3cubes安卓怎麼下載
① VTK是什麼
VTK簡介： VTK(Visualization ToolKit)是一個開放源碼、自由獲取的軟體系統，全世界的數以千計的研究人員和開發人員用它來進行3D計算機圖形，圖像處理，可視化。VTK包含一個c++類庫，眾多的翻譯介面層，包括Tcl/Tk，Java,Python。 Visualization Toolkit 是一個用於可視化應用程序構造與運行的支撐環境，它是在三維函數庫OpenGL 的基礎上採用面向對象的設計方法發展起來的，它將我們在可視化開發過程中會經常遇到的細節屏蔽起來，並將一些常用的演算法封裝起來。比如Visualization Toolkit 將我們在表面重建中比較常見的Marching Cubes 演算法封裝起來，以類的形式給我們以支持，這樣我們在對三維規則點陣數據進行表面重建時就不必再重復編寫MarchingCubes 演算法的代碼，而直接使用Visualization Toolkit 中已經提供的vtkMarchingCubes 類。 Visualization Toolkit 是給從事可視化應用程序開發工作的研究人員提供直接的技術支持的一個強大的可視化開發工具，它以用戶使用的方便性和靈活性為主要原則，具有如下的特點：
1) 具有強大的三維圖形功能。Visualization Toolkit 既支持基於體素Voxel-basedrendering 的體繪制Volume Rendering又保留了傳統的面繪制，從而在極大的改善可視化效果的同時又可以充分利用現有的圖形庫和圖形硬體
2) Visualization Toolkit 的體系結構使其具有非常好的流streaming 和高速緩存caching 的能力，在處理大量的數據時不必考慮內存資源的限制
3) Visualization Toolkit 能夠更好的支持基於網路的工具比如Java 和VRML 隨著Web 和Internet 技術的發展Visualization Toolkit 有著很好的發展前景
4) 能夠支持多種著色如OpenGL 等
5) Visualization Toolkit 具有設備無關性使其代碼具有良好的可移植性
6) Visualization Toolkit 中定義了許多宏，這些宏極大的簡化了編程工作並且加強了一致的對象行為
7) Visualization Toolkit 具有更豐富的數據類型，支持對多種數據類型進行處理
8) 既可以工作於Windows 操作系統又可以工作於Unix 操作系統極大的方便了用戶
VTK官方網站：http://www.vtk.org/
VTK下載：http://www.vtk.org/get-software.php#latest
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轉的。。
② 什麼是marching cubes演算法具體怎麼講的
Marching Cubes演算法（醫學圖像三維繪制中的面繪制）2007-08-16 00:50建議要看的資料
[1] Lorensen W E, Cline H E .Marching cubes: a high-resoulution 3D suface construction algorithm [J], Computer Graphics,1987, 21(4):163~169
[2]集成化醫學影像演算法平台理論與實踐田捷，趙明昌，何暉光 清華大學出版社2004年10月
[3]Polygonising a scalar field Also known as: "3D Contouring", "Marching Cubes", "Surface Reconstruction"
http://local.wasp.uwa.e.au/~pbourke/geometry/polygonise/Marching Cubes；
[4]www.3dmed.net
Marching Cubes演算法工作原理
Marching Cubes演算法是三維數據場等值面生成的經典演算法，是體素單元內等值面抽取技術的代表。
等值面是空間中所有具有某個相同值的點的集合。它可以表示為， ，c是常數。則稱F(f)為體數據f中的等值面。
在MC演算法中，假定原始數據是離散的三維空間規則數據場。用於醫療診斷的斷層掃描(CT)及核磁共振成像(MRI) 等產生的圖像均屬於這一類型。MC演算法的基本思想是逐個處理數據場中的體素，分類出與等值面相交的體素，採用插值計算出等值面與體素棱邊的交點。根據體素中每一頂點與等值面的相對位置，將等值面與立方體邊的交點按一定方式連接生成等值面，作為等值面在該立方體內的一個逼近表示。在計算出關於體數據場內等值面的有關參數後山常用的圖形軟體包或硬體提供的面繪制功能繪制出等值面。
圖2.1 離散的三維空間規則數據場中的一個體素
2.1.1 MC演算法的主要步驟
1． 確定包含等值面的體素
