20、利用Core Graphics的强大功能绘制图形

利用Core Graphics的强大功能绘制图形

一、Core Graphics基础概念

在图形绘制中,视图是固定的,而图形上下文(context)可以自由移动,它决定了我们可以在视图的哪些部分进行绘制。我们可以通过图形上下文指定要绘制的区域,屏蔽不需要绘制的区域,还能对上下文进行拉伸、压缩、旋转、翻转等操作,甚至可以保存和恢复它。

使用AppKit方法(以NS开头)时,上下文是由系统管理的。而直接使用Core Graphics时,我们可以手动操作上下文,实现高级AppKit无法完成的大量绘图功能,此时需要指定一个CGContext。

Core Graphics的坐标系统中,点(0, 0)位于视图的左下角,y坐标值增大表示向上移动,x坐标值增大表示向右移动。

二、创建自定义类

以下是创建自定义类的步骤:
1. 创建一个新的Cocoa类文件,使其成为NSView的子类,并命名为 PieClock.swift
2. 在类声明前添加 @IBDesignable ,代码如下:

@IBDesignable
class PieClockView: NSView {
    override func draw(_ dirtyRect: NSRect) {
        super.draw(dirtyRect)
        // 绘图代码将在此处添加
    }
}
  1. PieClock
【路径规划】(螺旋)基于A星全覆盖路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于A星算法的全覆盖路径规划”展开研究,重点介绍了一种结合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域全覆盖路径规划问题。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函数设计、开放集与关闭集管理机制,并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率,确保覆盖完整性。同时,文档提及该研究属于一系列路径规划技术的一部分,涵盖多种智能优化算法与其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人、自动化、智能控制及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域全覆盖任务的设备路径设计;②用于学习和理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用,特别是如何结合特定搜索策略(如螺旋)提升算法性能;③作为科研复现与算法对比实验的基础代码参考。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注A星算法与螺旋策略的切换逻辑与条件判断,并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验,进一步掌握算法适应性与优化方向。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值