Bresenham圆绘制算法
一般来说，假设圆心位于坐标原点，如果圆心不在原点，则可以通过坐标转换使其与原点一致。 半径为r。 以原点为中心的圆c有四个对称轴： x=0、y=0、x=y和x=-y。 如果知道圆弧上的点p1=c(x，y )，则使用其对称性来确定关于四个对称轴的其他七个点，即：
P2=C(X，-y )表示，
p3=c(-x，y )，
p4=c(-x，-y )表示，
P5=C(Y，x )为，
p6=c(-y，x )表示，
P7=C(Y，-x )表示，
p8=c(-y，-x )。
这个性质称为八对称性。
因此，如果对八分之一圆弧进行扫描变换，就可以通过圆弧的八对称性得到整个圆。
【Bresenham算法】
简单图形的扫描变换常用的算法是Bresenham算法。 其思想在于用误差量来衡量点选择的近似度。 其过程如下。
以平面二维图形扫描变换为例，如果将所描绘的图形方程式设为f(x，y )=0，将所描绘的区域设为(x0，x )，将x方向设为最大位移方向，即，) x )y，则f ) x， y )也是误差测量函数，代入离散的点的值，如果大于0则正向偏移，否则向负向偏移。既然x是最大位移方向，则x每增加1，对应的y不增加1，或者增加-1，具体问题具体选择方法通过确定d=f(x1，y 0.5 )的正负来选择y的值。
实际上还需要考虑浮点数的计算问题。 基本的图形扫描转换算法最好能通过硬件实现，所以摆脱浮点数是最好的。 经常使用递归给定D的方法，而不是用f(x，y )直接给定)速度会变慢。
【圆的扫描转换算法】
作为画圆的例子，给出圆心的坐标(0，0 )和半径r，求出圆图像的最佳近似点。
圆是中心对称的特殊图形，如果圆能八等分，只需求解八分之一圆孤，其他圆孤通过对称变换得到。 我们求出的八分之一元孤为(0，r )-) r )，r ) )2)，可知最大位移方向为x方向，x0=0，y0=R，每次相对于x自增加，判断y的误差量为f(x，y )
首先寻找递推关系，如果当前d=f(x1，y - 0.5 ) 0，y需要减去1，下一个d值为
d=f(x2，y - 1.5 ) ) x2 )2) y - 1.5 )2- r^2=(x1 ) )2) r ^2) 2x3-2y2=d2x-2y5时，当前d=) 0.5 y不变，只有x
的初始值，若d 0=f(1，R - 0.5 )=1.25 - R，则可以对d - 0.25进行判断。 由于递推关系中只有整数运算，d - 0.25为d 0.25，这与d0等价，所以D取初始值1 - R。
代码：
boolcenginapp :3360 draw circle (scpointpoint，int radius，UNINT *vb_start，intlpitch ) ) ) ) ) )
{if (！ VB _ start|| l pitch=0(返回假； int mx=point.x，my=point.y； int x=0，y=radius； int r=0，g=255，b=0； int d=1-radius； //起点(0，r )、下一点中点(1，R-0.5 )、d=1*1(r-0.5 ) )-R*R=1.25-R，d仅参与整数运算，因此可以省略小数部分
while(yx )/yx即第一象限第一区八分圆
{
plot_pixel_32(xMX，y my，0，r，g，b，vb_start，lpitch )；
plot_pixel_32(yMX，x my，0，r，g，b，vb_start，lpitch )；
plot_pixel_32(-xMX，y my，0，r，g，b，vb_start，lpitch )；
plot_pixel_32(-yMX，x my，0，r，g，b，vb_start，lpitch )；
plot_pixel_32(-xMX，-y my，0，r，g，b，vb_start，lpitch )；
plot_pixel_32(-yMX，-x my，0，r，g，b，vb_start，lpitch )；
plot_pixel_32(xMX，-y my，0，r，g，b，vb_start，lpitch )；
plot_pixel_32(yMX，-x my，0，r，g，b，vb_start，lpitch )； 是if(D0 )
{
d=d 2*x 3；
}else{
d=D2*(x-y ) 5；
y----；
}
x；
}return true；
}
效果图：
参考：