離散的三維空間規則數據場中的一個體素可以用圖2.1表示。8個數據點分別位於該體素的8個角點上。MC演算法的基本假設是:沿著體素的邊其數據場呈局部連續線性變化，根據這個假設，可認為，如果兩個相鄰采樣點一個為正點，一個為負點，則它們連成的邊上一定存在且僅有一個等值點 (設等值面值為c)。如果得到了體素各條邊上的等值點，就可以以這些點為頂點，用一系列的三角形擬合出該體素中的等值面。因此確定立方體體素中等值面的分布是該演算法的基礎。
首先對體素的8個頂點進行分類，以判斷其頂點是位於等值面之外，還是位於等值面之內。再根據8個頂點的狀態，確定等值面的剖分模式。頂點分類規則為:
1. 如體素頂點的數據值大於或等於等值面的值，則定義該頂點位於等值面之外， 記為正點，即「1「
2. 如體素頂點的數據值小於等值面的值，則定義該頂點位於等值面之內，記為負點， 即「0"
由於每個體素共有8個頂點，且每個頂點有正負兩種狀態，所以等值面可能以 =256種方式與一個體素相交。通過列舉出這256種情況，就能創建一張表格，利用它可以查出任意體素中的等值面的三角面片表示。如果考慮互補對稱性，將等值面的值和8個角點的函數值的大小關系顛倒過來，即將體素的頂點標記置反(0變為1, 1變為0)，這樣做不會影響該體素的8個角點和等值面之間的拓撲結構，可將256種方式簡化成128種。其次，再利用旋轉對稱性，可將這128種構型進一步簡化成15種。圖3.2給出了這15種基本構型[131其中黑點標記為「1」的角點。
圖2.2 分布狀態表
圖2.3 體素角點分布不同情況
基於上面的分析，MC演算法中用一個位元組的空間構造了一個體素狀態表，如圖2.2所示，該狀態表中的每一位可表示出該體元中的一個角點的0或1的狀態。根據這一狀態表，就可知道當前體素屬於圖2.3中哪一種情況，以及等值面將與哪一條邊相交。
2.求等值面與體元邊界的交點
在確定體素內三角剖分模式後，就要計算三角片頂點位置。當三維離散數據場的密度較高時，即當體素很小時，可以假定函數值沿體素邊界呈線性變化，這就是MC演算法的基本假設。因此，根據這一基本假設，可以直接用線性插值計算等值面與體素邊的交點。
對於當前被處理體素的某一條邊，如果其兩頂點 ， 的標記值不同，那麼等值面一定與此邊相交，且僅有一個交點。交點為 其中P代表等值點坐標, , 代表兩個端點的坐標， ， 代表兩個端點的灰度值，v代表域值。求出等值面與體素棱邊的交點以後，就可以將這些交點連接成三角形或多邊形，形成等值面的一部分。
3.等值面的法向量計算
為了利用圖形硬體顯示等值面圖象，必須給出形成等值面的各三角面片的法向分量，選擇適當的局部面光照模型進行光照計算，以生成真實感圖形。
對於等值面上的每一點，其沿面的切線方向的梯度分量應該是零，因此，該點的梯度矢量的方向也就代表了等值面在該點的法向量，當梯度值非零。所幸的是等值面往往是由兩種具有不同密度的物質的分解面，因此其上的每點的梯度矢量均不為零，即
Mc演算法採用中心差分方法求采樣點p〔m ,n, k ) 處的梯度矢量，公式如下:
Gx=〔g(i+1,j,k)-g(i-1,j,k)〕/2dx
Gy=〔g(i,j+1,k)-g(i,j-1,k)〕/2dy
Gz=〔g(i,j,k+1)-g(i,j,k-1)〕/2dz
其中D（i，j ,k）是切片k在像素（i，j）的密度， , ， 是立方體邊的長度。對g進行歸一化，得到(gx/｜g｜，gy/｜g｜，gz/｜g｜）作為（i,j,k)上的單位法向量。然後，對體素八個頂點上法向量進行線性插值就可得到位於體素棱邊上的三角片的各個頂點上的法向量。設計算得到的某個三角片的三個頂點上的單位法向量分別為( , 和 )，這個三角片的幾何重心為 ，則該三角片的法向量起始於 ，終止於 。代入Gourand光照模型公式，就可計算出小三角片表面的光強(灰度)。將其投影在某個特定的二維平面上進行顯示，從而顯示出物體富有光感的整個表面形態。其中我們在內存中保留四個切片來計算立方體中所有頂點梯度。
2.1.2 MC演算法流程
1、將三維離散規則數據場分層讀入內存;
2、掃描兩層數據，逐個構造體素，每個體素中的8個角點取自相鄰的兩層;
3、將體素每個角點的函數值與給定的等值面值c做比較，根據比較結果，構造
該體素的狀態表;
4、根據狀態表，得出將與等值面有交點的邊界體素;
5、通過線性插值方法計算出體素棱邊與等值面的交點;
6、利用中心差分方法，求出體素各角點處的法向量，再通過線性插值方法，求出三角面片各頂點處的法向;
7,根據各三角面片上各頂點的坐標及法向量繪制等值面圖像。
========================================================
MC代碼
MarchingCubes(float lowThreshold,float highThreshold,float XSpace,float YSpace,float ZSpace)
{
//記錄生成的頂點數和面數初始時應該為0
