Direct2D (22) : 复合几何对象之 ID2D1TransformedGeometry

本文深入解析了架构师与普通码农之间的区别,并通过实例展示了复合几何对象ID2D1GeometryGroup和ID2D1TransformedGeometry在Direct2D中的使用方法。

复合几何对象包括 ID2D1GeometryGroup 和 ID2D1TransformedGeometry,它们都继承自 ID2D1Geometry。

ID2D1TransformedGeometry 只是包含了 2D 变换的 ID2D1Geometry。


uses Direct2D, D2D1;

procedure TForm1.FormPaint(Sender: TObject);
var
  cvs: TDirect2DCanvas;
  iTransformedGeometry: ID2D1TransformedGeometry;
  iRectangleGeometry: ID2D1RectangleGeometry;
  iGeometry: ID2D1Geometry;
  R: TRect;
begin
  {建立一个矩形的 ID2D1Geometry}
  R := Bounds((ClientWidth-100) div 2, (ClientHeight-100) div 2, 100, 100);
  D2DFactory.CreateRectangleGeometry(R, iRectangleGeometry);

  {建立 ID2D1TransformedGeometry}
  D2DFactory.CreateTransformedGeometry(
    iRectangleGeometry,
    TD2DMatrix3x2F.Rotation(45, ClientWidth/2, ClientHeight/2),
    iTransformedGeometry
  );

  cvs := TDirect2DCanvas.Create(Canvas, ClientRect);
  cvs.BeginDraw;

  {绘制原始矩形}
  cvs.Pen.Color := clGreen;
  cvs.Pen.Width := 11;
  cvs.DrawGeometry(iRectangleGeometry);

  {绘制 ID2D1TransformedGeometry}
  cvs.Brush.Color := clGreen;
  cvs.FillGeometry(iTransformedGeometry);

  {绘制从 ID2D1TransformedGeometry 再次获取的 iGeometry}
  cvs.Pen.Color := clWhite;
  cvs.Pen.Width := 1;
  iTransformedGeometry.GetSourceGeometry(iGeometry);
  cvs.DrawGeometry(iGeometry);

  cvs.EndDraw;
  cvs.Free;
end;

procedure TForm1.FormResize(Sender: TObject);
begin
  Repaint;
end;


效果图:

26153529_rNkY.png

转载于:https://my.oschina.net/hermer/blog/320131

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。
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