＯＤ构建，实现了点云数据的高效检索以及可视化。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。