C++学习日记2015.12.25

本文介绍了如何使用Windows API函数在Windows系统上进行基本的图形绘制,具体涉及到画直线的操作。通过不同的方法如使用HDC、CDC类以及CPen和CBrush类来实现画线,并讨论了它们的使用方式和注意事项。

0圣诞节快乐,拥有时或许不会觉得什么,但是一旦失去,就会痛不欲生。愿一切安好。

今天学习调用windows API 函数进行简单做图——画直线。

画直线可以使用许多的接口函数:1、利用用于绘制线条等的 Windows API——HDC,利用MoveToEx和LineTo函数得到起止点;2、CDC创建一个指针,利用指针中的MoveTo和LineTo函数;(1、2这两个记得显式获取DC以及记得释放DC(ReleaseDC)3、利用CClientDC类创建对象,用CWND指针作参数,指针指向本类或父类画线地方不太一样。4、使用CWindowDC用法与CClientDC差不多。使用这两类不用获取和释放DC ,类里自动获取释放,不过构造函数指针不一样画线地方不一样。

利用CPen来确定线的样式颜色等,CBrush类可以利用FileRect函数创建矩形框并填充颜色等。

好了今天先到这里,明天再继续咯,太晚,准备睡觉。


内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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