8、JavaFX图形绘制与颜色填充指南

JavaFX图形绘制与颜色填充指南

1. JavaFX图形绘制基础

1.1 简单图形绘制

在许多绘图程序中,用户可以在画布上绘制各种形状。JavaFX的Shape API提供了类似的功能,允许创建常见的形状,如直线、矩形和圆形,还能创建一些复杂的形状,如弧形、三次曲线、椭圆和二次曲线等。同时,JavaFX也支持创建自定义形状。

以绘制矩形为例,在JavaFX中使用 javafx.scene.shape.Rectangle 类。除了常见的属性,该类还支持设置弧形宽度和弧形高度,用于绘制圆角矩形。以下是绘制一个位于(50, 50),宽度为100,高度为130,弧形宽度为10,弧形高度为40的圆角矩形的代码:

Rectangle roundRect = new Rectangle();
roundRect.setX(50);
roundRect.setY(50);
roundRect.setWidth(100);
roundRect.setHeight(130);
roundRect.setArcWidth(10);
roundRect.setArcHeight(40);

1.2 复杂图形绘制

掌握简单图形的绘制后,可以进一步探索JavaFX API提供的其他内置形状。目前支持的形状包括:
- Arc
- Circle
- CubicCurve
- Ellipse
- Line
- Path
- Polygon
- Polyline
- Qu

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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