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
内容概要:本文档为《400_IB Specification Vol 2-Release-2.0-Final-2025-07-31.pdf》,主要描述了InfiniBand架构2.0版本的物理层规范。文档详细规定了链路初始化、配置与训练流程,包括但不限于传输序列(TS1、TS2、TS3)、链路去偏斜、波特率、前向纠错(FEC)支持、链路速度协商及扩展速度选项等。此外,还介绍了链路状态机的不同状态(如禁用、轮询、配置等),以及各状态下应遵循的规则和命令。针对不同数据速率(从SDR到XDR)的链路格式化规则也有详细说明,确保数据包格式和控制符号在多条物理通道上的一致性和正确性。文档还涵盖了链路性能监控和错误检测机制。 适用人群:适用于从事网络硬件设计、开发及维护的技术人员,尤其是那些需要深入了解InfiniBand物理层细节的专业人士。 使用场景及目标:① 设计和实现支持多种数据速率和编码方式的InfiniBand设备;② 开发链路初始化和训练算法,确保链路两端设备能够正确配置并优化通信质量;③ 实现链路性能监控和错误检测,提高系统的可靠性和稳定性。 其他说明:本文档属于InfiniBand贸易协会所有,为专有信息,仅供内部参考和技术交流使用。文档内容详尽,对于理解和实施InfiniBand接口具有重要指导意义。读者应结合相关背景资料进行学习,以确保正确理解和应用规范中的各项技术要求。
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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