使矩形区域无效

  OnLButtonDown函数虽然可以随时改变一个m_nColor的值,但是如果只是这样的话,OnDraw函数是不会调用的(除非用户改变视图的大小),因此,OnLButtonDown函数必须调用

InvalidateRect函数(它是CMyView类从CWnd继承过来的成员函数),它能触发Windows的WM_PAINT消息,该消息又在CView类被映射,以引起对OnDraw的调用。如果有必要,OnDraw函数还可以访问传给InvalidateRect的"无效矩形区域"参数。

  有两种情况可以优化Windows的绘制过程。第一,我们必须知道WIndows只更新无效的矩形内部的像素,所以所设置的无效矩形区域越小(例如在函数OnLButtonDown中设置),则重画的速度就越快;第二,执行在无效矩形歪蜜啊女的绘制指令纯属是浪费时间,OnDraw函数可以调用CDC中的成员函数GetClipBox得到无效的矩形大小,这样在绘制时就可以避免对其外边的的对象的绘制。记住,OnDraw函数不仅仅会响应InvalidateRect调用,它也会在窗口改变大小和窗口显露时被调用,因此,OnDraw要对窗口内所有的绘制处理,而且它还要适应无效矩形的限制。

转载于:https://www.cnblogs.com/cwbo-win/p/3219446.html

<think>我们讨论的是在非矩形区域生成弓字型路径的问题。弓字型路径(也称为Boustrophedon路径)通常用于全覆盖路径规划(CCPP),在农业喷洒、清洁机器人等领域有广泛应用。在非矩形区域中,由于边界不规则,生成高效且无遗漏的弓字型路径更具挑战性。根据引用[1]中提到的覆盖式路径探索(CCPP)方案,非矩形区域的弓字型路径生成可以采用以下方法:###1.**区域分割法**将非矩形区域分割为多个矩形区域,在每个子区域内生成标准弓字型路径,然后连接这些路径。-**步骤**:1.使用多边形三角剖分(如Delaunay三角剖分)或梯形分解将非矩形区域分解为凸多边形子区域[^1]。2.在每个子区域内生成弓字型路径。3.通过旅行商问题(TSP)算法优化子区域间的访问顺序,最小化转弯和空驶距离。```mermaidgraphTDA[非矩形区域]-->B[区域分割]B-->C{子区域类型}C-->|凸多边形|D[生成弓字型路径]C-->|非凸多边形|E[进一步分割]D-->F[连接子区域路径]E-->D```###2.**轮廓偏置法**通过逐步向内偏置区域边界生成多层弓字型路径,类似“回字形”填充,但每层采用弓字型走法。-**关键公式**:偏置距离$d$由覆盖宽度$w$决定:$d=w/\cos(\theta)$,其中$\theta$为边界切线角。-**步骤**:1.计算区域的外轮廓。2.按覆盖宽度向内偏置生成内层轮廓。3.在相邻轮廓间用弓字型路径连接。###3.**栅格化方法**将非矩形区域离散化为栅格地图,再用遍历算法生成覆盖路径(引用[1]方法1):```pythondefgenerate_boustrophedon(grid):path=[]rows,cols=len(grid),len(grid[0])foriinrange(rows):ifi%2==0:#偶数行从左到右forjinrange(cols):ifgrid[i][j]==FREE:path.append((i,j))else:#奇数行从右到左forjinrange(cols-1,-1,-1):ifgrid[i][j]==FREE:path.append((i,j))returnpath```**问题**:非矩形区域需先处理边界栅格,标记不可通行区域。###4.**基于几何边界的方法(引用[1]方法2,4,5)**直接利用区域几何边界生成路径:1.**最小包围矩形**:计算区域的最小外接矩形,生成弓字型路径后裁剪掉外部部分。2.**扫描线填充**:-沿给定方向(如X轴)以覆盖宽度为间隔生成扫描线。-计算扫描线与区域边界的交点区间。-连接区间端点形成弓字型路径。```cpp//扫描线填充伪代码std::vector<Point>generatePath(Polygonregion,doublewidth){std::vector<Point>path;BoundingBoxbbox=region.bbox();boolleftToRight=true;for(doubley=bbox.y_min;y<=bbox.y_max;y+=width){Scanlinescanline(y);autointersections=region.intersect(scanline);//获取交点if(leftToRight)sort(intersections.begin(),intersections.end(),XAscending());elsesort(intersections.begin(),intersections.end(),XDescending());for(auto&p:intersections)path.push_back(p);leftToRight=!leftToRight;//反转方向}returnpath;}```###5.**优化转弯效率(引用[1]第3节)**非矩形区域的弓字型路径需特别关注:-**转弯优化**:在边界处采用圆弧过渡代替直角转弯(减少机械损耗)。-**路径平滑**:使用B样条曲线或贝塞尔曲线平滑锯齿状路径[^1]。###示例:不规则农田的喷洒路径```mermaidgraphLRA[农田边界采集]-->B[栅格化地图]B-->C[区域分割为矩形子块]C-->D[子块内弓字型路径]D-->E[连接子块路径]```###总结方法选择|方法|适用场景|优点|缺点||---------------|----------------------------|--------------------------|--------------------------||区域分割法|复杂非凸多边形|路径规整,覆盖率高|分割算法复杂||轮廓偏置法|边界光滑的区域|路径连续,转弯少|内缩可能产生孤岛||栅格化方法|任意形状,精度要求不高|实现简单|路径非最优,存储开销大||扫描线填充|中等复杂度多边形|直接几何计算,精度高|对凹多边形处理复杂|###实现建议1.**使用成熟库**:-几何计算:CGAL(多边形布尔运算)-栅格处理:OpenCV2.**边缘处理**:-对于凹区域,需检测内部障碍(如引用[1]提到的漏割补割方案)。3.**性能提升**:-引用[3]的优化技巧:复用变量、传址调用。>**关键挑战**:非矩形区域的弓字型路径需平衡**覆盖率**与**路径长度**。根据引用[1],覆盖率指标需达到98%以上,同时路径重复率低于5%[^1]。---§§相关问题§§1.如何评估非矩形区域弓字型路径的覆盖率?2.弓字型路径在存在内部障碍物的区域如何生成?3.动态调整覆盖宽度的弓字型路径如何实现?