Aseprite绘画流程案例（5）——花盆

最新推荐文章于 2025-11-14 14:39:49 发布
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#aseprite #像素游戏

1.最终图片效果

 参考素材来源于：手绘像素画第三课：像素画盆花示范（无参考图）_哔哩哔哩_bilibili

2.流程

1.新建画布40X27的画布，打开显示网格，背景色为白色

2.画出梯形的盆

3.给盆进行亮暗对比上色

4.添加一个近似色的轮廓线

5.选择较暗的深绿色画根茎

6.选择教亮一点的绿色画叶子

7.选择一个花的颜色（随意）

8.给花进行亮暗对比上色

9.添加一个近似色的轮廓线

10.给叶子也进行亮暗对比上色

24【Aseprite 作图】画人物
qq_38120081的博客
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21【Aseprite 作图】画白菜
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42【Aseprite 作图】梅花盆栽——拆解
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项目课题——智能花盆系统设计
星羽空间
06-10 1074
项目课题——智能花盆系统设计。二次开发，功能拓展
个人项目——基于STM32的太阳能供电智能花盆
唯恋殊雨的博客
06-10 9795
        最近考完试是真的无聊，突然想起来之前有想做过智能花盆的，而且零件也买了，因为没有时间一直没做，正好现在有空，就把它做了吧。        总体来说项目比较简单，所以做起来还是很快的，软硬件全部做完大概花个了四个小时，其中大部分时间在焊接硬件，老规矩，先来看我录的项目视频介绍        点击观看视频        接下来当然是项目的源码，也给大家准备好了        点击下载代...
基于STM32的智能花盆系统设计与实现（华为云IOT）
07-11 8357
为基于STM32的智能花盆，系统以STM32为主控芯片，设有土壤湿度检测模块，环境温度检测模块，水泵控制模块、ESP8266联网模块等。 花盆可以通过湿度传感器检测土壤湿度，自动控制水泵进行浇水。通过ESP8266网卡连接华为云物联网平台，将采集的土壤湿度，环境温度上传到华为云平台，可以通过手机APP远程查看花盆的情况，在手机上可以手动开启或关闭浇水，支持远程设置土壤湿度的阀值，根据不同的植物能设置不同的湿度阀值，花盆可以根据传感器的数据与湿度阀值对比自动控制花盆的浇水。
花盆光照分析摆放优化HiChatBox实现
weixin_35390379的博客
11-14 573
本文介绍基于BH1750光照传感器和HiChatBox语音提醒的智能花盆系统，通过感知植物光照需求并主动语音提示用户调整位置，实现家庭绿植的科学养护。系统采用ESP32与树莓派架构，结合MQTT通信与边缘计算，具备低功耗、可扩展和人性化交互特点。
完整网站实例——制作你自己的购物网站
2402_85105681的博客
10-23 4201
本关任务：使用 html 搭建购物网站的结构。为了完成本关任务，你需要掌握：1.如何搭建头部区域2.banner 区域3.新鲜好物模块4.推荐区域5.热门品牌6.生鲜区域7.服装区域8.餐厨区域9.底部区域网站最终展示效果如下图所示。
15、物联网花盆湿度传感器搭建指南
Black的专栏
09-12 42
本文详细介绍如何使用Blue Pill和NodeMCU搭建一个物联网花盆湿度传感器系统，实现土壤湿度的实时监测与远程访问。内容涵盖硬件连接、代码编写、Web应用开发、系统测试与优化，并提供常见问题解决方案。通过该系统，用户可及时了解植物水分状况，支持扩展自动浇水、多传感器集成与云端数据分析，提升植物护理效率与智能化水平。
植物大战僵尸————花盆
05-21
植物大战僵尸————花盆
精选资源
智能花盆——一种自动给植物浇水的智能浇水系统-电路方案
04-20
我本来想把一个盒子和一个花盆放在一个水箱上，但最终将其改为放在丙烯酸圆盘上的所有东西。对于盒子，我在Autodesk Fusion 360中对它和盖子建模，并使用Formlabs 3 Resin打印机将它们打印出来。对于花盆i，我也曾在...
1手捧空花盆的孩子——学生学习课件
11-23
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这是一个基于系统分析与设计课程期末报告与比赛成果的综合性城市交通违规智能监控与数据可视化平台项目_该项目整合了后端Flask应用与MySQL数据库用于处理超速摄像头数据生成GeoJ.zip
12-26
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基于Python的汽车之家网站的舆情分析系统-623t8wg0-860【附源码+数据库+万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
最新发布
12-26
标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构，包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法，确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果，分析舆情数据，提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读，提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比，分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果，提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向，展望舆情
第二十四节-图生图openpose工作流.json
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基于4MSCRN框架的高光谱图像超分辨率方法研究与实践项目_高光谱遥感影像处理空间分辨率提升光谱信息保持深度学习网络架构卷积神经网络优化多尺度特征融合残差学习机制生成.zip
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基于TensorFlow框架构建的房价预测模型项目深入整合了pandas数据操作库与seaborn可视化工具全面涵盖数据清洗特征工程模型训练与评估流程重点探索线性回归神.zip
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磁场扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究（Matlab代码实现）
