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html5基础入门教程之canvas变型,2024年最新高级web前端面试题

2024-04-22 09:04:53 前端知识 前端哥 324 345 我要收藏

该方法只接受一个参数,表示要旋转的角度,以弧度为单位。如果传入的参数是正数,则表示顺时针旋转;如果是负数,则表示逆时针旋转。

默认情况下,旋转的中心始终是原点(0,0),如果想改变旋转的中心,则必须使用translate()将原点移动到指定的位置,再进行旋转。

来看一个rotate()方法的例子:

function draw(){

var canvas=document.getElementById(‘test_rotate’);

if(canvas.getContext){

var ctx=canvas.getContext(‘2d’);

ctx.fillRect(150,50,50,50);

ctx.rotate(Math.PI/6);

ctx.fillRect(150,50,50,50);

}

}

这个例子,在画布没旋转之前,先绘制了一个距离原点位置为(150,50)、大小为50*50的正方形。然后旋转画布30°即Matb.PI/6,再绘制一个一样的正方形。从上图中可以看到两者的区别。注意,这里的原点是(0,0)。

缩放

scale()方法用于实现画布的缩放。

scale(x,y);

该方法接受两个参数,分别表示x方向和y方向缩放的比例。它们必须都是正值。值小于1,表示缩小;值大于1,表示放大;值等于1时,表示没有缩放。

来看一个scale()方法的例子:

function draw(){

var canvas=document.getElementById(‘test_scale’);

if(canvas.getContext){

var ctx=canvas.getContext(‘2d’);

ctx.fillRect(10,10,50,50);

ctx.scale(0.5,1.5);

ctx.fillRect(150,10,50,50);

}

}

上面的例子显示绘制了一个距离原点(10,10)、大小50*50的正方形。然后进行缩放操作,将x方向缩小,y方向放大。然后再在离原点(75,15)(这里坐标已经做了缩放,150*0.5=75,10*1.5=15)的位置绘制一个25*75(50*0.5=25,50*1.5=75)的矩形。二者进行对比,就可以看出scale()是怎样变化的了。

变形

最后一个方法是变形。

transform(m11,m12,m21,m22,dx,dy);

画布上每个对象都有一个当前的变换矩阵。

调用transform()方法必须将当前的变换矩阵乘以传入的变换矩阵,对上面介绍的参数而言,传入的变形矩阵是这样的:

其中,m11表示水平缩放绘制;m12表示水平倾斜绘制;m21表示垂直倾斜绘制;m22表示垂直缩放绘制;dx表示水平移动绘制;dy表示垂直移动绘制。

换句话说,transform允许缩放、移动、旋转、倾斜当前环境。其实transform就是这几种的组合变换。当然,我们可以把这transform拆分上述三种变换,对应的矩阵计算公式如下:

还有一点需要注意,改变换只会影响调用transform()方法之后所绘制的图形。

来看一个例子:

transform

function draw(){

var canvas=document.getElementById(‘test_transform’);

if(canvas.getContext){

var ctx=canvas.getContext(‘2d’);

ctx.fillStyle=“yellow”;

ctx.fillRect(100,100,250,100);

ctx.transform(1,0.2,-0.2,1,30,10);

ctx.fillStyle=“red”;

ctx.fillRect(100,100,250,100);

ctx.transform(1,0.2,-0.2,1,30,10);

ctx.fillStyle=“blue”;

ctx.fillRect(100,100,250,100);

}

}

针对上面的这个例子,我们来分析一下图形的绘制过程。首先,画布上绘制了一个250*100的黄色矩形。然后为下一个同样大小同样位置的红色矩形做了变形。我们根据transform()各参数可以得出以下矩阵:

然后对应各参数的含义,我们可以得知,红色矩形没有进行缩放,但是进行了旋转和移动。那么我们将这两个过程分成两步来分析,便于理解。我们将上面得到的矩阵中的dx和dy的值置0,即把30和10变成0就得到了下面矩阵:

那么我们怎么计算图形旋转的角度呢?上面的矩阵其实和下面的矩阵是对应的:

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