图形上下文栈

本文介绍如何使用图形上下文栈进行高效的绘图操作。通过保存和恢复绘图状态,可以实现复杂的图形绘制效果,避免重复设置绘图属性。文章详细展示了如何在iOS开发中利用CGContext函数来管理绘图环境。

图形上下文栈

- (void)drawRect:(CGRect)rect {

    // 1.获取上下文
    CGContextRef ctx = UIGraphicsGetCurrentContext();
    //保存一份纯洁的图形上下文:保存到上下文栈中
    CGContextSaveGState(ctx);


    //利用图形上下文保存绘图信息
    CGContextMoveToPoint(ctx, 150, 50);
    CGContextAddLineToPoint(ctx, 20, 100);
    //设置第一个path的状态
    CGContextSetLineWidth(ctx, 10);
    CGContextSetLineCap(ctx, kCGLineCapRound);
    [[UIColor cyanColor] set];
    CGContextSaveGState(ctx);//再保存一次上下文到栈中:保存到上下文栈中
    CGContextStrokePath(ctx);
    
    //还原当前上下文栈中栈顶的图形上下文(取出最后保存的图形上下文)
    CGContextRestoreGState(ctx);
    CGContextMoveToPoint(ctx, 20, 50);
    CGContextAddLineToPoint(ctx, 150, 150);
    CGContextStrokePath(ctx);
    
    //还原当前上下文栈中栈顶的图形上下文
    CGContextRestoreGState(ctx);
    CGContextMoveToPoint(ctx, 40, 60);
    CGContextAddLineToPoint(ctx, 200, 200);
    CGContextStrokePath(ctx);
    
    //图形上下文栈遵循先入后出的原则,保存n次才能还原n次,否则会报错
    
}

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
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