一、
演算法原理簡介：
演算法原理的詳細描述及部分實現可參考：
假設以(x, y)為繪製起點，一般情況下的直觀想法是先求m = dy /dx（即x每增加1， y的增量），然後逐步遞增x, 設新的點為x1 = x + j, 則y1 = round(y + j * m)。可以看到，這個過程涉及大量的浮點運算，效率上是比較低的（特別是在嵌入式應用中，dsp可以一週期內完成2次乘法，一次浮點卻要上百個週期）。
下面，我們來看一下bresenham演算法，如fig. 1,(x, y +ε)的下乙個點為
(x, y +
ε + m)
，這裡ε為累加誤差。可以看出，當ε+m < 0.5時，繪製(x + 1, y)點，否則繪製(x + 1, y + 1)點。每次繪製後，ε將更新為新值：
ε = ε + m ,如果(ε + m)
ε = ε + m – 1, 其他情況
將上述公式都乘以dx, 並將ε*dx用新符號ξ表示，可得
ξ = ξ + dy, 如果2*(ξ + dy) < dx
ξ = ξ + dy – dx, 其他情況
可以看到，此時運算已經全變為整數了。以下為演算法的偽**：
ξ ← 0, y ← y1
for x
← x1 to x2 do
plot point at (x, y)
if (2(
ξ + dy) < dx)
ξ ←ξ + dy
else
y ← y + 1,ξ ←ξ + dy – dx
end if
end for
二、
演算法的注意點：
在實際應用中，我們會發現，當dy > dx
或出現fig.2 右圖情況時時，便得不到想要的結果，這是由於我們只考慮dx > dy，
且x, y的增量均為正的情況所致。經過分析，需要考慮8種不同的情況，如fig. 3所示：
當然，如果直接在演算法中對8種情況分別列舉， 那重複**便會顯得十分臃腫，因此在設計演算法時必須充分考慮上述各種情況的共性，後面將給出考慮了所有情況的實現**。
三、
演算法的實現
以下**的測試是利用opencv 2.0進行的,根據需要，只要稍微修改**便能適應不同環境
void line(point_t p1, point_t p2, color_t c)
} } else
} }}
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