首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在svg笔划上找到距离当前鼠标点最近的点的有效方法?

在SVG笔划上找到距离当前鼠标点最近的点的有效方法可以通过以下步骤实现:

  1. 获取SVG笔划的路径数据:使用SVG的getPathData()方法获取笔划的路径数据,该方法返回一个包含路径命令和参数的数组。
  2. 将路径数据转换为点集:根据路径数据中的命令和参数,将路径转换为一系列点的集合。例如,对于直线段,可以使用起点和终点来表示一个点;对于曲线段,可以使用贝塞尔曲线算法计算出一系列点。
  3. 计算鼠标点与每个点的距离:遍历点集,计算鼠标点与每个点的距离。可以使用欧几里得距离公式或其他距离计算方法来计算距离。
  4. 找到最近的点:比较所有点与鼠标点的距离,找到距离最近的点。
  5. 返回最近点的坐标或索引:根据需要,可以返回最近点的坐标或索引,以便进一步处理或显示。

以下是一个示例代码片段,演示了如何在SVG笔划上找到距离当前鼠标点最近的点:

代码语言:txt
复制
// 假设svgPath为SVG笔划的路径元素
const svgPath = document.getElementById('svgPath');
const mousePoint = { x: mouseX, y: mouseY }; // 当前鼠标点的坐标

// 获取SVG笔划的路径数据
const pathData = svgPath.getPathData();

// 将路径数据转换为点集
const pointSet = [];
let currentPoint = { x: 0, y: 0 }; // 当前点的坐标

pathData.forEach((segment) => {
  const { command, values } = segment;

  switch (command) {
    case 'M': // 移动到新的点
      currentPoint = { x: values[0], y: values[1] };
      pointSet.push(currentPoint);
      break;
    case 'L': // 直线段
      currentPoint = { x: values[0], y: values[1] };
      pointSet.push(currentPoint);
      break;
    case 'C': // 贝塞尔曲线
      // 使用贝塞尔曲线算法计算一系列点,并将它们添加到pointSet中
      break;
    // 其他路径命令的处理...
  }
});

// 计算鼠标点与每个点的距离
const distances = pointSet.map((point) => {
  const dx = point.x - mousePoint.x;
  const dy = point.y - mousePoint.y;
  return Math.sqrt(dx * dx + dy * dy);
});

// 找到最近的点
const minDistance = Math.min(...distances);
const nearestPointIndex = distances.indexOf(minDistance);
const nearestPoint = pointSet[nearestPointIndex];

// 返回最近点的坐标或索引
console.log(nearestPoint);

请注意,以上代码仅为示例,实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的调整和优化。另外,腾讯云相关产品和产品介绍链接地址请根据实际需求和场景进行选择和使用。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

KUOKUO的趣味教程 | 小怪物的奇迹顿悟(4)

我需要两个列表(数组):一个记录下所有被考虑来寻找最近的点集合 一个记录下不会再被考虑的点集合 // 一个点上应该具有的属性 let obj = new Object(); obj.x = ... obj.y...二、顿悟 在一天天不断的思考如何能够打玩家,打玩家前如何找到玩家,小怪物的智力在不断上升,突然间开悟了,可以用接近人类的语言描述问题了。...曼哈顿估价法:传入当前点与目标点,返回估值, // 曼哈顿估价法,传入当前点与目标点,返回估值 // abs 为取绝对值 manHattan (nowPoint, pIndex) { let dx...移动到当前点的移动耗费。...close 列表装的是那些已经搜索过的点,open 列表中放入待选择的点,然后在 open 列表中选择 f 值较低的点,放入 close 中,完成一轮搜索,直到我们找到终点。 ?

