J_Draw.java中Vector<Vector<Point>>

时间: 2024-05-05 16:15:07 浏览: 50
JAVA

用java实现Point类

star5星 · 资源好评率100%
这个变量是一个二维向量,每个元素都是一个向量,而每个向量里面又包含了多个 Point 对象。可以理解为一个二维数组,其中每个元素都是一个一维数组,而每个一维数组里面又包含了多个 Point 对象。具体来说,J_Draw.java 中的 Vector<Vector<Point>> 可以用以下代码进行初始化: ```java Vector<Vector<Point>> lines = new Vector<Vector<Point>>(); ``` 然后可以向 lines 中添加向量,每个向量中再添加多个 Point 对象,例如: ```java Vector<Point> line1 = new Vector<Point>(); line1.add(new Point(0, 0)); line1.add(new Point(100, 100)); lines.add(line1); Vector<Point> line2 = new Vector<Point>(); line2.add(new Point(50, 50)); line2.add(new Point(200, 200)); lines.add(line2); ``` 这样就创建了两条直线,第一条从 (0, 0) 到 (100, 100),第二条从 (50, 50) 到 (200, 200)。可以通过循环遍历 lines 中的每个向量,再遍历每个向量中的每个 Point 对象,来处理这些数据。例如: ```java for (Vector<Point> line : lines) { for (Point point : line) { System.out.println(point.x + ", " + point.y); } } ``` 这段代码会输出每个 Point 对象的 x 和 y 坐标。
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// 得到agv的路綫 for (int i = 0; i < agvs.size(); i++) { if (agvs[i].getLoad() == true) { // 如果是负载的状态 if (agvs[i].getCurrentX() == agvs[i].getEndX() && agvs[i].getCurrentY() == agvs[i].getEndY()) { // 如果到达终点 agvs[i].setLoad(false); // 设置为空载状态 agvs[i].setState(true); std :: cout << "agv__id :" << agvs[i].getid() << " ,agv_get_task_id :" << agvs[i].get_task_id() << endl; for (int j = 0; j < tasks.size(); j++) { if (tasks[j].id == agvs[i].get_task_id()) { completed_task_index = j; break; } } if (completed_task_index != -1) { tasks[completed_task_index].completed = 2; } task_to_agv(); // 更新任务分配 update(); // 更新AGV状态 } else { // 否则行驶到终点 Node* start_node = new Node(agvs[i].getCurrentX(), agvs[i].getCurrentY()); Node* end_node1 = new Node(agvs[i].getEndX(), agvs[i].getEndY()); std::vector<Node*> path_to_end = astar.getPath(start_node, end_node1); path_to_end.erase(path_to_end.begin()); std::vector<Node*> path; path.insert(path.end(), path_to_end.begin(), path_to_end.end()); paths[i] = path; } } else { // 如果是空载的状态 if (agvs[i].getCurrentX() == agvs[i].getStartX() && agvs[i].getCurrentY() == agvs[i].getStartY()) { // 如果到达起点 agvs[i].setLoad(true); // 设置为负载状态 } else { // 否则行驶到起点 Node* start_node = new Node(agvs[i].getCurrentX(), agvs[i].getCurrentY()); Node* end_node = new Node(agvs[i].getStartX(), agvs[i].getStartY()); std::vector<Node*> path_to_start = astar.getPath(start_node, end_node); std::vector<Node*> path; path.insert(path.end(), path_to_start.begin() + 1, path_to_start.end()); paths[i] = path; } } },添加代碼:根據path得到的坐標繪製直綫,得到agv得到的路綫

from PIL import Image, ImageDraw # 将图片平移并旋转 gray2 = Image.fromarray(src) width, height = gray2.size # 计算中心点和X轴角度 center = (max_point[0], max_point[1]) angle = np.arctan2(point2[1] - max_point[1], point2[0] - max_point[0]) * 180 / np.pi img_translated = gray2.transform((width, height), Image.AFFINE, (1, 0, center[0] - width/2, 0, 1, center[1] - height/2), resample=Image.BICUBIC) img_translated_rotated = img_translated.rotate(angle, resample=Image.BICUBIC, expand=True) #img_translated_rotated.show() #裁剪 img4 = Image.fromarray(src) width1, height1 = img4.size width2, height2 = img_translated_rotated.size left = (width2 - width1 )/2 top = (height2 - height1 )/2 right = (width2 - width1 )/2 + width1 bottom = (height2 - height1 )/2 + height1 cropped_image = img_translated_rotated.crop((left, top, right, bottom )) import cv2 GRID_STEP = distance/2 # 设置1010栅格(暂时尝试) grid_num_x = 10 grid_num_y = 10 def transform_point_set(points, max_point, distance, angle): # 平移向量 translation_vector = np.array([distance * np.cos(anglenp.pi/180), distance * np.sin(anglenp.pi/180)]) # 旋转矩阵 rotation_matrix = np.array([[np.cos(anglenp.pi/180), -np.sin(anglenp.pi/180)], [np.sin(anglenp.pi/180), np.cos(angle*np.pi/180)]]) # 将点集转换为 numpy 数组 point_array = np.array(points) max_point_array = np.array(max_point) # 对点集进行平移和旋转 point_array = (point_array - max_point_array) @ rotation_matrix + max_point_array + translation_vector # 将 numpy 数组转换为列表 points2 = point_array.tolist() return points2 points2 = transform_point_set(points, max_point, distance, angle) print(points2) #第2.5部分(用作确认检验) from PIL import Image, ImageDraw #裁剪 img4 = Image.fromarray(src) width1, height1 = img4.size width2, height2 = img_translated_rotated.size left = (width2 - width1 )/2 top = (height2 - height1 )/2 right = (width2 - width1 )/2 + width1 bottom = (height2 - height1 )/2 + height1 cropped_image = img_translated_rotated.crop((left, top, right, bottom )) # 导入图片() img_array = np.asarray(cropped_image) img = Image.fromarray(img_array) draw = ImageDraw.Draw(img) for point in point

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