dgmjs v0.36.0版本发布:增强图形编辑功能与修复关键问题
项目简介
dgmjs是一个专注于图形编辑的开源JavaScript库,它提供了强大的图形创建、编辑和操作能力。该项目特别适合需要构建流程图、架构图、UI原型等图形编辑应用的开发者。通过简洁的API和丰富的功能,dgmjs让开发者能够轻松实现复杂的图形交互功能。
核心功能增强
比例缩放功能优化
在v0.36.0版本中,dgmjs引入了一个重要的交互改进——按住Shift键进行比例缩放。这一功能在图形编辑领域被称为"约束比例缩放",它允许用户在调整图形大小时保持原始宽高比例不变。
技术实现分析: 当用户按住Shift键并拖动图形的控制点时,系统会计算当前鼠标位置与图形中心的距离,然后根据原始宽高比例自动调整另一维度的尺寸。这种实现方式确保了图形在缩放过程中不会发生变形,特别适用于需要精确保持比例的图标、徽标等图形元素。
多图形批量调整功能
另一个重要改进是支持同时调整多个选中图形的大小。这一功能极大地提升了批量编辑的效率,用户不再需要逐个调整图形尺寸。
技术细节:
- 系统会计算所有选中图形的边界框(Bounding Box)
- 根据用户拖动的控制点类型(角点或边中点)确定调整方向
- 按比例同步调整所有选中图形的位置和尺寸
- 保持各图形之间的相对位置关系不变
关键问题修复
尺寸吸附修正
v0.36.0版本修复了一个关于尺寸吸附的bug。在之前的版本中,当用户尝试在保持比例的情况下进行尺寸调整时,吸附功能可能会出现计算错误,导致图形无法准确对齐到预期的网格或参考线。
问题根源: 该bug源于比例约束和吸附功能的优先级处理不当。在同时启用比例约束和吸附功能时,系统需要先应用比例约束,然后在保持比例的前提下进行位置吸附计算。
技术价值与应用场景
dgmjs v0.36.0的这些改进特别适合以下应用场景:
-
专业图表设计:比例缩放功能让设计师能够精确控制图形元素的比例,确保视觉一致性。
-
批量图形处理:多图形同时调整功能大大提升了处理大量图形元素时的效率,适合系统架构图等复杂图形的编辑。
-
精确布局场景:修复后的尺寸吸附功能确保了图形能够准确对齐,满足需要精确布局的专业需求。
开发者建议
对于正在使用或考虑使用dgmjs的开发者,建议:
-
充分利用新的比例缩放功能来提升用户体验,特别是在需要保持图形比例的编辑场景中。
-
在处理多个图形时,优先使用批量调整功能而不是逐个修改,这可以显著提高性能。
-
注意测试各种边界条件下的尺寸吸附行为,确保在不同缩放比例下的表现符合预期。
这个版本的改进体现了dgmjs项目对用户体验和功能稳定性的持续关注,为开发者提供了更强大、更可靠的图形编辑工具。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~052CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0331- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