50620

使用 Node.js 定制你的技术雷达:中篇

也能够通过修改 JSON 文件来完成对内容的更新维护,但是距离好用的技术雷达还差很远,尤其是在对雷达图上的技术点、页面内容进行更新维护的时候。 本篇我们就继续来折腾,先从最复杂的雷达图部分开始吧。...从 SVG 方向入手 想要完成对点的坐标维护,首先要知道这些坐标点是怎么进行定位的。...为了保障我们的工具正确有效,我们需找到“基准”参考,大白话说得知道每个坐标点在技术雷达中的计算结果,得有正确答案。...继续翻看格式化后的代码,使用 "mouse 为关键词进行搜索,找到鼠标移动到技术雷达的点的时候的交互: ......获取当前程序有效的坐标点取值范围十分简单: const { readdirSync, readFileSync } = require("fs"); const dataSource = readdirSync

2K20
  • 使用 Node.js 定制你的技术雷达:中篇

    也能够通过修改 JSON 文件来完成对内容的更新维护,但是距离好用的技术雷达还差很远,尤其是在对雷达图上的技术点、页面内容进行更新维护的时候。 本篇我们就继续来折腾,先从最复杂的雷达图部分开始吧。...从 SVG 方向入手 想要完成对点的坐标维护,首先要知道这些坐标点是怎么进行定位的。...为了保障我们的工具正确有效,我们需找到“基准”参考,大白话说得知道每个坐标点在技术雷达中的计算结果,得有正确答案。...继续翻看格式化后的代码,使用 "mouse 为关键词进行搜索,找到鼠标移动到技术雷达的点的时候的交互: ......获取当前程序有效的坐标点取值范围十分简单: const { readdirSync, readFileSync } = require("fs"); const dataSource = readdirSync

    1.6K00

    机器学习之K近邻(KNN)算法

    因此暴力计算只适合少量样本的简单模型,那么有没有什么方法适用于大样本数据,有效降低距离计算成本呢?那是当然的,我们下面主要介绍KD树和球树方法。...2.2KD树搜索最近邻 当我们生成KD树后,就可以预测测试样本集里面的样本目标点。 二叉搜索:对于目标点,通过二叉搜索,能够很快在KD树里面找到包含目标点的叶子节点。...回溯:为找到最近邻,还需要进行回溯操作,算法沿搜索路径反向查找是否有距离查询点更近的数据点。以目标点为圆心,目标点到叶子节点的距离为半径,得到一个超球体,最邻近点一定在这个超球体内部。...自上而下贯穿整棵树找出包含目标点所在的叶子,并在这个球里找出与目标点最邻近的点,这将确定目标点距离最邻近点的上限值。...然后和KD树查找相同,检查兄弟结点,如果目标点到兄弟结点中心的距离超过兄弟结点的半径与当前的上限值之和,那么兄弟结点里不可能存在一个更近的点。否则进一步检查位于兄弟结点以下的子树。

    1.4K20

    python中用turtle画一个圆形(pythonturtle教程)

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 最近发现一个很有意思的画图的python库,叫做turtle,这里先说下用turtle这个库来实现用正方形画圆的思路。...乌龟方法 乌龟运动 乌龟移动与绘画 forward() | fd() 向前移动指定的距离。...ycor() 返回乌龟Y坐标 heading() 返回当前乌龟的方向值 distance() 返回乌龟与坐标点之间的距离。...不调整乌龟前进方向(仅仅改变乌龟样子) shapetransform() 设置或返回乌龟的形状的当前转换矩阵 get_shapepoly() 返回当前形状的坐标 监听动作 onclick() 鼠标点击事件...left(180) onclick(turn) onrelease() 鼠标释放事件,同上 ondrag() 鼠标移动事件,同上 乌龟一些特殊方法 begin_poly() 开始记录多边形的顶点,当前点为起始点

    2.3K10

    k近邻和kd树

    个实例投票决定该输入实例的类别。 k近邻算法 输入: 熟练集 ? 输出: 实例 ? 所对应的类别 ? 根据给定的距离度量方式,在训练数据集中找到距离输入样例 ? 最近的 ?...树,目标点 ? 输出: ? 的最近邻 先找到 ? 树中包含目标点 ?...的叶结点(即包含输入样例的超矩形区域):从根结点出发,递归地向下访问直到子结点为叶结点 以该叶结点为“当前最近点” 在该叶子结点递归回退,在每个结点进行如下操作: 如果该结点保存的实例点比“当前最近点”...更距离目标点更近,则以该实例点为“当前最近点” 当前最近点一定存在于该结点一个子结点对应的区域。...(即检查另一子结点对应的区域是否与该目标点为球心,以目标点与“当前最近点”间的距离为半径的超球体相交) 如果相交,可能在另一个子结点对应的区域内存在距目标点更近的点,移动到另一个子结点,接着,递归地进行最近邻搜索

