Silverlight 引路蜂二维图形库示例:动画Beziers曲线

本文介绍了如何使用Path类和相关方法动态显示一条Bezier曲线,包括路径的初始化、点的生成、点的动画处理和实时图像更新。

类Path为一条几何路径,可以通过直线,二次曲线,三次曲线来构成任意路径。Path提供了moveTo, lineTo, curveTo, curveToCubic, closePath方法来构成路径。

下面的例子动态显示一条Bezier曲线。

/** * The animation thread. */ Thread _thread; bool _drawn; /** * The random number generator. */ readonly Random _random = new Random(); /** * The animated path */ readonly Path _path = new Path(); /** * Red brush used to fill the path. */ readonly SolidBrush _brush = new SolidBrush(Color.Red); const int Numpts = 6; readonly int[] _animpts = new int[Numpts * 2]; readonly int[] _deltas = new int[Numpts * 2]; private void Beziers() { Reset(screenWidth, screenHeight); _thread = new Thread(RunBeziers); _thread.Start(); } private void RunBeziers() { Thread me = Thread.CurrentThread; if (!_drawn) { lock (this) { graphics2D.Clear(Color.White); graphics2D.Fill(_brush, _path); _drawn = true; } } while (_thread == me) { DrawDemo(screenWidth, screenHeight); } } /** * Generates new points for the path. */ private void Animate(int[] pts, int[] deltas, int i, int limit) { int newpt = pts[i] + deltas[i]; if (newpt <= 0) { newpt = -newpt; deltas[i] = (_random.Next() & 0x00000003) + 2; } else if (newpt >= limit) { newpt = 2 * limit - newpt; deltas[i] = -((_random.Next() & 0x00000003) + 2); } pts[i] = newpt; } /** * Resets the animation data. */ private void Reset(int w, int h) { for (int i = 0; i < _animpts.Length; i += 2) { _animpts[i + 0] = (_random.Next() & 0x00000003) * w / 2; _animpts[i + 1] = (_random.Next() & 0x00000003) * h / 2; _deltas[i + 0] = (_random.Next() & 0x00000003) * 6 + 4; _deltas[i + 1] = (_random.Next() & 0x00000003) * 6 + 4; if (_animpts[i + 0] > w / 2) { _deltas[i + 0] = -_deltas[i + 0]; } if (_animpts[i + 1] > h / 2) { _deltas[i + 1] = -_deltas[i + 1]; } } } /** * Sets the points of the path and draws and fills the path. */ private void DrawDemo(int w, int h) { for (int i = 0; i < _animpts.Length; i += 2) { Animate(_animpts, _deltas, i + 0, w); Animate(_animpts, _deltas, i + 1, h); } //Generates the new pata data. _path.Reset(); int[] ctrlpts = _animpts; int len = ctrlpts.Length; int prevx = ctrlpts[len - 2]; int prevy = ctrlpts[len - 1]; int curx = ctrlpts[0]; int cury = ctrlpts[1]; int midx = (curx + prevx) / 2; int midy = (cury + prevy) / 2; _path.MoveTo(midx, midy); for (int i = 2; i <= ctrlpts.Length; i += 2) { int x1 = (curx + midx) / 2; int y1 = (cury + midy) / 2; prevx = curx; prevy = cury; if (i < ctrlpts.Length) { curx = ctrlpts[i + 0]; cury = ctrlpts[i + 1]; } else { curx = ctrlpts[0]; cury = ctrlpts[1]; } midx = (curx + prevx) / 2; midy = (cury + prevy) / 2; int x2 = (prevx + midx) / 2; int y2 = (prevy + midy) / 2; _path.CurveTo(x1, y1, x2, y2, midx, midy); } _path.ClosePath(); // clear the clipRect area before production graphics2D.Clear(Color.White); graphics2D.Fill(_brush, _path); RefreshBitmap(); }

其中实时更新图像需要CompositionTarget.Rendering事件来处理。CompositionTarget.Rendering += CompositionTargetRendering;


private void CompositionTargetRendering(object sender, EventArgs e) { bmp.Invalidate(); }


【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多智能体网络中的事件触发一致性问题,研究如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识,并提供了相应的Matlab代码实现方案。文中探讨了事件触发机制在降低通信负担、提升系统效率方面的优势,重点分析了多智能体系统在有限时间收敛的一致性控制策略,涉及系统模型构建、触发条件设计、稳定性与收敛性分析等核心技术环节。此外,文档还展示了该技术在航空航天、电力系统、机器人协同、无人机编队等多个前沿领域的潜在应用,体现了其跨学科的研究价值和工程实用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、智能系统、多智能体协同控制等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于理解和实现多智能体系统在有限时间内达成一致的分布式控制方法;②为事件触发控制、分布式优化、协同控制等课题提供算法设计与仿真验证的技术参考;③支撑科研项目开发、学术论文复现及工程原型系统搭建; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注事件触发条件的设计逻辑与系统收敛性证明之间的关系,同时可延伸至其他应用场景进行二次开发与性能优化。
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