enhanced Input Action IA_Look中Action value引脚没有分割结构体引脚的选项

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前言

据说,unreal engine5中准备废弃“项目设置”中“输入”,操作映射,轴映射。取而代之的是:
使用增强的输入动作(Enhanced Input Actions),ICM_default,相关的IA_Look,IA_Move,IA_Jump

ICM_default:
Input Control Mapping”(输入控制映射)、“Input Component Manager”(输入组件管理器)等。而_default则通常表示这是一个默认设置或配置。# 一、pandas是什么?

  1. IA_Look
    定义:IA_Look是一个与玩家视角旋转相关的输入动作。它允许玩家通过鼠标移动、游戏手柄摇杆倾斜等方式来改变游戏内视角的方向。
    用途:在游戏开发中,IA_Look用于实现玩家的视角控制,使得玩家能够自由地观察游戏世界。
    实现方式:在UE的蓝图中,IA_Look通常与相机组件(Camera Component)相关联,通过接收来自输入设备的轴映射(Axis Mappings)值来控制相机的旋转。
  2. IA_Move
    定义:IA_Move是一个与玩家移动相关的输入动作。它允许玩家通过键盘按键、游戏手柄方向键等方式来控制游戏内角色的移动。
    用途:在游戏开发中,IA_Move用于实现玩家的移动控制,包括前进、后退、左右移动等。
    实现方式:在UE的蓝图中,IA_Move通常与角色的移动组件(Movement Component)相关联,通过接收来自输入设备的操作映射(Action Mappings)值来控制角色的移动。
  3. IA_Jump
    定义:IA_Jump是一个与玩家跳跃相关的输入动作。它允许玩家通过按下特定按键(如空格键)来触发跳跃动作。
    用途:在游戏开发中,IA_Jump用于增加游戏的交互性和趣味性,使得玩家能够跳过障碍物、到达更高的位置等。
    实现方式:在UE的蓝图中,IA_Jump通常作为一个事件来触发角色的跳跃逻辑。当检测到玩家按下了跳跃按键时,就会执行相应的跳跃动作代码。

二、使用步骤

enhanced Input Action IA_Look没有分割结构体引脚的选项

在这里插入图片描述

解决办法

1.在IMC_Operation中创建IA_Look映射
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
3.鼠标双击打开IA_Look
在这里插入图片描述
4.把值类型,改成"Axis2D(Vector2D)"
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5.在蓝图类中的EnhanceInputAction IA_Look节点中,让后鼠标右键点击“Action Value”,就可以看到“分割结构体引脚”
在这里插入图片描述

### MATLAB `histeq` 函数中的 Tile 和 Clip Limit 参数 在处理图像直方图均衡化时,MATLAB 提供了 `histeq()` 函数用于增强图像对比度[^1]。然而,在某些情况下可能会遇到与 `tile` 或者 `clip_limit` 相关的错误。 #### 错误原因分析 当使用 `histeq` 进行局部自适应直方图均衡化(AHE)或对比受限自适应直方图均衡化(CLAHE),参数设置不当可能导致错误: - **Tile Size 设置不合理**:如果指定的平铺尺寸过大或过小,则可能无法有效分割输入图像,从而引发计算上的问题。 - **Clip Limit 超限**:此参数控制每个灰度级的最大允许像素数。过高会失去细节;过低则效果不明显甚至引起异常行为。默认值通常为3.0,对于不同类型的图像应适当调整[^4]。 #### 解决方案建议 针对上述提到的问题,可以通过以下方式尝试解决问题并优化结果: - 对于 `TileSize` 的设定,推荐采用较小范围内的整数值组合测试最佳视觉效果,比如 `[8 8]`, `[16 16]` 等标准选项之一。 - 关于 `ClipLimit` ,可以根据实际应用场景灵活调节其大小。一般而言,较低限度有助于减少噪声放大现象,而较高限额能够更好地保持原始特征。 下面是修改后的代码片段展示如何正确配置这两个重要属性: ```matlab % 加载彩色图像 img = imread('View.jpg'); % 将RGB图像转换为亮度通道(YCbCr颜色空间下的Y分量),以便单独对其进行处理 [y, ~, ~] = rgb2ycbcr(img); % 执行带有特定参数的 CLAHE 操作 claheImg = adapthisteq(y,'NumTiles',[8 8],'ClipLimit',0.02); % 把处理过的 Y 分量重新嵌入到原来的 Cb Cr 中形成新的 RGB 图像 newRgbImage = ycbcr2rgb(cat(3, claheImg, double(rgb2ycbcr(img))(:,:,2), double(rgb2ycbcr(img))(:,:,3))); % 显示比较前后变化 figure; subplot(1,2,1); imshow(uint8(newRgbImage)); title('After CLAHE Processing'); subplot(1,2,2); imshow(img); title('Original Image'); ``` 这段脚本不仅解决了潜在的技术难题,还展示了更优的结果可视化方法[^2]。
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