XNA游戏绘图

        XNA中所有的图形都要通过内容管道来加载,它能够将jpg、bmp、png等文件转换成一种XNA很容易使用的内部格式,使得不同文件类型对于XNA都是透明的,而我们不需要为图像格式而担心。

        添加图像需要在VS的解决方案资源管理器中的Content上右键点击,依次选择添加和现有项(为了便于管理可以先新建文件夹),然后在硬盘上选取你想要加载的图像。


        然后要将图像存储在数据类型是Texture2D的一个变量内,这一步通常在LoadContent方法中实现:

        Texture2D texture = Content.Load<Texture2D>( @”文件路径” );

        其中,Content属性是ContentManager类型,可以用来访问所有加载到内容管道中的数据。而Load方法则可以将内容加载到不同类型的XNA对象当中,<>中的就是指定参数类型为Texture2D。至于文件路径,指的是以解决方案资源管理器中的Content节点开始的路径,字符串前加上@表示逐字解释字符串,就是要忽略字符串中的转义序列,比如说:

        @”images\logo”      等同于     ”images\\logo”

        至此,图像加载部分已经全部完成,接下来是绘制部分,典型的是在Draw中的三个步骤:Begin()、Draw()、End()。

        这三个方法都是SpriteBatch类的一个方法,需要一个SpriteBatch类型的变量spriteBatch。此变量已经在创建项目时被声明,然后在LoadContent方法中被初始化。之所以需要这三步,是因为游戏过程中图形设备会接收到大量的数据,而数据会有不同的格式和类型;所以在向图形设备输送数据前,都需要让图形设备知道数据类型,以便能够正确地进行处理。简言之,在Draw具体负责怎样绘制图像之前,需要Begin来准备,需要End来结束。


        Begin拥有两个参数,分别是:

        SpriteSortMode:定义渲染精灵的排序模,,有五个模式:

        l  Deferred:精灵不会被绘制直到SpriteBatch.End被调用。然后End以它们被调用的次序送到图形设备中。在这个模式下,操作多个SpriteBatch对象时可以让Draw调用不会产生冲突,这也是默认的模式。

        l  Immediate:Begin:调用会立即设置图形设备,Draw调用会立即进行绘制,同一时间只能有一个SpriteBatch对象被使用,这是最快的模式。

        l  Texture:和Deferred模式一样,但是精灵在绘制之前按照纹理进行排序。

        l  BackToFront:和Deferred模式一样,不过精灵按照层深度参数从前往后排序。

        l  FrontToBack:和Deferred模式一样,不过精灵按照层深度从后往前排序。


        BlendState:决定精灵颜色怎样和背景色混合,有三个模式:

        l  None:不进行颜色混合。

        l  AlphaBlend:使用alpha值进行混合。这是默认模式,并开启透明效果。

        l  Additive:将精灵颜色和背景颜色进行混合.


        而Draw方法拥有多个重载函数,完整的Draw参数列表如下:

        Textrue:Texture2D类型,表示要绘制的纹理

        Position:Vector2类型,表示绘制图像的左上角坐标

        SourceRectangle:Rectangle类型,表示要绘制的原始图像的一部分

        Color:Color类型,表示染色颜色

        Rotation:float类型,表示旋转图像的弧度

        Origin:Vector2类型,表示旋转的参照点

        Scale:flaot类型,表示缩放比例

        Effects:SpriteEffects类型,表示垂直或水平翻转图像

        LayerDepth:float类型,表示图像的层叠次序

         典型应用如下:

         spriteBatch.Draw( texture, Vector.Zero, null, Color.White, 0, Vector.Zero,1.5f, SpriteEffects.None, 0 );

         

         另外,在Game1类构造方法的末尾添加:

         TargetElapsedTime= new TimeSpan(0, 0, 0, 0, 50);

         可以改变游戏原定的60fps帧率,变成每50微秒调用一次Update,相当于20fps。

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值