记录一次Quartz2D学习(四)

绘图状态保存与恢复
本文介绍了在iOS开发中如何使用Core Graphics API保存和恢复绘图状态,通过实例演示了如何利用这一特性绘制复杂的图层效果。

(三)内主要讲了图片与文字的绘制

 本次主要讲解 绘制状态的保存与恢复,以及对它的使用

 

4.绘制状态  

  4.1 绘制状态的保存与恢复,以及对它的应用

 

  TIP:通过对保存恢复绘制状以及多次的渲染,可以绘制出复合的图形与涂层

- (void)drawRect:(CGRect)rect {

    //获取上下文

    CGContextRef  ctx = UIGraphicsGetCurrentContext();

    //设置线条的宽度

    CGContextSetLineWidth(ctx, 10);

    //保存绘制的状态

    CGContextSaveGState(ctx);

    //设置线条的颜色

    [[UIColor yellowColor] set];

    //移动起始点到

    CGContextMoveToPoint(ctx, 100, 100);

    //添加线条

    CGContextAddLineToPoint(ctx, 150, 150);

    //渲染

    CGContextStrokePath(ctx);

    

    //恢复到上次绘制状态(绘制第二条线条)

    CGContextRestoreGState(ctx);

    //移动到起始点

    CGContextMoveToPoint(ctx, 200, 200);

    //添加线条

    CGContextAddLineToPoint(ctx, 150, 150);

    //渲染

    CGContextStrokePath(ctx);

}

 

 

 

 

 

4.2绘制状态保存与恢复的说明

  类似与H5内的canvas画布, 渲染是按照本次绘制的绘制状态来绘制的,

  如果对上次的绘制状态进行了保存,下次调用的时候就会处于上次的绘制状态(假如没有做出改变)。  

  

  通过与多次渲染的协调,可以绘制出复杂图层

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  

转载于:https://www.cnblogs.com/thxios/p/5144108.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