    61120

    启蒙英语就上“腾讯开心鼠英语”

    在长达半年的观察中,九成以上的儿童完成了92%的课程,并且有97%的家长和儿童在实验结束后依然选择腾讯开心鼠英语(腾讯ABCmouse)助力英语学习。...腾讯开心鼠英语(腾讯ABCmouse)采用激励式教学方法,建立激励模型, 有效激发孩子自主学习英语的兴趣。...为了让家长放心,腾讯开心鼠英语(腾讯ABCmouse)还设计了贴心的儿童保护功能,如在充电状态下,无法使用;使用20分钟后,会自动开启护眼模式,支持30cm护眼距离提醒;家长可以设置限定时间,科学地规划孩子每日学习时长...、故事绘本、歌曲挂图、贴纸、故事点播版、成长纪念册、智能点读笔等线下配套教材, 配合APP线上课程,打造线上+线下的英语学习乐园。...此外,家长还可以开通会员专属的老师服务,向老师咨询产品使用问题,并了解孩子学习进度、沟通英语启蒙教育方法和理念等。值得一提的是,在不久的将来,腾讯开心鼠英语(腾讯ABCmouse)还将升级4.0版。

    2.7K20

    深蓝词库转换1.9发布——支持英库拼音、搜狗bin格式、FIT、中州韵等

    具体操作方法和普通词库转换方式方式类似,先在搜狗拼音输入法的设置面板的词库选项卡中选择“词库备份”,单击“执行该操作”按钮,即可将当前的词库备份以bin格式备份到硬盘上。...四、支持中州韵(小狼毫、鼠须管)输入法。 中州韵输入法引擎是一个跨平台的开源输入法引擎,在Linux上叫中州韵,在Windows下叫小狼毫,在Mac上叫鼠须管。...接下来是在Windows的托盘图标中找到小狼毫的图标,右击选择“用户词典管理”,然后选择luna_pinyin,单击“导入文本码表”,选中刚才保存的文件,马上就可以将我们的词库导入到小狼毫的词库中了。...最近有人在项目网站上给出了FIT输入法的词库文件,我就照猫画虎,按照FIT词库的格式,实现了FIT输入法词库的转换。在Mac虚拟机上测试,能够正常导入。...现在的五笔输入法虽然没有拼音输入法那么流行,但是算下来还是有七八种常用的五笔输入法,而且这些五笔输入法也在持续更新并支持词库的导入导出,所有我也根据这些五笔输入法词库的特点,增强了自定义格式的导出功能,

    1.4K30

    K近邻法(KNN)原理小结

    这个方法的确简单直接,在样本量少,样本特征少的时候有效。但是在实际运用中很多时候用不上,为什么呢?...3.2 KD树搜索最近邻       当我们生成KD树以后,就可以去预测测试集里面的样本目标点了。对于一个目标点,我们首先在KD树里面找到包含目标点的叶子节点。...以目标点为圆心,以目标点到叶子节点样本实例的距离为半径,得到一个超球体,最近邻的点一定在这个超球体内部。...4.2 球树搜索最近邻       使用球树找出给定目标点的最近邻方法是首先自上而下贯穿整棵树找出包含目标点所在的叶子,并在这个球里找出与目标点最邻近的点,这将确定出目标点距离它的最近邻点的一个上限值,...然后跟KD树查找一样,检查兄弟结点,如果目标点到兄弟结点中心的距离超过兄弟结点的半径与当前的上限值之和,那么兄弟结点里不可能存在一个更近的点;否则的话,必须进一步检查位于兄弟结点以下的子树。

