Konva.js 中实现线条交叉跳跃效果的两种方案
2025-05-18 13:32:40作者:宣聪麟
在可视化图表和流程图绘制中,当两条连接线交叉时,通常需要添加"跳跃"效果来提升可读性。本文将介绍在Konva.js中实现这种效果的两种技术方案。
方案一:组合图形法
这种方法利用Konva.Group将多个基础图形组合成一个可整体操作的复合图形:
- 创建箭头线段:使用Konva.Arrow绘制交叉前的线段部分
- 添加弧线跳跃:使用Konva.Line或Konva.Path绘制半圆形跳跃部分
- 完成剩余线段:再添加一个Konva.Arrow完成交叉后的线段部分
- 组合操作:将所有元素放入Konva.Group中,实现整体拖拽和移动
优点:实现简单直观,各线段属性可单独控制 缺点:需要手动计算各部分的连接点坐标,移动时需要同步更新所有元素位置
方案二:路径绘制法
更高级的方案是使用Konva.Path通过SVG路径指令一次性绘制整个带跳跃的连线:
- 路径指令:使用moveTo(M)、lineTo(L)和arcTo(A)等SVG路径指令
- 箭头样式:通过path的stroke和pointer*属性设置箭头样式
- 动态更新:当端点移动时,重新计算并更新整个路径
优点:性能更好,单个元素便于管理 缺点:路径计算复杂,需要较强的数学基础
实现建议
对于初学者,推荐从组合图形法开始,虽然需要管理多个元素,但更容易理解和调试。当熟悉Konva后,可以尝试路径绘制法以获得更好的性能。
无论采用哪种方案,都需要注意:
- 跳跃弧线的半径要适中,太小不明显,太大会影响整体布局
- 交叉点的检测和跳跃位置的自动计算
- 当连接端点移动时,整个连线(包括跳跃部分)需要同步更新
Konva强大的图形组合和路径绘制能力为这种专业需求提供了灵活的实现方案,开发者可以根据项目需求选择最适合的方法。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
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++
660
308
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (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
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878