▷Scratch课堂丨scratch初级-4-图片增加特效

本教程通过实例演示如何在Scratch中使用特效,如鱼眼、旋转、像素化和亮度等,增强背景和角色的视觉效果。适合初学者,提供工程实例。

课程目标

了解和学会外观中的特效使用

课程对象

scratch新手

学习模式建议

先看本文脚本说明,理解主要知识点,然后动手实践。

视频实例工程可以在我的scratch工作室内找到:https://scratch.mit.edu/studios/5220715/

教程

外观中的特效可以作用于背景和角色

特效展示

重复执行10次,增加各特效效果:

鱼眼

旋转

像素化

亮度

特效的应用示例

特效的使用需要发挥一点想象力,或者有一定艺术细胞,合理的运用会使工程增色不少。下面将介绍在一张背景图片添加一些动态效果。
目标背景图:

看到此图决定从这俩位主角头上的亮光作为基点增加动态效果。画一个“流星”角色。

提供参考画法,可以根据自己的喜好,网上找或直接选择一个资源库中的角色都可以

角色“流星”脚本

完工后是这样的:

https://www.bilibili.com/video/av27301620/

工程地址

https://scratch.mit.edu/projects/236923171

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本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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!
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