Piksel Yoğunluğu – Analizi Yaptırma Fiyatları – Yazılım Analizi Örnekleri – Ücretli Analizi Yaptırma – Ücretli Yazılım Yaptırma

info@akademidelisi.com * 0 (312) 276 75 93 * Her bölümden, Ödev Yazdırma, Proje Yaptırma, Tez Yazdırma, Rapor Yazdırma, Makale Yazdırma, Araştırma Yazdırma, Tez Önerisi Yazdırma talepleriniz için iletişim adreslerini kullanın. Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

Piksel Yoğunluğu – Analizi Yaptırma Fiyatları – Yazılım Analizi Örnekleri – Ücretli Analizi Yaptırma – Ücretli Yazılım Yaptırma

25 Mart 2023 Piksel yoğunluğu en yüksek telefon Piksel yoğunluğu kaç olmalı 0
Otomatik Test Teknikleri

Piksel Yoğunluğu

Ağırlıksız alan örneklemesi, piksel yoğunluğunu yalnızca örtüşen alana göre belirler. Ağırlıksız alan örneklemesi için, bir piksel tamamen çizginin içinde veya dışında değilse, dikdörtgen çizgi alanının sınırları tarafından iki veya daha fazla alana bölünür. Çizginin içindeki kısım piksel yoğunluğunu belirler.

Ağırlıklı alan örneklemesi, bir piksel içindeki eşit alanların eşit olmayan bir şekilde katkıda bulunmasına izin verir: pikselin merkezine daha yakın bir alan, pikselin merkezinden daha uzaktaki eşit bir alana göre pikselin yoğunluğu üzerinde daha fazla etkiye sahiptir.

Ağırlıklı alan örneklemesi için, her pikselin bir 3B katı koni (koni filtresi olarak adlandırılır) veya düz tabanı pikselin üzerinde oturan topuz şeklindeki bir hacim (Gauss filtresi) tarafından işgal edildiğini varsayarız. Koninin alt kısmı pikselin kendisinden bile büyük olabilir.

Dikdörtgen çizgi alanının sınırları, koniyi ekrana dik yönde keser ve koninin çizgi alanı içindeki kısmı (hacmi), karşılık gelen pikselin yoğunluğunu belirler.

Pikseldeki merkez alan, pikselin sınır alanından daha kalındır (daha yüksektir) ve dolayısıyla pikselin yoğunluğu üzerinde daha fazla etkiye sahiptir. Ayrıca, koninin altı pikselden büyükse, çizgi piksele dokunmadan yalnızca geçse bile pikselin yoğunluğunun etkilendiğini görebilirsiniz.

Ağırlıklı Alan Örneklemesi ile Çizgi Kenar Yumuşatma

Ağırlıklı alan örneklemesi için, koni filtresine veya Gauss filtresine göre bir pikselin yoğunluğunu hesaplamak zaman alır. Bunun yerine, bir yoğunluk tablosu oluşturabilir ve pikselin yoğunluğunu doğrudan tablodan bulmak için pikselin merkezinden çizginin merkezine olan mesafeyi bir indeks olarak kullanabiliriz. Tablodaki yoğunluklar, kullandığımız filtreye ve çizginin genişliğine göre önceden hesaplanmıştır. Aşağıda, kenar yumuşatılmış bir çizgiyi taramaya dönüştürme uygulaması yer almaktadır.

Mevcut pikselden çizgiye olan mesafenin D olduğunu varsayarsak, sırasıyla E, S, N ve NE piksellerinden olan mesafeler hesaplanabilir. Mesafeler gösterilir. (Çizginin üzerindeki piksellere olan mesafeler negatif olarak etiketlenir, bu da çokgen kenarı kenar yumuşatma için kullanışlıdır.) Bresenham’ın algoritmasını, kenar yumuşatma uygulanmış bir çizgiyi tarama-dönüştürecek şekilde değiştirebiliriz. Çizgiye en yakın piksellerden olan mesafeler yinelemeli olarak hesaplanır.

Bir nokta (x, y) verildiğinde, IntensifyPixel(x, y, D) işlevi, D indeksine göre noktanın yoğunluk seviyesini arayacak ve pikseli (x, y) yoğunluğunda çerçeve arabelleğine çizecektir. Örneğimizde, bir filtre tablosu oluşturmak yerine yoğunluğu hesaplamak için basit bir denklem kullanıyoruz. Burada örnek olarak üç piksel genişliğinde kenar yumuşatılmış bir çizgi algoritması uyguluyoruz.

Bresenham’ın algoritmasında, pikselin merkezinden çizginin merkezine olan mesafe D ≤ 0,5’tir. Bu nedenle, N’den uzaklık (geçerli pikselin üzerindeki piksel) D – cosα ≤ 1,5 ve S’den uzaklık D + cosα ≤ 1,5’tir. Geçerli pikselin rengi (r, g, b) verildiğinde, yoğunluğu şu şekilde değiştirebiliriz: (r, g, b)*(1-D/1.5).

