Winding Rules 缠绕规则

本文深入探讨了图形渲染中的缠绕规则,包括NSBezierPath的非零缠绕(NSNonZeroWindingRule)和奇偶缠绕(NSEvenOddWindingRule)规则。通过闭合和开放式路径的例子,详细阐述了如何判断路径内的点并决定渲染区域。在非零缠绕规则下,路径交叉数的正负决定了点是否在路径内,而奇偶缠绕规则则关注交叉总数的奇偶性。

在实现一个镂空的效果时,发下路径的方向,会影响最终实现的效果,所以进一步研究了一下。

当填充路径所包含的区域时,NSBezierPath 会通过缠绕规则来判断需要填充的区域。通过给定区域内的任意一点到路径外画一条射线,根据与路径的交叉数判断点是否在区域内。

缠绕规则:

  • NSNonZeroWindingRule:非零缠绕。射线从左到右每交叉路径一次+1,从右到左每交叉一次-1。如果最终交叉数为0,则该点在路径之外;如果交叉数不为0,则在路径之内。默认缠绕规则。
  • NSEvenOddWindingRule:奇偶缠绕。计算射线与路径的交叉总数,如果为偶数,则在路径之外;如果为奇数,则在路径之内,需要填充。

填充操作适用于开放式路径和闭合路径。开放式路径会从路径的最后一个点到第一个点创建一个隐式的线(不渲染),来闭合路径。

文档中描述是从第一个点到最后一个点,但是根据分析与文档上的图以及实验,图与结果相同,但是描述错误,下面会详细介绍。如果是我理解错误,恳请指出。

本文demo

闭合路径

1. 非零缠绕:外边框和内边框同一方向

    CGRect aRect = CGRectMake(100, 100, 200, 200);
    UIBezierPath * aPath = [UIBezierPath bezierPathWithRect:aRect];
    CGRect bRect = CGRectInset(aRect, 50, 50);
    UIBezierPath * bPath = [UIBezierPath bezierPathWithRect:bRect];
    
    [aPath appendPath:bPath];
    
    CAShapeLa
### Winding算法分析与实现 Winding Number(环绕数)是一种用于判断点是否位于多边形内部的算法。其基本思想是通过计算从目标点出发到多边形各边的环绕方向和次数,来确定点的位置关系。环绕数为非零时,点在多边形内部;为零时,点在外部。 #### 环绕数法的基本原理 环绕数法的核心在于计算多边形的每条边相对于目标点的夹角变化总和。如果总和为 \(2\pi\) 的整数倍,则目标点在多边形内部;否则,点在外部。这种方法适用于任意形状的多边形,包括凹多边形[^1]。 #### Winding函数的实现 以下是基于环绕数法的Winding函数实现,使用Python语言完成: ```python import numpy as np def winding_number(polygon, point): """ 计算点相对于多边形的环绕数。 :param polygon: 多边形顶点列表 [(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)] :param point: 目标点 (px, py) :return: 环绕数 """ def angle_diff(a, b): diff = b - a while diff > np.pi: diff -= 2 * np.pi while diff <= -np.pi: diff += 2 * np.pi return diff total_angle = 0 n = len(polygon) for i in range(n): p1 = np.array([polygon[i][0] - point[0], polygon[i][1] - point[1]]) p2 = np.array([polygon[(i + 1) % n][0] - point[0], polygon[(i + 1) % n][1] - point[1]]) theta1 = np.arctan2(p1[1], p1[0]) theta2 = np.arctan2(p2[1], p2[0]) dtheta = angle_diff(theta1, theta2) total_angle += dtheta return round(total_angle / (2 * np.pi)) # 示例用法 polygon = [(0, 0), (4, 0), (4, 4), (0, 4)] # 定义一个矩形 point_inside = (2, 2) # 点在内部 point_outside = (5, 5) # 点在外部 print("Point Inside:", winding_number(polygon, point_inside)) # 输出 1 print("Point Outside:", winding_number(polygon, point_outside)) # 输出 0 ``` #### 算法复杂度分析 - **时间复杂度**:该算法需要遍历多边形的所有边,并对每条边计算角度差值,因此时间复杂度为 \(O(n)\),其中 \(n\) 是多边形的边数。 - **空间复杂度**:仅需存储少量中间变量,空间复杂度为 \(O(1)\)。 #### 应用场景 环绕数法广泛应用于计算机图形学、地理信息系统(GIS)等领域,特别是在需要处理复杂多边形的情况下。例如,在游戏开发中,可以用来检测玩家是否进入特定区域;在医学影像中,可以用于分割感兴趣区域[^5]。 ### 注意事项 - 如果多边形存在自相交的情况,环绕数法仍然有效,但结果可能不符合传统意义上的“内部”定义。 - 在实际应用中,建议对输入数据进行预处理,以确保多边形顶点顺序一致(顺时针或逆时针)。
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