    1.2K50

    学习|Unity3d的导航实现循环线路移动

    根据车辆当前位置计算初始要到的路线 4. 开始行驶 具体实现方法 ? 微卡智享 01 设置导航路线 ? 我们把道路的预制模型在视口中先摆放起来,完成我们道路的搭建。 ?...需要注意 设置运行线路的脚本挂载到我们的车辆上,当程序运行时,找到当前的车的坐标离设置的路线中坐标最近的为初始目标点,判断这个初始目标点需要注意的是,首先要判断车辆运行方向内最近的,如果行驶的点在车的后方...车离的0点最近,如果只按最近距离计算,会先去0点,再从一点过去,这样开始行驶时会直接调头往0点的方向行驶,当到达时再调头往一的方向行驶,所以我们这里要考虑是按车头方向判断最近距离的点 ,就是直接去找1点的坐标...i] - navpoint; float dot = Vector3.Dot(transform.forward, dir); //判断点在前方时才计算最近的点的距离...,然后在update的中判断是否到达目标点了,如果目标点到达则继续行驶到下一个目标点。

    2.3K42

    机器学习|KNN

    交叉验证选择K值 在进行K值选择的时候,我们通过经验去找当然是没有问题的,但是对于没有经验的人来说,可以使用交叉验证的方法去找到一个最佳的K值,简单的说交叉验证法就是把我们的数据分为n份,每次拿出其中的...若目标点x当前维度的坐标小于且分点的坐标,则移动到左子结点,否则移动到右子结点。直到子结点为叶子结点为止。 以此叶结点为“当前最近点”。...递归地向上回退,在每个结点进行以下操作: 如果该结点保存的实例点比当前最近点距离目标点更近,则以该实例点为“当前最近点”。...具体的,检查另一子结点对应的区域是否与目标点为球心,以目标点与“当前最近点”间的距离为半径的球体相交。 如果相交,可能在另一个子结点对应的区域内存在距目标点更近的点,移动到另一个子结点。...接着递归进行最近邻搜索。 如果不相交,向上回退。 当回退到根结点时,搜索结束。最后的“当前最近点”即为x的最近邻点。

    52541

    机器学习十大经典算法之KNN最近邻算法

    KNN做的就是选出距离目标点黑叉叉距离最近的k个点,看这k个点的大多数颜色是什么颜色。这里的距离用欧氏距离来度量。 给定两个样本 X=(x_{1},x_{2},......+(x_{n}-y_{n})^{2}} 当我们设定k=1时,距离目标点最近的点是黄色,就认为目标点属于黄色那类。...当k设为3时,我们可以看到距离最近的三个点,有两个是蓝色,一个是黄色,因此认为目标点属于蓝色的一类。 所以,K的选择不同,得到的结果也会不同。...但是如果K取的过大,这时与目标点较远的样本点也会对预测起作用,就会导致欠拟合,此时模型变得简单,决策边界变平滑。 寻找最合适的K值,比较经典的方法是N折交叉验证。...代码实现 伪代码 对测试样本点进行以下操作: (1)计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离; (2)按照距离递增次序排序; (3)选取与当前点距离最小的k个点; (4)确定前k个点所在类别的出现频率

    1.1K20

    路径规划算法

    Dijkstra算法在扩展的过程中,都是取出未访问结点中距离该点距离最小的结点,然后利用该结点去更新其他结点的距离值。 Dijkstra算法流程: 1....A*算法是静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法。...机器人首先调整自己在当前位置Y到目标点G的实际值h(Y),h(Y)=X到Y的新权值C(X,Y)+X的原实际值h(X)。X为下一节点(到目标点方向Y->X->G),Y是当前点。...引力势场函数: e为引力增益,p(q,qgoal)表示当前点到目标点的距离; 斥力势场函数: n为斥力增益,p(q,qgoal)表示当前点到障碍物的距离,p0表示障碍物作用距离阈值。...首先,需要从状态空间中随机选择一个采样点qrand,然后从随机树中选择一个距离qrand最近的结点qnearest,从qnearest向qrand扩展一个步长的距离,得到一个新的结点qnew,如果qnew