12-26
【磁场】扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了利用扩展卡尔曼滤波器（EKF）结合高斯过程回归（GPR）进行磁场辅助的SLAM（同步定位与地图构建）研究，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过高斯过程回归对磁场空间进行建模，有效捕捉磁场分布的非线性特征，同时利用扩展卡尔曼滤波器融合传感器数据，实现移动机器人在复杂环境中的精确定位与地图构建。研究重点在于提升室内等无GPS环境下定位系统的精度与鲁棒性，尤其适用于磁场特征明显的场景。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建、状态估计流程及仿真实验设计。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，熟悉机器人感知、导航或状态估计相关理论的研究生、科研人员及从事SLAM算法开发的工程师。; 使用场景及目标：①应用于室内机器人、AGV等在缺乏GPS信号环境下的高精度定位与地图构建；②为磁场SLAM系统的设计与优化提供算法参考和技术验证平台；③帮助研究人员深入理解EKF与GPR在非线性系统中的融合机制及实际应用方法。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现细节，重点关注高斯过程回归的训练与预测过程以及EKF的状态更新逻辑，可通过替换实际磁场数据进行实验验证，进一步拓展至多源传感器融合场景。
智能花盆app流程图
05-07
<think>好的，我现在需要帮助用户设计基于STM32的智能花盆APP流程图。首先，回顾用户之前的对话，他们提到系统使用STM32微控制器，集成了多种传感器和执行器，并通过WiFi/蓝牙/4G模块连接云平台。用户现在想了解APP的流程图设计。 首先，用户的需求是获取智能花盆APP的流程图，所以需要明确APP的主要功能和交互步骤。根据之前的回答和用户提供的引用，APP需要实现数据监控、设备控制、报警通知、历史数据查看和用户设置等功能。此外，引用中提到的机智云平台和WiFi模块（如ESP8266）用于数据传输，因此流程图需要考虑与云平台的交互。 接下来，我需要确定流程图的各个模块。通常，APP的启动流程包括初始化、登录/注册、设备连接等。主界面应该展示实时数据，比如温湿度、光照强度等。用户可能需要切换视图或进入子菜单，比如控制浇水、补光，或者查看历史数据。报警触发时，APP需要及时通知用户，并可能提供处理建议。 需要考虑用户与硬件的交互，比如STM32通过传感器采集数据，上传到云端，APP从云端获取数据。控制指令的下发流程也需要体现在流程图中，比如用户点击浇水按钮，指令通过云平台传到STM32，触发水泵工作。此外，引用[3]提到早期版本交互较少，所以流程图需要包括多种交互方式，比如实时数据显示、报警推送、手动控制等。 需要确保流程图的逻辑清晰，涵盖所有主要功能点。例如，用户登录后进入主界面，主界面有实时数据展示，导航菜单可进入控制页面或设置页面。报警发生时，APP弹出通知并记录日志。历史数据部分可能需要图表展示，用户可以选择时间范围查看。 还要考虑错误处理，比如网络连接失败时的重试机制，或者设备断开时的提示。引用[4]提到独立按键用于切换界面和设置阈值，但APP可能需要提供更便捷的设置方式，比如滑动条或输入框。这些交互细节是否需要在流程图中体现？ 可能需要将流程图分为几个部分：用户操作流程、数据流、控制流。用户操作流程从启动到各个功能模块；数据流展示传感器数据如何从STM32到云端再到APP；控制流则是用户指令如何下发到设备。 最后，需要检查是否符合用户之前提到的要求，比如使用STM32F103C8T6，集成多种传感器，以及通过云平台传输数据。确保流程图中的每个步骤都有对应的硬件和软件支持，比如WiFi模块的数据上传和命令下发。同时，参考用户提供的引用，特别是引用[1]和[4]中的云平台调试和手机APP功能，确保流程图涵盖这些方面。</think># 智能花盆APP流程图设计（基于STM32） ## 总体架构 ``` 用户界面 → 云平台 ↔ STM32 ↔ 传感器/执行器 ``` ## 核心流程图 ```mermaid graph TD A[APP启动] --> B{登录/注册} B --> |已注册| C[主界面] B --> |新用户| D[设备绑定] D --> C C --> E[实时数据监控] C --> F[设备控制] C --> G[报警通知] C --> H[历史数据] C --> I[系统设置] ``` ## 关键模块设计说明 1. **数据监控流程** ``` STM32传感器采集 → 数据加密 → 云平台中转 → APP解析 → 可视化展示（温度曲线$T(t)$, 湿度直方图等） ``` 2. **设备控制流程** - **手动模式**： ``` APP操作指令 → 云平台验证 → STM32接收 → PWM控制水泵（$V_{pump}=k \cdot \Delta H$） ``` - **自动模式**： ``` 阈值判断（当$H_{soil} < H_{min}$时） → 自动触发灌溉 ``` 3. **报警处理流程** ``` 异常检测（温度>40℃/水位<20%） → 多级报警（APP弹窗+短信通知） → 日志记录 ``` ## 界面交互示例 ```plaintext +---------------------+ | 主界面 | |---------------------| | 温度: 25℃ 湿度:60% | | 光照: 800lux | | [立即浇水] [补光开关]| | [历史数据] [设置] | +---------------------+ ``` ## 关键技术点 1. **通信协议优化** 采用MQTT+JSON格式传输数据包，定义标准数据结构： ```json { "devID": "STM32_01", "timestamp": 1625097600, "sensors": { "temp": 26.5, "humidity": 58 } } ``` 2. **数据同步机制** 使用差分更新算法减少流量消耗： $$ \Delta D = D_{current} - D_{last} $$ 3. **安全验证** 采用双向认证机制，通过AES-128加密传输指令[^1] ## 扩展功能建议 1. **AI预测模块** 基于历史数据训练生长模型： $$ G_{predict} = \alpha \cdot T + \beta \cdot L + \gamma \cdot H $$ 2. **社交分享功能** 生成植物生长报告（含$CO_2$吸收量等环保指标）
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