计算出线在屏幕内的最长坐标

本文介绍了一种计算线段在屏幕内的最长显示部分的方法,通过解析线段两端坐标,利用二元一次方程原理,确定线段与屏幕边界相交的位置,从而找到线段在屏幕内的最大可见部分。

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计算出线在屏幕内的最长坐标

/**
* 计算出线在屏幕内的最长坐标
* x1, y1 = 坐标1, x2, y2 = 坐标2
*/
private createAimLinePosArr(x1: number, y1: number, x2: number, y2: number) {
    let posX, posY;
    if (y2 == y1) y1 += 0.01
    if (x2 == x1) x1 += 0.01

    if (y2 < y1) {
        if (x2 < x1) {
            posX = 0
            posY = this.binaryEquationGetY(x1, y1, x2, y2, posX)
        } else {
            posX = Const.STAGE_WIDTH //最大屏幕宽度
            posY = this.binaryEquationGetY(x1, y1, x2, y2, posX)
        }
    } else if (y2 > y1) {
        if (x2 > x1) {
            posX = Const.STAGE_WIDTH //最大屏幕宽度
            posY = this.binaryEquationGetY(x1, y1, x2, y2, posX)
        } else {
            posX = 0
            posY = this.binaryEquationGetY(x1, y1, x2, y2, posX)
        }
    }

    if (posY < Const.STAGE_HEIGHT) {
        if (posY <= 0) {
            posY = 0
            posX = this.binaryEquationGetX(x1, y1, x2, y2, posY)
        }
        return [posX, posY]
    } else {
        posY = Const.STAGE_HEIGHT //最大屏幕高度
        posX = this.binaryEquationGetX(x1, y1, x2, y2, posY)
        if (isNaN(posX)) {
            if (x2 > x1) {
                posX = Const.STAGE_WIDTH
            } else {
                posX = 0
            }
            console.log("posX == NaN", x1, y1, x2, y2, posY)
        }
        return [posX, posY]
    }
}

 

/**
 * 二元一次方程:根据x求y
 */
public binaryEquationGetY(x1, y1, x2, y2, x) {
    let kbArr = this.binaryEquationGetKB(x1, y1, x2, y2)
    let k = kbArr[0]
    let b = kbArr[1]
    return k * x + b
}

 

/**
 * 二元一次方程:根据y求x
 */
public binaryEquationGetX(x1, y1, x2, y2, y) {
    let kbArr = this.binaryEquationGetKB(x1, y1, x2, y2)
    let k = kbArr[0]
    let b = kbArr[1]
    return (y - b) / k
}

 

/**
 * 求二元一次方程的系数
 * y1 = k * x1 + b => k = (y1 - b) / x1
 * y2 = k * x2 + b => y2 = ((y1 - b) / x1) * x2 + b
 */
private binaryEquationGetKB(x1, y1, x2, y2) {
    let k = (y1 - y2) / (x1 - x2)
    let b = (x1 * y2 - x2 * y1) / (x1 - x2)
    return [k, b]
}

 

posted @ 2018-12-03 15:33 HaoK 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在当今的软件开发领域,自动化构建与发布是提升开发效率和项目质量的关键环节。Jenkins Pipeline作为一种强大的自动化工具,能够有效助力Java项目的快速构建、测试及部署。本文将详细介绍如何利用Jenkins Pipeline实现Java项目的自动化构建与发布。 Jenkins Pipeline简介 Jenkins Pipeline是运行在Jenkins上的一套工作流框架,它将原本分散在单个或多个节点上独立运行的任务串联起来,实现复杂流程的编排与可视化。它是Jenkins 2.X的核心特性之一,推动了Jenkins从持续集成(CI)向持续交付(CD)及DevOps的转变。 创建Pipeline项目 要使用Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,首先需要创建Pipeline项目。具体步骤如下: 登录Jenkins,点击“新建项”,选择“Pipeline”。 输入项目名称和描述,点击“确定”。 在Pipeline脚本中定义项目字典、发版脚本和预发布脚本。 编写Pipeline脚本 Pipeline脚本是Jenkins Pipeline的核心,用于定义自动化构建和发布的流程。以下是一个简单的Pipeline脚本示例: 在上述脚本中,定义了四个阶段:Checkout、Build、Push package和Deploy/Rollback。每个阶段都可以根据实际需求进行配置和调整。 通过Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,可以显著提升开发效率和项目质量。借助Pipeline,我们能够轻松实现自动化构建、测试和部署,从而提高项目的整体质量和可靠性。
要在Python中实现巡线并打印出线上的像素坐标,你可以使用机器人控制库(如`pyserial`)与图像处理库(如`OpenCV`)进行组合。以下是一个基本的示例代码: ```python import cv2 import numpy as np import serial # 初始化串口通信 ser = serial.Serial('COM1', 9600) # 根据实际情况修改串口号和波特率 # 初始化摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 根据实际情况修改摄像头索引 # 设置巡线参数 line_color = (0, 255, 0) # 线的颜色(绿色) line_thickness = 要实现Python巡线并打印出线上的像素标,你可以使用以下步骤: 1. 导必要的库: ```python cv2 import numpy as np ``` . 加载图像: ```python = cv2.imread('image.jpg') ``3. 将图像转换为灰图像: ```python gray = cv2(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ``` 4 对图像进行二值化: ```python _, cv2.threshold(gray,127, 255, cv2.TH_BINARY) ``` 5. 查找轮廓: ```python contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ``` 6. 遍历轮廓并打印出线上的像素坐标: ```python for contour in contours: for point in contour: x, y = point[0] print(f"X: {x}, Y: {y``` 请注意,上述代码仅为一种基本的方法,结果可能因图像质量、二值化阈值等因素而有所化。你可能需要根据实际情况进行参数调整和进一步的图像处理。此外,上述代码假设图像中只存在一条线,如果有多条线,你可能需要根据特定的条件来判断哪些点属于你感兴趣的线。
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