    2.3K12

    消毒机器人路径规划:改进的RRT*算法

    使用最近函数计算欧氏距离并选择最接近 的节点 。 X_{new}随后,沿着从 到 的方向发生以步长 进行扩展。算法使用生成的新节点 进行碰撞检测。...然后以下方程描述了斥力场函数 : m在这个方程中, 表示机器人当前位置与障碍物位置之间的最短距离, 是位置增益函数, 是障碍物对机器人产生斥力的最大距离,在超过作用距离时,斥力将为0。...过程如下: \vec{v}=(v_x,v_y) 设置当前随机点的坐标 ,则相对于随机点的目标点的位移矢量为 ,其中: \theta然后角度矢量 可以使用反正切函数计算: F_{att}(X)假设随机点不重叠目标点...在设计模糊控制器时需要考虑两个主要因素:采样点附近的障碍物密度(ObsDensity)以及当前节点到目标点的距离(PointDist)。首先,障碍物密度作为其中一个输入变量用于评估环境复杂度。...对于密集环境的区域,应相应减小步长以便在狭小的空间中进行精确搜索。相反,在障碍物较少的区域,步长可以增加,以提高搜索效率。其次,当前点到目标点的距离作为另一个控制参数,步长根据距离大小进行调整。

    35821

    学习PCL库:PCL中的配准模块介绍

    determineReciprocalCorrespondences 方法被用来确定所有的互相对应关系,这意味着它会查找同时在源和目标点云中找到的对应点,并将它们存储在 all_correspondences...,即找到源点云中的点与目标点云中的点之间的匹配。...对应关系建立:最后它建立源点云中的点到目标点云中的点的对应关系,即找到了匹配点对。...ELCH 算法通过使用显式的启发式方法,用回环检测来提高配准的效率和准确性,这使得它在处理大规模点云数据时更为有效。...在Generalized_ICP文章中,该方法基于使用各向异性代价函数来优化在最近点分配完成后的对齐过程。原始代码使用了GSL和ANN库,而PCL库中实现使用了FLANN库和牛顿法进行优化。

    2.4K10

    从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法

    若目标点x当前维的坐标小于切分点的坐标,则移动到左子结点,否则移动到右子结点,直到子结点为叶结点为止。 以此叶结点为“当前最近点”。...递归的向上回溯,在每个结点进行以下操作: (a)如果该结点保存的实例点比当前最近点距离目标点更近,则更新“当前最近点”,也就是说以该实例点为“当前最近点”。...具体做法是,检查另一子结点对应的区域是否以目标点位球心,以目标点与“当前最近点”间的距离为半径的圆或超球体相交: 如果相交,可能在另一个子结点对应的区域内存在距目标点更近的点,移动到另一个子结点,接着...使用球树找出给定目标点的最近邻方法是,首先自上而下贯穿整棵树找出包含目标点所在的叶子,并在这个球里找出与目标点最靠近的点,这将确定出目标点距离它的最近邻点的一个上限值,然后跟KD树查找一样,检查同胞结点...如下图,目标点还是用一个星表示,黑色点是当前已知的的目标点的最近邻,灰色球里的所有内容将被排除,因为灰色球的中心点离的太远,所以它不可能包含一个更近的点,像这样,递归的向树的根结点进行回溯处理,检查所有可能包含一个更近于当前上限值的点的球

    99320

    Android开发笔记(一百三十二)矢量图形与矢量动画

    android:translateX:指定分组对象在横轴上的平移距离。 android:translateY:指定分组对象在纵轴上的平移距离。...L 75 35" 这个标记定义不难,首先“M 30,50”指的是把画笔移动到坐标点(30,50)的位置,后面的“L 75 35”指的是从当前位置画一根线段到坐标点(75,35)。...说白了,就是在(30,50)和(75,35)两点之间画一根线段。 好了,每行定义一个动作,每行的第一个字符表示动作的类型,后面的数字表示动作经过的坐标点。...这便是SVG标记的大概格式,万变不离其宗,掌握了规律学得更好更快。详细的SVG标记定义说明如下: 移动画笔 “M x0,y0”把画笔移动到坐标点(x0,y0)。...画线段 “L x1 y1” 从当前位置(x0,y0)画一根线段到坐标点(x1,y1)。 画水平线段 “H x1” 从当前位置(x0,y0)画一根水平线到坐标点(x1,y0)。

