scratch3.0自定义logo

本文详述如何在scratch3.0中自定义logo,通过解析项目的源码结构,找到logo所在的DOM元素,并探讨两种替换方法:直接修改组件内部样式或通过组件参数传递自定义logo。同时提到了相关开发交流QQ群。

本文将把scratch3.0的logo替换为我自己的logo。
最终效果图
在这里插入图片描述
scratch3.0是基于react的一个项目。整个项目就像一颗大树,顺着入口进去总能找到你要找的地方
本次我们需要替换的是logo,那么我们就先找到logo这个dom。项目入口文件是src/playground/index.jsx。这个文件里面导入了render-gui.jsx,在render-gui.jsx我们就可以看到整个项目了,如下图所示:
在这里插入图片描述
后面所有的二次开发几乎所有都需要从这个地方进去慢慢展开。如果进入url是默认的话,那么这个simulateScratchDesktop的bool值则为false,这里的三目最终结果就是后面的那部分了。

通过WrappedGui我们可以找到src/containers/gui.jsx文件。gui.jsx文件是在containers目录下,那么这个containers是什么呢?顾名思义,containers就是一些容器,正是这些一个个容器融合在一起最终组成了整个scratch项目。而这里的gui.jsx正是那个最大的容器,它包含了其他的容器。

我们进入gui.jsx中会发现属于样式的代码就那么几行,其中引入了GUIComponent这个component(组件),而这个组件是在src/components/gui/gui.jsx这里。那么containers下面的容器和components下面的组件它们有什么关系呢?纵观整个scratch项目会发现,components下面是抽象出来的一个个的组件供容器引用,而容器给组件提供了数据

数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
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