m_vNumber=0;
m_fNumber=0;
//當前Cube中生成的頂點和面數
int vertPos,facePos;
//包圍盒的尺寸 用於繪製程序計算整個場景的包圍盒，用於調整觀察位置，以使整個場景盡可能占滿整個窗口。
float min[3],max[3];
min[0]=min[1]=min[2]=max[0]=max[1]=max[2]=0;//初始化
//當前掃描層的切片數據和一個臨時的切片數據
short *pSliceA,*pSliceB,*pSliceC,*pSliceD,*tempSlice;
pSliceA=pSliceB=pSliceC=tempSlice=NULL;
int imageWidth,imageHeight,imageSize,sliceNumber;
imageWidth=imageHeight=512;//我們是512×512的數據
imageSize=imageWidth*imageHeight;
sliceNumber=m_FileCount-1;
if((highThreshold*lowThreshold)==0)
{
return 0;
}
pSliceD =new short [imageSize];
//因為等值面是每相鄰兩層切片為單位進行提取的，所以在處理後兩層切片時難免生成前兩層切片已經生成的頂點，這時候就用下面的數組記錄哪些邊上的頂點已經生成了，如果遇到已經生成的頂點就不再重復計算而是直接使用記錄的索引，否則就生成新的頂點。
long *bottomXEdge=new long[imageSize];
long *bottomYEdge=new long[imageSize];
long *topXEdge=new long[imageSize];
long *topYEdge=new long[imageSize];
long *zEdge=new long[imageSize];
tempSlice=new short [imageSize];
if(bottomXEdge==NULL||bottomYEdge==NULL||
topXEdge==NULL||topYEdge==NULL||
zEdge==NULL||tempSlice==NULL)
{
return 0;//錯誤
}
//初始化數據
memset(bottomXEdge,-1,sizeof(long)*imageSize);
memset(bottomYEdge,-1,sizeof(long)*imageSize);
memset(topXEdge,-1,sizeof(long)*imageSize);
memset(topYEdge,-1,sizeof(long)*imageSize);
memset(zEdge,-1,sizeof(long)*imageSize);
memset(tempSlice,0,sizeof(short)*imageSize);
//計算某一層頂點和三角時所需要的一些變數
//一些循環變數
int i,j,k,w,r;
//cube類型
unsigned char cubeType(0);
//計演算法向量
float dx[8],dy[8],dz[8],squaroot;
//記錄某個Cube生成
float vertPoint[12][6];
int cellVerts[12]; //what use
int triIndex[5][3]; //每個cube最多生成5條邊
//用於記錄已生成頂點索引的臨時變數
int offset;
//當前cube8個頂點的灰度值
short cubegrid[8];
long *edgeGroup;
//得到數據
pSliceD=m_volumeData;
pSliceB=tempSlice;
pSliceA=tempSlice;
int tt,tt1;
//掃描4層切片的順序
/*
-----------------------D |
-----------------------B |
-----------------------C |
-----------------------A |
V
*/
//marching cubes 演算法開始實行 ？第一次循環時，只讀入一個切片？
for(i=0;i<=(sliceNumber);i++)
{
pSliceC=pSliceA;
pSliceA=pSliceB;
pSliceB=pSliceD;
if(i>=sliceNumber-2)
{
pSliceD=tempSlice;
}
else
{
pSliceD+=imageSize;
}
for(j=0;j<imageHeight-1;++j)
for(k=0;k<imageWidth-1;++k)
/* for(j=10;j<imageHeight-5;j++)//調試用
for(k=10;k<imageWidth-5;k++)*/
{
//得到八個頂點的灰度值step0
cubegrid[0]=pSliceA[j*imageWidth+k];
cubegrid[1]=pSliceA[j*imageWidth+k+1];
cubegrid[2]=pSliceA[(j+1)*imageWidth+k+1];
cubegrid[3]=pSliceA[(j+1)*imageWidth+k];
cubegrid[4]=pSliceB[j*imageWidth+k];
cubegrid[5]=pSliceB[j*imageWidth+k+1];
cubegrid[6]=pSliceB[(j+1)*imageWidth+k+1];
cubegrid[7]=pSliceB[(j+1)*imageWidth+k];
//計算cube的類型
cubeType=0;
for(w=0;w<8;w++)
{
if((cubegrid[w]>lowThreshold)&&(cubegrid[w]<highThreshold))//需要畫的點
{
cubeType|=(1<<w);
}
}//end for計算cube的類型
if(cubeType==0||cubeType==255)
{
continue;
}
for(w=0;w<12;w++) //初始化cellVerts表到零
{
cellVerts[w]=-1;
}
//計算6個方向相鄰點的象素差值（用於計演算法向量）
if(k==0)
{
dx[0]=pSliceA[j*imageWidth+1];
dx[3]=pSliceA[(j+1)*imageWidth+1];
dx[4]=pSliceB[j*imageWidth+1];
dx[7]=pSliceB[(j+1)*imageWidth+1];
}
else
{
dx[0]=pSliceA[j*imageWidth+k+1]
-pSliceA[j*imageWidth+k-1];
dx[3]=pSliceA[(j+1)*imageWidth+k+1]
-pSliceA[(j+1)*imageWidth+k-1];
dx[4]=pSliceB[j*imageWidth+k+1]
-pSliceB[j*imageWidth+k-1];
dx[7]=pSliceB[(j+1)*imageWidth+k+1]
-pSliceB[(j+1)*imageWidth+k-1];
}
if(k==imageWidth-2)
{
dx[1]=-pSliceA[j*imageWidth+imageWidth-2];
dx[2]=-pSliceA[(j+1)*imageWidth+imageWidth-2];
dx[5]=-pSliceB[j*imageWidth+imageWidth-2];
dx[6]=-pSliceB[(j+1)*imageWidth+imageWidth-2];
}
else
{
dx[1]=pSliceA[j*imageWidth+k+2]
-pSliceA[j*imageWidth+k];
dx[2]=pSliceA[(j+1)*imageWidth+k+2]
-pSliceA[(j+1)*imageWidth+k];
dx[5]=pSliceB[j*imageWidth+k+2]
-pSliceB[j*imageWidth+k];
dx[6]=pSliceB[(j+1)*imageWidth+k+2]
-pSliceB[(j+1)*imageWidth+k];
}
if(j==0)
{
dy[0]=pSliceA[imageWidth+k];
dy[1]=pSliceA[imageWidth+k+1];
dy[4]=pSliceB[imageWidth+k];
dy[5]=pSliceB[imageWidth+k+1];
}
else
{
dy[0]=pSliceA[(j+1)*imageWidth+k]
-pSliceA[(j-1)*imageWidth+k];
dy[1]=pSliceA[(j+1)*imageWidth+k+1]
-pSliceA[(j-1)*imageWidth+k+1];
dy[4]=pSliceB[(j+1)*imageWidth+k]
-pSliceB[(j-1)*imageWidth+k];
dy[5]=pSliceB[(j+1)*imageWidth+k+1]
-pSliceB[(j-1)*imageWidth+k+1];
}
if(j==imageHeight-2)
{
dy[2]=-pSliceA[(imageHeight-2)*imageWidth+k+1];
dy[3]=-pSliceA[(imageHeight-2)*imageWidth+k];
dy[6]=-pSliceB[(imageHeight-2)*imageWidth+k+1];
dy[7]=-pSliceB[(imageHeight-2)*imageWidth+k];
}
else
{
dy[2]=pSliceA[(j+2)*imageWidth+k+1]-pSliceA[j*imageWidth+k+1];
dy[3]=pSliceA[(j+2)*imageWidth+k]-pSliceA[j*imageWidth+k];
dy[6]=pSliceB[(j+2)*imageWidth+k+1]-pSliceB[j*imageWidth+k+1];
dy[7]=pSliceB[(j+2)*imageWidth+k]-pSliceB[j*imageWidth+k];
}
dz[0]=pSliceB[j*imageWidth+k]
-pSliceC[j*imageWidth+k];
dz[1]=pSliceB[j*imageWidth+k+1]
-pSliceC[j*imageWidth+k+1];
dz[2]=pSliceB[(j+1)*imageWidth+k+1]
-pSliceC[(j+1)*imageWidth+k+1];
dz[3]=pSliceB[(j+1)*imageWidth+k]
-pSliceC[(j+1)*imageWidth+k];
dz[4]=pSliceD[j*imageWidth+k]
-pSliceA[j*imageWidth+k];
dz[5]=pSliceD[j*imageWidth+k+1]
-pSliceA[j*imageWidth+k+1];
dz[6]=pSliceD[(j+1)*imageWidth+k+1]
-pSliceA[(j+1)*imageWidth+k+1];
dz[7]=pSliceD[(j+1)*imageWidth+k]
-pSliceA[(j+1)*imageWidth+k];
//計算三角形頂點的坐標和梯度
vertPos=0;
facePos=0;
for(w=0;w<12;w++)
{
if(g_EdgeTable[cubeType]&(1<<w)) //what …..
{
//根據g_edgeTable[256]對應值判斷cube的那一條邊與等值面有交點
switch(w)
{
case 0:
offset=j*imageWidth+k;
edgeGroup=bottomXEdge;
break;
case 1:
offset=j*imageWidth+k+1;
edgeGroup=bottomYEdge;
break;
case 2:
offset=(j+1)*imageWidth+k;
edgeGroup=bottomXEdge;
break;
case 3:
offset=j*imageWidth+k;
edgeGroup=bottomYEdge;
break;
case 4:
offset=j*imageWidth+k;
edgeGroup=topXEdge;
break;
case 5:
offset=j*imageWidth+k+1;
edgeGroup=topYEdge;
break;
case 6:
offset=(j+1)*imageWidth+k;
edgeGroup=topXEdge;
break;
case 7:
offset=j*imageWidth+k;
edgeGroup=topYEdge;
break;
case 8:
offset=j*imageWidth+k;
edgeGroup=zEdge;
break;
case 9:
offset=j*imageWidth+k+1;
edgeGroup=zEdge;
break;
case 10:
offset=(j+1)*imageWidth+k+1;
edgeGroup=zEdge;
break;
case 11:
offset=(j+1)*imageWidth+k;
edgeGroup=zEdge;
break;
}//對應switch的{。。。end for//根據g_EdgeTable對應值判斷cube的那一條邊與等值面有交點
//該邊上的頂點是否已經在上一層中生成
if(edgeGroup[offset]==-1)
{
int index1,index2;
short s1,s2,s;
float x1,y1,z1,nx1,ny1,nz1;
float x2,y2,z2,nx2,ny2,nz2;
//得到該邊兩端點的索引進而得到兩點的灰度值
index1=g_CoordTable[w][3];
index2=g_CoordTable[w][4];
s1=cubegrid[index1];
s2=cubegrid[index2];
if(s1<highThreshold&&s1>lowThreshold)
{
if(s2>=highThreshold)
{
s=highThreshold;
}
else if(s2<=lowThreshold)
{
s=lowThreshold;
}
}
else if(s2<highThreshold&&s2>lowThreshold)
