coco2d-x 基础系列 (07) 带有一些特殊效果的场景变换

本文介绍了一个使用 Cocos2d-x 实现的多场景管理类,该类可以创建并切换四个不同的游戏场景,并且每个场景之间的转换都有独特的过渡效果。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

新建立四个场景,每个场景切换有特殊的效果。

代码结构比较清晰。

#ifndef SCENES_H
#define SCENES_H

#include "cocos2d.h"

USING_NS_CC;

class Scenes : public Ref {
public:
	Scenes();
	~Scenes();
	
	void initialize();
	Scene *createScene2();
	Scene *createScene3();
	Scene *createScene4();
	
	inline Scene *getScene1() {	return scene1; };
protected:
	Scene *scene1;
	Scene *scene2;
	Scene *scene3;
	Scene *scene4;

};

#endif

#include "Scenes.h"

USING_NS_CC;

Scenes::Scenes() {
	initialize();
}

Scenes::~Scenes() {}

void Scenes::initialize() {	
	// some upfront items that we need
	auto dirs = Director::getInstance();
	Size visibleSize = dirs->getVisibleSize();
	Vec2 origin = dirs->getVisibleOrigin();

	// create a scene
	scene1 = Scene::create();

	// create a node to hold non-sprites
	auto nodeItems = Node::create();
	nodeItems->setName("nodeItems");
	
	// create a node to hold menu
	auto menuNode = Node::create();
	menuNode->setName("menuNode");
	int index = 2;

	auto thisSceneLabel = Label::createWithTTF("This is a Scene", "Marker Felt.ttf", 32);
	thisSceneLabel->setPosition(200, 400);
	scene1->addChild(thisSceneLabel, 1);
	
	auto menuItem1 = MenuItemFont::create("Make a new scene");
	menuItem1->setName("menuItem1");
	menuItem1->setPosition(visibleSize.width/2, visibleSize.height - 80);
	menuItem1->setCallback([&](cocos2d::Ref *sender) {
		Director::getInstance()->replaceScene(createScene2());
	});

	auto menu = Menu::create(menuItem1, NULL);
	menu->setName("menu");
	menuNode->addChild(menu, 1);
	menu->setPosition(Vec2::ZERO);
	scene1->addChild(menuNode, 2);
};

Scene *Scenes::createScene2() {
	auto dirs = Director::getInstance();
	Size visibleSize = dirs->getVisibleSize();
	
	scene2 = Scene::create();
	
	// Retains the ownership.
	// This increases the Ref's reference count.
	scene2->retain();
	
	auto nodeItems = Node::create();
	nodeItems->setName("menuNode");
	
	auto menuNode = Node::create();
	nodeItems->setName("menuNode");

	auto thisSceneLabel = Label::createWithTTF("This is a new Scene: Scene2", "Marker Felt.ttf", 32);
	thisSceneLabel->setPosition(400, 500);
	scene2->addChild(thisSceneLabel, 1);

	auto menuItem1 = MenuItemFont::create("Make a new scene using a transition fade");
	menuItem1->setPosition(400, 500);
	menuItem1->setName("menuItem1");
	
	menuItem1->setPosition(500, 200);

	menuItem1->setCallback([&](cocos2d::Ref *sender) {
		Director::getInstance()->replaceScene(TransitionFade::create(0.5, createScene3(), Color3B(0, 255,255)));
	});

	auto menu = Menu::create(menuItem1, NULL);
	menu->setName("menu");
	menuNode->addChild(menu, 1);
	menu->setPosition(Vec2::ZERO);
	scene2->addChild(menuNode, 2);

	return scene2;
}

Scene *Scenes::createScene3() {

	auto dirs = Director::getInstance();
	auto visibleSize = dirs->getVisibleSize();
	

	scene3 = Scene::create();
	scene3->retain();

	auto nodeItems = Node::create();
	nodeItems->setName("nodeItems");
	
	auto menuNode = Node::create();
	menuNode->setName("menuNode");
	
	auto thisSceneLabel = Label::createWithTTF("This scene used a transition", "Marker Felt.ttf", 32);
	thisSceneLabel->setPosition(400, 400);
	scene3->addChild(thisSceneLabel, 1);

	auto menuItem1 = MenuItemFont::create("Make a new Scene using a Flip");
	menuItem1->setPosition(300, 300);

	menuItem1->setCallback([&](cocos2d::Ref *sender) {
		Director::getInstance()->replaceScene(TransitionFlipX::create(2, createScene4()));
	});
	
	auto menu = Menu::create(menuItem1, NULL);
	menu->setPosition(Vec2::ZERO);
	menuNode->addChild(menu, 1);
	scene3->addChild(menuNode, 2);
	return scene3;
}