Bir piksel tam olarak çizgi üzerinde olduğunda (D=0), pikselin yoğunluğu değişmez. Bir piksel çizginin merkezinden uzakta olduğunda (D=1.5), pikselin yoğunluğu (0, 0, 0) olarak değiştirilir. Bu nedenle pikseller, çizginin merkezine olan uzaklıklarına bağlı olarak farklı yoğunluk seviyelerine sahiptir. Aşağıdaki örnek, tartıştığımız tüm farklı eğimler dikkate alınmadan basitleştirilmiştir.


Telefonda piksel yoğunluğu önemli mi
Piksel yoğunluğu en yüksek telefon
Piksel yoğunluğu kaç olmalı
Piksel yoğunluğu ne işe yarar
Telefonda piksel yoğunluğu nedir
Monitör piksel yoğunluğu kaç olmalı
144 piksel
Fotoğrafta piksel


Animasyon İçin Çift Ara Belleğe Alma

Görüntüleri saniyede 24 kare hızında bir ekrana yansıtarak bir hareketli görüntü efekti elde edilebilir. Bir bilgisayarda animasyon, farklı görüntülerin çerçevelerini çizerek veya yenileyerek elde edilebilir. Burada ekran yenileme hızı, çerçeve arabelleğinden okuma ve pikselleri video denetleyici tarafından ekrana gönderme hızıdır.

60’taki (kare/saniye) yenileme hızı, 30’dakinden daha yumuşaktır ve 120, 60’tan marjinal olarak daha iyidir. İnsan gözü aradaki farkı anlayamadığından, saniyede 120 kareden daha hızlı yenileme hızları gerekli değildir. Yenileme hızının saniyede 60 kare olduğunu varsayalım. Daha sonra aşağıdaki gibi bir animasyon programı oluşturabiliriz.

İlk çekilen öğeler tam 1/60 saniye boyunca görünür; sona doğru çizilen öğeler, program bir sonraki karede başladığında anında silinir. Bu, ekranın bulanık veya titrek bir animasyon sunmasına neden olur.

Bu sorunu çözmek için, çift arabelleğe alma olarak bilinen bir yerine iki çerçeve arabelleğine sahip olabiliriz. Ön arabellek olarak adlandırılan bir çerçeve arabelleği görüntülenirken, arka arabellek olarak adlandırılan diğeri tarama dönüştürme modelleri için çiziliyor.

Bir çerçevenin çizimi tamamlandığında, iki arabellek değiştirilir. Yani, arka arabellek görüntüleme için ön arabellek olur ve ön arabellek, tarama dönüştürme için arka arabellek olur. Animasyon programı aşağıdaki gibi görünüyor.

Sıklıkla olan şey, bir çerçevenin 1/60 saniyede çizilemeyecek kadar karmaşık olmasıdır. Bu olursa, ön arabellekteki her kare birden fazla görüntülenir ve ekran yenileme hızı hala 1/60’tır. Ancak, görüntü kare hızı çok daha düşüktür ve animasyon titreyebilir.

Görüntü çerçeve hızı, görüntü çerçevelerinin taramanın ne kadar hızlı dönüştürüldüğüne bağlıdır; bu da arabelleklerin değiştirilme hızına karşılık gelir. Pürüzsüz animasyon elde etmek için, birçok grafik işlevini verimli bir şekilde yürütmek için yüksek performanslı algoritmalara ve grafik donanımına ihtiyacımız var.

Örnek, animasyonu gösterir: her kareyi değiştiren yarıçapa sahip bir daire çizmek. Ayrıca vektör işlemlerini gözden geçirmemize yardımcı olur. Daireye, Şekil 1.7’de gösterildiği gibi bir dizi üçgenle yaklaşılmaktadır. Başlangıçta v1, v2, v3, v4 ve v0 koordinatlarının merkezi verilmektedir. Derinlik=0 değişkeni olduğunda, dört üçgen çizeriz ve daireye bir kare yaklaşır.

Derinlik=1 olduğunda her üçgen ikiye bölünüyor ve sekiz tane üçgen çiziyoruz. v1 ve v2 verildiğinde v12’yi nasıl buluruz? v1, v2 ve v12’yi vektör olarak ele alalım. O halde v12, (v1 + v2)=(v1x+v2x, v1y+v2y, v1z+v2z) yönündedir ve vektörlerin uzunlukları eşittir: |v1| = |v2| = |v12|. Çemberin yarıçapı bir ise, o zaman v12 = normalleştir(v1 + v2).

Bir vektörü normalleştirmek, vektörü bir birim vektöre ölçeklendirmeye eşdeğerdir. Genel olarak, v12 = circleRadius*normalize(v1 + v2) ve program her kare için, animasyon elde etmek için circleRadius’un değerini değiştirir. Diğer tüm bilinmeyen köşeleri(b) benzer şekilde vektör toplamaları ve normalleştirmeleri yoluyla bulabiliriz.

Bu bölme işlemi derinliğin değerine bağlı olarak devam eder. İki köşesi ve koordinat merkezi olan bir üçgen verildiğinde, subdivideCircle() yinelemeli olarak üçgenin derinlik sürelerini alt bölümlere ayırır ve 2 derinlik üçgeni çizer.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir