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计算机图形学之渲染算法：Rasterization：反走样算法详解
1 计算机图形学基础
1.1 像素与采样点
在计算机图形学中，屏幕是由无数个像素组成的，每个像素可以显示不同
的颜色。然而，在进行图形渲染时，我们通常不会直接操作像素，而是使用采
样点（Sample Points）来更精确地控制颜色的混合。采样点可以理解为像素内
部的更小单位，通过在每个像素内进行多次采样，可以实现更平滑的图像效果，
减少锯齿边缘。
1.1.1 示例：采样点与像素的关系
假设我们有一个 100x100 的图像，每个像素内有 4 个采样点。在渲染一个
斜线时，如果不使用采样点，斜线边缘的像素要么全黑要么全白，导致边缘看
起来很粗糙。但是，如果使用采样点，我们可以根据斜线在像素内的覆盖情况，
计算出每个像素应该显示的平均颜色，从而得到更平滑的斜线。
#
示例代码：使用采样点计算像素颜色
def calculate_pixel_color(x, y, sample_points, line_start, line_end):
"""
根据采样点计算像素颜色。
:param x:
像素的
x
坐标
:param y:
像素的
y
坐标
:param sample_points:
每个像素内的采样点数量
:param line_start:
斜线的起始点坐标
:param line_end:
斜线的结束点坐标
:return:
像素颜色（
0-255
的灰度值）
"""
total_color = 0
for i in range(sample_points):
for j in range(sample_points):
#
计算采样点的坐标
sample_x = x + i / sample_points
sample_y = y + j / sample_points
#
检查采样点是否在斜线内
if is_point_on_line(sample_x, sample_y, line_start, line_end):
total_color += 255
#
计算平均颜色
return total_color / (sample_points * sample_points)
def is_point_on_line(x, y, start, end):
"""
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