Scene *Scenes::createScene4() {

	scene4 = Scene::create();
	scene4->retain();

	auto thisSceneLabel = Label::createWithTTF("scene4: this scene use a flip", "Marker Felt.ttf", 32);
	thisSceneLabel->setPosition(300, 200);
	scene4->addChild(thisSceneLabel, 1);

	return scene4;
}


### 使用 COCO 数据集训练 MobileNetV3 模型的方法 为了在 COCO 数据集上训练 MobileNetV3 模型,可以按照以下方法操作: #### 1. 准备环境和依赖项 确保安装必要的库和工具链。通常需要 TensorFlow 或 PyTorch 来支持 MobileNetV3 的训练过程。以下是常见的依赖列表: - Python >= 3.7 - TensorFlow >= 2.x 或 PyTorch >= 1.9 - NumPy, Pandas 等常用科学计算包 可以通过 pip 安装这些依赖项: ```bash pip install tensorflow numpy pandas opencv-python matplotlib ``` 对于 PyTorch 用户,则需替换为相应的命令。 --- #### 2. 下载并准备 COCO 数据集 COCO 数据集可以从其官方网站下载完整的标注文件和图像集合[^1]。具体步骤如下: - 访问官方地址获取 `train2017` 和 `val2017` 图像以及对应的 JSON 标注文件。 - 将数据解压到指定目录结构中,例如 `/path/to/coco/train2017/`. 如果使用 TensorFlow,推荐利用 TFRecord 文件格式存储 COCO 数据以便加速读取效率;而 PyTorch 则可以直接加载原始图片路径与标签信息作为输入源。 --- #### 3. 构建 MobileNetV3 模型架构 MobileNetV3 是一种轻量化卷积神经网络设计,具有高效性和准确性平衡的特点。它有两种变体——Small 和 Large,适用于不同场景需求[^3]。下面展示如何定义该模型框架(以 TensorFlow Keras API 实现为例): ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.applications import MobileNetV3Large base_model = MobileNetV3Large(weights=None, include_top=False, input_shape=(224, 224, 3)) x = base_model.output x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x) predictions = tf.keras.layers.Dense(80, activation='softmax')(x) # 假设目标类别数量为80 model = tf.keras.Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) ``` 上述代码片段展示了创建一个不带预训练权重的基础 MobileNetV3-Large 结构,并自定义顶层全连接层适配特定任务的需求[^2]。 --- #### 4. 配置数据增强策略 由于 COCO 数据集中包含大量复杂背景的对象实例样本,因此建议采用适当的数据增广技术提升泛化能力。常见做法包括但不限于随机裁剪、水平翻转、颜色抖动等变换处理方式。 在 TensorFlow 中可通过 ImageDataGenerator 类轻松实现这一点: ```python datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator( rotation_range=20, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, horizontal_flip=True, brightness_range=[0.5, 1.5], rescale=1./255. ) ``` 而在 PyTorch 生态里则更多依靠 torchvision.transforms 提供的功能完成相似功能配置. --- #### 5. 开始训练流程 最后一步就是执行实际的训练循环逻辑部分了。这涉及设置批次大小(batch size), 学习率调整计划(scheduler),保存最佳性能检查点等功能模块集成进来形成完整的工作流体系。 示例伪代码可能看起来像是这样子的样子形式呈现出来样子效果更好一点吧?当然也可以直接给出真实可用版本咯~ ```python history = model.fit(datagen.flow(train_images, train_labels, batch_size=32), steps_per_epoch=len(train_images) / 32, epochs=50, validation_data=(test_images, test_labels)) ``` 通过以上介绍的内容我们可以知道怎样去着手解决这个问题啦!希望对你有所帮助哦~ ---
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