【亲测免费】 EGE图形库使用教程
2026-01-17 08:58:23作者:牧宁李
项目介绍
EGE(Easy Graphics Engine)是一个面向C/C++语言新手的简易绘图库,旨在替代传统的TC BGI库。EGE提供了简单、友好的接口,使得即使是完全没有接触过图形编程的开发者也能迅速学会基本的绘图操作。该库支持多种IDE,包括VC6、VC2010~VC2022+、C-Free、DevCpp、Code::Blocks、wxDev和Eclipse for C/C++等,并且支持Windows、Mac和Linux(Debian/Ubuntu)操作系统。
项目快速启动
安装EGE
首先,从GitHub仓库下载EGE库:
git clone https://github.com/wysaid/xege.git
配置开发环境
假设你使用的是Visual Studio Code,可以按照以下步骤配置:
- 打开Visual Studio Code。
- 安装C/C++插件。
- 创建一个新的C++文件,例如
main.cpp。
编写示例代码
在main.cpp中编写以下代码:
#include <graphics.h>
#include <conio.h>
int main() {
// 初始化图形窗口
initgraph(640, 480);
// 绘制一个矩形
rectangle(100, 100, 200, 200);
// 等待按键
getch();
// 关闭图形窗口
closegraph();
return 0;
}
编译和运行
在Visual Studio Code中,使用终端编译并运行程序:
g++ main.cpp -o main -lgraphics -lconio
./main
应用案例和最佳实践
绘制复杂图形
EGE不仅支持基本的绘图功能,还可以绘制复杂的图形和动画。以下是一个绘制旋转矩形的示例:
#include <graphics.h>
#include <conio.h>
#include <math.h>
#define PI 3.14159265358979323846
int main() {
initgraph(640, 480);
int x = 320, y = 240;
int r = 100;
for (int angle = 0; angle < 360; angle += 10) {
cleardevice();
int x1 = x + r * cos(angle * PI / 180);
int y1 = y + r * sin(angle * PI / 180);
int x2 = x + r * cos((angle + 90) * PI / 180);
int y2 = y + r * sin((angle + 90) * PI / 180);
int x3 = x + r * cos((angle + 180) * PI / 180);
int y3 = y + r * sin((angle + 180) * PI / 180);
int x4 = x + r * cos((angle + 270) * PI / 180);
int y4 = y + r * sin((angle + 270) * PI / 180);
line(x1, y1, x2, y2);
line(x2, y2, x3, y3);
line(x3, y3, x4, y4);
line(x4, y4, x1, y1);
delay(100);
}
getch();
closegraph();
return 0;
}
最佳实践
- 模块化代码:将复杂的绘图逻辑分解为多个函数,提高代码的可读性和可维护性。
- 错误处理:在初始化图形窗口和绘图过程中添加错误处理逻辑,确保程序的稳定性。
- 性能优化:避免在循环中频繁调用绘图函数,可以使用双缓冲技术减少屏幕闪烁。
典型生态项目
EGE图形库可以与其他开源项目结合使用,
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
559
3.8 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
372
434
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
890
639
昇腾LLM分布式训练框架
Python
115
143
暂无简介
Dart
793
195
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.36 K
769
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
117
146
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
347
193
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.12 K
265