OpenRCT2游戏中土地权益窗口UI位置异常问题分析
2025-05-15 09:45:37作者:咎竹峻Karen
在OpenRCT2游戏项目中,当用户启用放大UI模式时,土地权益窗口中的预览小部件会出现位置偏移的问题。这个问题主要影响游戏界面的视觉呈现,虽然不影响功能使用,但会降低用户体验。
问题现象
当玩家在放大UI模式下点击公园入口处的土地权益按钮时,窗口中的预览区域显示位置不正确。具体表现为预览小部件与其相邻的增减按钮之间的相对位置关系出现偏差,导致界面元素布局混乱。
技术分析
通过查看项目源代码,可以定位到问题出现在src/openrct2-ui/windows/LandRights.cpp文件中。问题代码段位于310-316行,这部分代码负责设置土地大小工具的界面元素位置:
// Position land size tool
widgets[WIDX_PREVIEW].top = 17;
widgets[WIDX_PREVIEW].bottom = widgets[WIDX_PREVIEW].top + 32;
widgets[WIDX_DECREMENT].top = 18;
widgets[WIDX_DECREMENT].bottom = widgets[WIDX_DECREMENT].top + 16;
widgets[WIDX_INCREMENT].top = 32;
widgets[WIDX_INCREMENT].bottom = widgets[WIDX_INCREMENT].top + 16;
这段代码的问题在于使用了固定的像素值来定位UI元素,而没有考虑UI缩放比例的影响。当游戏启用放大UI模式时,这些固定值不会自动调整,导致元素位置关系错乱。
解决方案建议
要解决这个问题,可以考虑以下几种方法:
-
使用相对定位:将固定像素值改为基于窗口尺寸或父容器尺寸的相对值,这样在UI缩放时能保持正确的相对位置关系。
-
引入缩放因子:在计算位置和大小时,乘以当前的UI缩放系数,确保在不同缩放级别下都能正确显示。
-
重构布局系统:考虑使用更现代的布局管理器来替代硬编码的位置值,这样能更好地适应不同的UI缩放需求。
-
添加缩放检测:在窗口初始化时检测当前UI缩放级别,并据此调整各个小部件的位置和大小。
实现示例
以下是改进后的代码示例,考虑了UI缩放因素:
// 获取当前UI缩放因子
float scale = context_get_ui_scale();
// 使用缩放因子调整位置和大小
widgets[WIDX_PREVIEW].top = (int)(17 * scale);
widgets[WIDX_PREVIEW].bottom = widgets[WIDX_PREVIEW].top + (int)(32 * scale);
widgets[WIDX_DECREMENT].top = (int)(18 * scale);
widgets[WIDX_DECREMENT].bottom = widgets[WIDX_DECREMENT].top + (int)(16 * scale);
widgets[WIDX_INCREMENT].top = (int)(32 * scale);
widgets[WIDX_INCREMENT].bottom = widgets[WIDX_INCREMENT].top + (int)(16 * scale);
总结
这个UI位置异常问题反映了在游戏开发中处理不同显示比例时需要考虑的兼容性问题。通过将固定像素值改为基于缩放因子的动态计算,可以确保游戏界面在各种显示设置下都能保持一致的视觉效果。对于OpenRCT2这样的开源游戏项目,这类问题的修复不仅能提升用户体验,也能为其他开发者提供处理类似问题的参考方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-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。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
214
232
暂无简介
Dart
661
151
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++
658
293
🎉 (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
1.18 K
646
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!
C
1.03 K
491
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
251
320
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
80
104
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
159
217
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