一、 算法原理简介：
算法原理的详细描述及部分实现可参考：
http://www.cs.helsinki.fi/group/goa/mallinnus/lines/bresenh.html
Fig.1
假设以(x, y)为绘制起点，一般情况下的直观想法是先求m = dy /dx（即x每增加1， y的增量），然后逐步递增x, 设新的点为x1 = x + j, 则y1 = round(y + j * m)。可以看到，这个过程涉及大量的浮点运算，效率上是比较低的（特别是在嵌入式应用中，DSP可以一周期内完成2次乘法，一次浮点却要上百个周期）。
下面，我们来看一下Bresenham算法，如Fig. 1,(x, y +ε)的下一个点为(x, y + ε + m)，这里ε为累加误差。可以看出，当ε+m < 0.5时，绘制(x + 1, y)点，否则绘制(x + 1, y + 1)点。每次绘制后，ε将更新为新值：
ε = ε + m ,如果(ε + m) <０.５ (或表示为2*(ε + m) < 1)
ε = ε + m – 1, 其他情况
将上述公式都乘以dx, 并将ε*dx用新符号ξ表示，可得
ξ = ξ + dy, 如果2*(ξ + dy) < dx
ξ = ξ + dy – dx, 其他情况
可以看到，此时运算已经全变为整数了。以下为算法的伪代码：
ξ ← 0, y ← y1
For x ← x1 to x2 do
Plot Point at (x, y)
If (2(ξ + dy) < dx)
ξ ←ξ + dy
Else
y ← y + 1,ξ ←ξ + dy – dx
End If
End For
二、 算法的注意点：
Fig. 2
在实际应用中，我们会发现，当dy > dx或出现Fig.2 右图情况时时，便得不到想要的结果，这是由于我们只考虑dx > dy， 且x, y的增量均为正的情况所致。经过分析，需要考虑8种不同的情况，如Fig. 3所示：
当然，如果直接在算法中对8种情况分别枚举， 那重复代码便会显得十分臃肿，因此在设计算法时必须充分考虑上述各种情况的共性，后面将给出考虑了所有情况的实现代码。
三、 算法的实现
以下代码的测试是利用Opencv 2.0进行的,根据需要，只要稍微修改代码便能适应不同环境
//Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware)http://www.CodeHighlighter.com/
void DrawLine(IplImage *img, int x1, int y1, int x2, int y2) { int dx = x2 - x1; int dy = y2 - y1; int ux = ((dx > 0) << 1) - 1;//x的增量方向，取或-1 int uy = ((dy > 0) << 1) - 1;//y的增量方向，取或-1 int x = x1, y = y1, eps;//eps为累加误差 eps = 0;dx = abs(dx); dy = abs(dy); if (dx > dy) { for (x = x1; x != x2; x += ux) { SetPixel(img, x, y); eps += dy; if ((eps << 1) >= dx) { y += uy; eps -= dx; } } } else { for (y = y1; y != y2; y += uy) { SetPixel(img, x, y); eps += dx; if ((eps << 1) >= dy) { x += ux; eps -= dy; } } } }
四、 测试结果
五、 进一步可能的改进
设(x1, y1)为起点,(x2, y2)为终点，取中点(x1 + x2)/2, (y1 +y2)/2，然后从两个端点同时向中点生长，这种并行运算可以提高一定的效率。
原文地址：http://www.cnblogs.com/pheye/archive/2010/08/14/1799803.html