{
if(s1>=highThreshold)
{
s=highThreshold;
}
else if(s1<=lowThreshold)
{
s=lowThreshold;
}
}
//計算兩端點實際坐標
x1=(k+g_CoordVertex[index1][0])*XSpace;
y1=(j+g_CoordVertex[index1][1])*YSpace;
z1=(i+g_CoordVertex[index1][2])*ZSpace;
x2=(k+g_CoordVertex[index2][0])*XSpace;
y2=(j+g_CoordVertex[index2][1])*YSpace;
z2=(i+g_CoordVertex[index2][2])*ZSpace;
//計算兩端點的法向量
nx1=dx[index1]/XSpace;
ny1=dy[index1]/YSpace;
nz1=dz[index1]/ZSpace;
nx2=dx[index2]/XSpace;
ny2=dy[index2]/YSpace;
nz2=dz[index2]/ZSpace;
float factor=((float)(s-s1))/((float)(s2-s1));
//插值計算交點坐標
vertPoint[vertPos][0]=factor*(x2-x1)+x1;
vertPoint[vertPos][1]=factor*(y2-y1)+y1;
vertPoint[vertPos][2]=factor*(z2-z1)+z1;
//計演算法向量
vertPoint[vertPos][3]=factor*(nx1-nx2)-nx1;
vertPoint[vertPos][4]=factor*(ny1-ny2)-ny1;
vertPoint[vertPos][5]=factor*(nz1-nz2)-nz1;
//法向量歸一化
squaroot=sqrt(vertPoint[vertPos][3]*vertPoint[vertPos][3]+vertPoint[vertPos][4]*vertPoint[vertPos][4]
+vertPoint[vertPos][5]*vertPoint[vertPos][5]);
if(squaroot<=0)squaroot=1.0;
vertPoint[vertPos][3]/=squaroot;
vertPoint[vertPos][4]/=squaroot;
vertPoint[vertPos][5]/=squaroot;
//更新包圍盒數據
if(min[0]>vertPoint[vertPos][0])
{
min[0]=vertPoint[vertPos][0];
}
if(min[1]>vertPoint[vertPos][1])
{
min[1]=vertPoint[vertPos][1];
}
if(min[2]>vertPoint[vertPos][2])
{
min[2]=vertPoint[vertPos][2];
}
if(max[0]<vertPoint[vertPos][0])
{
max[0]=vertPoint[vertPos][0];
}
if(max[1]<vertPoint[vertPos][1])
{
max[1]=vertPoint[vertPos][1];
}
if(max[2]<vertPoint[vertPos][2])
{
max[2]=vertPoint[vertPos][2];
}
//記錄新生成的頂點索引
cellVerts[w]=m_vNumber;
edgeGroup[offset]=cellVerts[w];
m_vNumber++;
vertPos++;
} //end if(edgeGroup[offset]==-1) ////
else
{
//若該點已經在上一層生成，則直接得到其索引
cellVerts[w]=edgeGroup[offset];
}
} // end對應if(g_EdgeTable[cubeType]&(1<<w)) //
} //對應for(w=0;w<12;w++)
//保存當前cubes 頂點和法向量
tt1=m_vNumber-vertPos;
for(tt=0;tt<vertPos;tt++)
{
vPointNomal[tt1+tt][0]=vertPoint[tt][0];
vPointNomal[tt1+tt][1]=vertPoint[tt][1];
vPointNomal[tt1+tt][2]=vertPoint[tt][2];
vPointNomal[tt1+tt][3]=vertPoint[tt][3];
vPointNomal[tt1+tt][4]=vertPoint[tt][4];
vPointNomal[tt1+tt][5]=vertPoint[tt][5];
