以前的时候学习新东西没有总结的习惯,周末把以前研究的东西翻了翻,稍微总结下。

Scxml是w3c出来的基于状态机的对话脚本语言标准,具体内容可以谷歌到,这里讲述自己开发的一个把scxml转化为可交互图形的程序。

源代码上传到了git  

https://github.com/su6838354/scxml_exec

基本原则是把具有状态机关系的xml语言转换为矩形、矩形之间的线、矩形的子父级关系。

整个模块由下而上分为 5部分

1.Scxml 脚本

2.Parser 层(依赖Tinyxpath)

3.Model 层

4.Layout 层 (Model转化为虚拟图形对象)

5.View 图形(MFC和GDI [ Gdiplus::Graphics]实现 )

Parser层会通过tinyxpth解析scxml脚本并产出Modal对象,并对上层提供getState,getTransitions,GetFinals等接口,接口之间的参数类型就是Model层定义的;

Layout层获取所有的state和transition,然后转化为虚拟图形对象ScxmlRectangle和ScxmlLine等;

View层通过MFC实现,将虚拟图形对象进行描绘和渲染

下面这个是包设计图,UI从LayOut中获得图形信息画图,LayOut从IGetScxmlObject获得解析信息,

Parser层通过Iread可以读取到scxml文件中的元素,ModelFactory将获取的元素转换为自定义对象,提供IGetModel给layout

下面是layout层和parser层的用例图,

layout用于描述自动状态机布局的过程,包含从scxml_parser模块获取对象,根据对象内容计算出整个图形布局

Rectangle Scxml   用于输出图形的中心点、宽度、高度,线条起始点等内容

GetScxmlObject   解析scxml对象,生成矩形和有向线段

Parser描述从scxml格式解析成对象的过程,以及和外部模块之间的关系,

Read scxml     主要用于按照需求读取scxml文件内容,其调用tinyxpath模块执行自定义的xpath语法

create model          将读取的内容构建成对象

Layout的类图如下

Line        线,包含起始点和终点

Rectangle       矩形,包含中心点、宽度、高度

ScxmlLayout         包含所有矩形和线条的数据,拥有计算整个图形布局的方法

Layout时序图

根据scxml对象,执行LayOut算法,生成图形信息

调用scxml_parser模块,获取自定义的scxml对象,生成相应的图形内容,执行布局算法,输出图形信息

Parser 类图如下

Xtinyxpath     调用Xpath语言查找scxml元素

ScxmlParser          调用tinyxpath获取元素,封装为scxmlobject对象

Parser时序图:

scxml文件解析过程     调用tinyxpath模块,实现在C++中内嵌使用xpath语言,按要求获取scxml元素,转化成自定义的对象,用于layout画图

展示效果如下

下面为一个相对复杂的scxml,包含了并行、多层的嵌套关系

scxml 图像展示器 (基于C++ MFC GDI tinyxpath的实现)的更多相关文章

  1. 自己DIY出来一个JSON结构化展示器

    说来也巧,这个玩意,一直都想亲手写一个,因为一直用着各种网上提供的工具,觉得这个还是有些用途,毕竟,后面的实现思路和原理不是太复杂,就是对json的遍历,然后给予不同节点类型以不同的展现风格. 我这次 ...

  2. android 开发 View _13 绘制图片与BitmapShader位图的图像渲染器

    BitmapShader位图的图像渲染器 TileMode 模式 Shader.TileMode.CLAMP 边缘拉伸. Shader.TileMode.MIRROR 在水平方向和垂直方向交替景象, ...

  3. iOS:图像选取器控制器控件UIImagePickerController的详解

    图像选择控制器:UIImagePickerController 功能:用于选取相册或相机等里面的照片. @interface UIImagePickerController : UINavigatio ...

  4. VS下如何建立一个新的MFC程序 网络编程 课设 基于C++ MFC 连接数据库 小应用 小项目浅析展示

    原文作者:aircraft 原文地址:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/8191036.html 这里不知道会不会有人是真的新手 新新手 不知道怎么 如何建立一个MFC ...

