Geometria anti-grãos um motor de renderização de alta qualidade para C ++
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Geometria anti-grãos Classificação e resumo

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C ++ gráficos Renderização biblioteca gráfica motor de renderização

Geometria anti-grãos Descrição

Um motor de renderização de alta qualidade para C ++ Geometria anti-grão (AGG) é uma fonte aberta, livre de carga biblioteca gráfica, escrita em padrão industrialmente padrão C ++. Os termos e condições de uso AGG são descritos na página da licença. A geometria anti-grãos não depende de qualquer API ou tecnologia gráfica. Basicamente, você pode pensar em Agg como de um mecanismo de renderização que produz imagens pixels na memória de alguns dados vetoriais. Mas é claro, o Agg pode fazer muito mais do que isso. As idéias e a filosofia da AGG são: * anti-aliasing. * Precisão subpixels. * A mais alta qualidade possível. * Alta performance. * Independência e compatibilidade da plataforma. * Flexibilidade e extensibilidade. * Design leve. * Confiabilidade e estabilidade (incluindo estabilidade numérica) .Anti-grão geometria contém muitos exemplos de demonstração interativos que também são independentes de plataforma, e usam uma simples classe Platform_support que atualmente tem duas implementações, para a API Win32 e X11 (sem Motiff, sem outras dependências, apenas básico x11). Aqui estão algumas características importantes da "geometria anti-grãos": · Renderização de polígonos arbitrários com precisão anti-aliasing e subpixels. · Gradientes e sombreamento de Gouraud. · Imagem filtrada rápida Transformações afins, incluindo muitos filtros de interpolação (bilinear, bicúbico, spline16, spline36, sinc, blackman). · Cursos com diferentes tipos de junções de linha e tampas de linha. · Gerador de linha tracejado. · Marcadores, como arrowheads / arrowtails. · Recorte de polígono vectorial rápido para um retângulo. · Recorte de baixo nível para várias regiões retangulares. · Alfa-mascaramento. · Um novo algoritmo de linha anti-alias rápida. · Usando imagens arbitrárias como padrões de linha. · Renderização em canais de cores separados. · Perspectiva e transformações bilineares de dados de vetor e imagem. · Operações de polígono booleano (e, ou, XOR, sub) baseadas no polígono geral de Alan Murta.

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