}
// memcpy(vPointNomal+6*(m_vNumber-vertPos) ,vertPoint,sizeof(float)*6*vertPos);
//記錄新生成的三角面片數據
w=0;
while (g_TriTable[cubeType][w]!=-1)
{
for(r=0;r<3;r++)
{
triIndex[facePos][r]=cellVerts[g_TriTable[cubeType][w++]];
if(triIndex[facePos][r]<0)
{
AfxMessageBox("有問題",MB_OK,0);
}
}
facePos++;
m_fNumber++;
} //end 對應while (g_TriTable[cubeType][w]!=-1)
//保存面數據
tt1=m_fNumber-facePos;
for(tt=0;tt<facePos;tt++)
{
pFace[tt1+tt][0]=triIndex[tt][0];
pFace[tt1+tt][1]=triIndex[tt][1];
pFace[tt1+tt][2]=triIndex[tt][2];
}
// memcpy(pFace+3*(m_fNumber-facePos)*sizeof(long),triIndex,sizeof(int)*3*facePos);
} memcpy(bottomXEdge,topXEdge,sizeof(short)*imageSize);
memcpy(bottomYEdge,topYEdge,sizeof(short)*imageSize);
memset(topXEdge,-1,sizeof(short)*imageSize);
memset(topYEdge,-1,sizeof(short)*imageSize);
memset(zEdge,-1,sizeof(short)*imageSize);
}
delete []tempSlice;
delete []bottomXEdge;
delete []bottomYEdge;
delete []topXEdge;
delete []topYEdge;
delete []zEdge;
return 1;
}
在OnDraw
glBegin(GL_TRIANGLES);
for(i=0;i<pDoc->m_fNumber;i++)
{
glNormal3fv(&(pDoc->vPointNomal[pDoc->pFace[ i][0]][3]));
glVertex3fv(&(pDoc->vPointNomal[pDoc->pFace[ i][0]][0]));
glNormal3fv(&(pDoc->vPointNomal[pDoc->pFace[ i ][1]][3]));
glVertex3fv(&(pDoc->vPointNomal[pDoc->pFace[ i ][1]][0]));
glNormal3fv(&(pDoc->vPointNomal[pDoc->pFace[ i ][2]][3]));
glVertex3fv(&(pDoc->vPointNomal[pDoc->pFace[ i ][2]][0]));
}
glEnd();
以上代碼只用於理解，未測試
③ 請問奧斯卡最佳短篇動畫《回憶積木小屋》(La Maison en Petits Cubes）哪裡有高清版下載
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《回憶積木小屋》是由日本動畫公司RobotCommunications公司於2008年製作的動畫短片。短片由加藤久仁生先生擔任導演兼編劇，是其導演《旅人日記》後的新作。
該片主要講述了講述了一位老人為了找回心愛的煙斗而決心潛下已被海平面覆蓋的舊屋之中，回憶起過往生活的故事。全片濃濃的法式情調，造型和畫面氣氛的營造讓人驚艷充滿著一種童話般的意境，曾獲2009年第81屆奧斯卡最佳動畫短片獎。
④ 有什麼好玩的手機小游戲
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⑤ 怎麼才可以關聯微信
微信和微信不可以關聯，微信和QQ可以關聯。
關聯方法如下：
1、打開微信；
2、點擊 四個選項中 最右側的 我；
3、打開設置；
4、打開賬號與安全；
5、打開qq號 選項；
6、綁定qq 輸入密碼；
7、完成綁定。
⑥ 為什麼我的Eclipse里birt插件的palette面板里沒有Cross Tab,Data Explorer里也沒有Data Cubes
...Data Explorer和palette是同級的，你先熟悉下birt吧，多點點就知道了
⑦ 推薦幾個占內存小但又好玩的小游戲唄~
最近微信推出了好多小游戲，像跳一跳、海盜來了、皇上吉祥2。這些都是h5小游戲，玩起來方便，打開就能玩，不用下載，不佔內存