  5. 基于图像切换器(imageSwitcher)的支持动画的图片浏览器

    利用GridView和ImageSwitcher的基本用法 public class MainActivity extends Activity { int[] imageIds = new int[ ...

  6. MFC GDI绘图基础

    一.关于GDI的基本概念 什么是GDI? Windows绘图的实质就是利用Windows提供的图形设备接口GDI(Graphics Device Interface)将图形绘制在显示器上. 在Wind ...

  7. MFC GDI相关对象

    首先说明几个名词: CDC 是MFC对Wind32 API的设备上下文(DC)进行封装的C++类,由他继承的类包括 CPaintDC(常用)CWindowDC(现在软件基本不用) CClientDC( ...

  8. dom4j解析器 基于dom4j的xpath技术 简单工厂设计模式 分层结构设计思想 SAX解析器 DOM编程

    *1 dom4j解析器   1)CRUD的含义:CreateReadUpdateDelete增删查改   2)XML解析器有二类,分别是DOM和SAX(simple Api for xml).     ...

  9. VS2010 MFC GDI+ 实现PNG透明图片显示

    网上找了一些资料学习了一下PNG图的显示,这里总结一下. 参考:http://blog.csdn.net/czyt1988/article/details/7965066 一.VS2010配置GDI+ ...

随机推荐

  1. cocoapods升级

    1.更新gem:sudo gem update --system 先要查看下源,如果源被墙了就换地址:https://gems.ruby-china.com 1.1.删除gem源:gem source ...

  2. NOIp常用的算法

    24种NOIp常用的算法 https://blog.csdn.net/weixin_40676873/article/details/81166139 NOIP 算法总结(来自 啊哈磊的专栏) htt ...

  3. Eslint 允许使用双等号

    资料 网址 ESlint: Expected !== and instead saw != https://stackoverflow.com/questions/48375316/eslint-ex ...

  4. shell脚本启动所有集群节点

    #profile变量追加到.bashrc中 cat /etc/profile >> ~/.bashrc #start-all-cluster.sh  启动脚本 #!/bin/bash ec ...

  5. MySQL 五大引擎之间的区别和优劣之分

    MySQL五大引擎介绍: MYSQL支持三个引擎:ISAM.MYISAM和HEAP.另外两种类型INNODB和BERKLEY(BDB)  ISAM:ISAM是一个定义明确且历经时间考验的数据表格管理方 ...

  6. ESA2GJK1DH1K基础篇: 阿里云物联网平台: 云平台显示单片机采集的温湿度数据,控制设备继电器(基于GPRS模块,AT指令TCP_MQTT通信)

    实现的功能 上一节是使用的Wi-Fi模块连接的阿里云平台,这节呢咱用GPRS连接. 阿里云的设备配置还是按照上一节的,有个温度,有个湿度. 测试 一,打开单片机程序 二,根据自己的修改,然后下载进去单 ...

  7. java 压缩图片(只缩小体积,不更改图片尺寸)

      1.情景展示 在调用腾讯身份证OCR接口的时候,由于要求图片大小只能限制在1MB以内,这样,就必须使用到图片压缩技术 2.代码展示 /** * 图片处理工具类 * @explain * @auth ...

  8. 腾讯云VPS注意事项

    这几天腾讯云VPS搞活动 买了2台服务器, 1台是1核2G1M带宽,一年99 1台是2核4G6M带宽,三年1499 前几年一直在用阿里云,感觉价格太贵,价格上腾讯云,搞活动真的优惠比较大, 最近也准备 ...

  9. c++primer(第五版) 阅读笔记

    快速阅读一遍c++ primer,复习c++ 1.本书代码:http://www.informit.com/store/c-plus-plus-primer-9780321714114 2.本书结构:

  10. word2vec学习总结

    目录 1.简介 2.从统计语言模型开始 2.1序列概率模型 2.2 N元统计模型 3.深度序列模型 3.1神经概率模型 3.2 one-hot向量表示法 3.3 word2vec 3.4word2ve ...