    2K20

    【100个 Unity实用技能】| Unity 查询游戏对象位置是否在NavMeshAhent烘焙上的网格上

    ) maxDistance:在距 sourcePosition 的此距离内检测 areaMask:指定在找到最近的点时允许的NavMesh区域 返回值: 如果找到最近的点,返回true ; 未找到则返回...描述: 根据指定范围内的 NavMesh 查找最近的点。 通过将输入点沿垂直轴投影到附近的 NavMesh 实例上,可以找到最近的点。在创建时已为每个实例选择了此垂直轴。...如果此步骤未在指定距离内找到投影点,则将采样扩展到周围的 NavMesh 位置。 根据到查询点的距离查找最近的点。此功能不考虑障碍物。...例如,在两层结构中,如果 sourcePosition 设置为一楼天花板上的一个点,则可能会在二楼而不是一楼找到最近的点。天花板不被视为障碍物。 如果指定了较大的搜索半径,此功能可能会降低帧速率。...("当前鼠标点击的物体不在导航网格中。

    1.8K30

    K 近邻法(K-Nearest Neighbor, K-NN)

    构造 kdkdkd 树的方法: 根结点:使根结点对应于k维空间中包含所有实例点的超矩形区域;通过递归方法,不断地对 k 维空间进行切分,生成子结点 在超矩形区域(结点)上选择一个坐标轴和在此坐标轴上的一个切分点...先找到包含目标点的叶结点 从该叶结点出发,依次回退到父结点;不断查找与目标点最邻近的结点 当确定不可能存在更近的结点时终止。 这样搜索就被限制在空间的局部区域上,效率大为提高。...目标点的最近邻一定在以目标点为中心并通过当前最近点的超球体的内部。 然后返回当前结点的父结点,如果父结点的另一子结点的超矩形区域与超球体相交,那么在相交的区域内寻找与目标点更近的实例点。...如果存在这样的点,将此点作为新的当前最近点。算法转到更上一级的父结点,继续上述过程。 如果父结点的另一子结点的超矩形区域与超球体不相交,或不存在比当前最近点更近的点,则停止搜索。 ?...nearest = temp1.nearest_point # 以此叶结点作为“当前最近点” dist = temp1.nearest_dist # 更新最近距离

    1.4K30

    消毒机器人路径规划:改进的RRT*算法

    然后以下方程描述了斥力场函数 : 在这个方程中, 表示机器人当前位置与障碍物位置之间的最短距离, 是位置增益函数, 是障碍物对机器人产生斥力的最大距离,在超过作用距离时,斥力将为0。...过程如下: 设置当前随机点的坐标 ,则相对于随机点的目标点的位移矢量为 ,其中: 然后角度矢量 可以使用反正切函数计算: 假设随机点不重叠目标点。...在设计模糊控制器时需要考虑两个主要因素:采样点附近的障碍物密度(ObsDensity)以及当前节点到目标点的距离(PointDist)。首先,障碍物密度作为其中一个输入变量用于评估环境复杂度。...对于密集环境的区域,应相应减小步长以便在狭小的空间中进行精确搜索。相反,在障碍物较少的区域,步长可以增加,以提高搜索效率。其次,当前点到目标点的距离作为另一个控制参数,步长根据距离大小进行调整。...以上研究证实,APF-GFARRT*在密集环境中更有效地找到路径,并能够快速找到具有较低最终路径成本和较少节点的可行路径。由于时间和容量的限制,此模拟实验仅在MATLAB中完成。

    17710
    领券