(三)描边 填充 绘制 开始路径 结束路径 绘制文本

本文详细介绍了HTML5 Canvas API的基本用法,包括设置线条颜色、绘制矩形、文本及圆形等基本图形的方法,并覆盖了如何定义绘图路径、设置文本样式等功能。

strokeStyle = "red"  //指定描边颜色

fillStyle = "red"   //指定填充颜色

fillRect(x,y,width,height)  //绘制一个自带填充的矩形,接收4个参数,xy代表开始绘制的点,后两个参数表示要绘制的矩形的宽高

strokeRect()   //绘制一个描边的矩形,参数同上

beginPath()   //开始绘制路径

closePath()    //结束绘制路径

moveTo(x,y)  //指定开始绘制的起点

lineTo(x,y)     //从上一点开始绘制一条直线到当前点

lineWidth = 5  //指定绘制线条的宽度

stroke()         //绘制

arc(x,y,半径,开始角度,结束角度,true逆时针/false顺时针)    // 6个参数,结束角度为:2*Math.PI 表示画一个圆

clip() // 在路径上创建一个裁切区域

 

fillText("要绘制的文本",x,y)  // 把第一个参数指定的文本从指定的xy点开始绘制(绘制一个带填充的文本)

strokeText("要绘制的文本",x,y)  // 解释同fillText (绘制一个带描边的文本)

font = "bold  22px  Microsoft YaHei"   // 3个参数,设置绘制的文本格式

textAlign = "center"  // 设置文本的对齐方式同css的 text-align 值一样

textBesaline = "middle" //表示文本的基线

转载于:https://www.cnblogs.com/chefweb/p/6046423.html

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,并通过图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应用于图像分割任务,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、图像处理、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、图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,并可进一步扩展图像分割模块,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