</think>### 非矩形区域弓字型路径生成方法 在非矩形区域(如多边形、带内部障碍物区域)生成弓字型路径需要特殊处理。以下是核心方法和技术要点: #### 1. **区域预处理技术** ```mermaid graph TD A[原始非矩形区域] --> B[最小包围矩形计算] B --> C[区域凸分解] C --> D[子区域路径生成] D --> E[路径拼接优化] ``` - **最小包围矩形**:计算区域的最小外接矩形作为基础框架 - **凸分解**:使用耳切法(Ear Clipping)将凹多边形分解为凸多边形子区域[^1] - **栅格化处理**:将不规则区域离散化为栅格地图(引用[1]方法1) ```python # Python伪代码:不规则区域栅格化 def rasterize_polygon(polygon, resolution): bbox = polygon.bounds grid = np.zeros((int((bbox[3]-bbox[1])/resolution), int((bbox[2]-bbox[0])/resolution)), dtype=bool) for i in range(grid.shape[0]): for j in range(grid.shape[1]): x = bbox[0] + j*resolution y = bbox[1] + i*resolution grid[i,j] = polygon.contains(Point(x,y)) return grid ``` #### 2. **扫描线填充算法(核心方法)** 基于引用[1]方法4和5,实现非矩形区域的弓字型覆盖: ```cpp // C++ 扫描线填充伪代码 vector<Point> generateBoustrophedon(Polygon region, double spacing) { vector<Point> path; BoundingBox bbox = region.getBoundingBox(); bool leftToRight = true; for (double y = bbox.minY; y <= bbox.maxY; y += spacing) { Scanline scanline(y); auto intersections = region.getIntersections(scanline); // 获取交点 if (leftToRight) sort(intersections.begin(), intersections.end(), XAscending()); else sort(intersections.end(), intersections.begin(), XDescending()); for (int i = 0; i < intersections.size(); i += 2) { if (i+1 < intersections.size()) { path.push_back(intersections[i]); path.push_back(intersections[i+1]); } } leftToRight = !leftToRight; // 反转方向 } return path; } ``` #### 3. **内部障碍物处理** 结合引用[1]的漏割补割方案: 1. 将障碍物视为负空间(Inverse Polygon) 2. 主路径生成后检测覆盖盲区 3. 对盲区进行局部弓字型填充 ```python # 盲区检测伪代码 def find_coverage_gaps(main_path, region, resolution): covered_area = calculate_covered_area(main_path) full_area = region.area gaps = full_area - covered_area gap_polygons = [] for cell in raster_cells: if not is_covered(cell, main_path) and region.contains(cell): gap_polygons.append(cell.buffer(resolution/2)) return gap_polygons ``` #### 4. **路径优化技术** - **转弯优化**:使用圆弧过渡代替直角转弯(引用[1]第3节) - **路径平滑**:应用B样条曲线平滑锯齿路径 ```python from scipy.interpolate import make_interp_spline # 路径点平滑处理 x = [p.x for p in path_points] y = [p.y for p in path_points] t = np.linspace(0, 1, len(x)) spl = make_interp_spline(t, np.c_[x,y], k=3) smooth_path = spl(np.linspace(0, 1, 200)) ``` - **连接子区域**:使用A*算法连接各子区域的路径(引用[3]优化技巧) #### 5. **特殊区域处理策略 | 区域类型 | 处理方法 | 特点说明 | |----------------|-----------------------------------|-----------------------------| | 凹多边形 | 凸分解+子区域覆盖 | 避免路径穿越外部空间 | | 带孔区域 | 内外边界分别处理 | 主路径与孔边界保持安全距离 | | 曲线边界 | 自适应扫描线密度 | 边界处加密扫描线 | | 多连通区域 | 分层覆盖策略 | 先外后内,逐层覆盖 | #### 6. **实现库与工具 - **几何计算**:使用CGAL(Computational Geometry Algorithms Library) - **可视化**:Matplotlib或ROS Rviz - **性能优化**:应用引用[3]的变量复用技巧减少内存分配 #### 7. **算法评估指标(引用[1]技术指标) 1. 覆盖率 = $\frac{\text{实际覆盖面积}}{\text{区域总面积}} \times 100\%$(目标 > 98%) 2. 重复率 = $\frac{\text{重复覆盖面积}}{\text{区域总面积}} \times 100\%$(目标 < 5%) 3. 路径长度优化率 = $\frac{\text{理论最短路径}}{\text{实际路径长度}} \times 100\%$ 4. 转弯次数:直接影响执行效率 > **关键挑战解决**:对于复杂凹区域,采用**自适应扫描线方向调整**,根据局部边界方向动态调整行进方向,避免无效覆盖[^1]。 ---
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