CGContextRef相关的操作

本文介绍了如何使用Core Graphics框架来绘制基本图形元素,包括无边框的正方形、文字、直线以及带边框的正方形,并展示了如何设置颜色、线条宽度等属性。

CGContextRef context = UIGraphicsGetCurrentContext();

 

画一个正方形图形 没有边框

CGContextSetRGBFillColor(context, 0, 0.25, 0, 0.5);
CGContextFillRect(context, CGRectMake(2, 2, 270, 270));
CGContextStrokePath(context);

 

写文字

CGContextSetLineWidth(context, 1.0);
CGContextSetRGBFillColor (context,  1, 1, 1, 1.0);

UIFont  *font = [UIFont boldSystemFontOfSize:11.0];

[@"fangyp" drawInRect:CGRectMake(40, 40, 80, 20) withFont:font];

 

画一条线

CGContextSetRGBStrokeColor(context, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5);//线条颜色
CGContextMoveToPoint(context, 20, 20);
CGContextAddLineToPoint(context, 200,20);
CGContextStrokePath(context);

 

画正方形边框

CGContextSetRGBStrokeColor(context, 1, 1.0, 1.0, 1.0); 
CGContextSetLineWidth(context, 2.0);
CGContextAddRect(context, CGRectMake(2, 2, 270, 270));
CGContextStrokePath(context);

 

画方形背景颜色

  CGContextTranslateCTM(ctx, 0.0f, self.view.bounds.size.height);

   CGContextScaleCTM(ctx, 1.0f, -1.0f);

   UIGraphicsPushContext(ctx);

  CGContextSetLineWidth(ctx,320);

  CGContextSetRGBStrokeColor(ctx, 250.0/255, 250.0/255, 210.0/255, 1.0); 

  CGContextStrokeRect(ctx, CGRectMake(0, 0, 320, 460));

  UIGraphicsPopContext(); 

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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