lvgl V7 canvas控件高效的清屏示例代码

时间: 2023-07-02 11:22:14 浏览: 88
以下是使用lv_canvas_clean()函数清空canvas控件的示例代码: ```c // 获取canvas控件对象 lv_obj_t * canvas = lv_obj_get_child(parent, NULL); // 清空canvas lv_canvas_clean(canvas); ``` 其中,`parent`为canvas控件的父容器对象。你可以将上述代码放在需要清空canvas的地方,这样就能高效地清空canvas了。
相关问题

lvgl v7 canvas控件 清屏,然后绘制一条直线,示例代码

以下是 LVGL V7 Canvas 控件清屏并绘制一条直线的示例代码: ```c void canvas_test(lv_obj_t * parent) { /* 创建 Canvas 控件 */ lv_obj_t * canvas = lv_canvas_create(parent, NULL); lv_canvas_set_buf(canvas, 100, 100); // 设置 Canvas 缓存大小为 100x100 /* 清屏 */ lv_canvas_clean(canvas, LV_COLOR_WHITE); // 将整个画布填充为白色 /* 绘制一条直线 */ lv_draw_line_dsc_t line_draw_dsc; lv_draw_line_dsc_init(&line_draw_dsc); line_draw_dsc.color = LV_COLOR_RED; // 设置直线颜色为红色 lv_draw_line(&canvas->buffer, 10, 10, 90, 90, &line_draw_dsc); // 在 Canvas 缓存上绘制直线 /* 刷新 Canvas */ lv_canvas_flush(canvas, 0, 0, 100, 100); // 刷新整个 Canvas } ``` 该示例代码首先创建一个 100x100 大小的 Canvas 控件,并将其缓存大小设置为 100x100。然后调用 `lv_canvas_clean()` 函数将整个画布填充为白色,接着使用 `lv_draw_line()` 函数在 Canvas 缓存上绘制一条从 (10, 10) 到 (90, 90) 的红色直线。最后调用 `lv_canvas_flush()` 函数刷新整个 Canvas。 注意,在 LVGL V7 中,绘制函数需要传入一个绘图描述符(draw descriptor)作为参数,该描述符包含了绘图需要的一些属性,例如颜色、线条宽度等。在本示例中,我们使用 `lv_draw_line_dsc_t` 结构体来初始化绘图描述符,并设置了直线的颜色为红色。

lvgl V7canvas 高效清屏的办法

在LVGL V7中,为了提高Canvas的清屏效率,可以使用 `lv_canvas_clear(canvas_obj, NULL, LV_COLOR_BLACK)` 函数代替 `lv_canvas_fill_bg(canvas_obj, LV_COLOR_BLACK, LV_OPA_COVER)` 函数。 `lv_canvas_clear()` 函数会清除整个Canvas的像素,相比 `lv_canvas_fill_bg()` 函数,它不需要考虑清除区域的位置和大小,因此执行效率更高。 使用 `lv_canvas_clear()` 函数清屏的示例代码如下所示: ```c lv_obj_t * canvas_obj = lv_canvas_create(lv_scr_act(), NULL); lv_canvas_set_buffer(canvas_obj, buf, LV_HOR_RES_MAX, LV_VER_RES_MAX, LV_IMG_CF_TRUE_COLOR); /* 使用 lv_canvas_clear() 函数清除Canvas上的像素 */ lv_canvas_clear(canvas_obj, NULL, LV_COLOR_BLACK); /* 刷新Canvas的画面 */ lv_canvas_flush(canvas_obj, 0, 0, LV_HOR_RES_MAX, LV_VER_RES_MAX); ``` 注意:在使用 `lv_canvas_clear()` 函数清屏时,也需要使用 `lv_canvas_flush()` 函数将修改后的画面刷新到屏幕上。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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