任务目标配置格式的设计

一般的游戏会设计任务系统。当玩家完成指定的任务目标之后,就可以领取任务奖励了。通常各种任务目标会依赖于游戏其他的系统,比如完成竞技场挑战5次,这样的任务目标就与竞技系统相关联了。

    这样在我们给任务系统制定配置文件格式时,就比较头疼了。应为各种类型的任务目标是没法统一的抽象为简单的格式。

    比如:现有任务目标A,B, C

    它们各种的任务目标相关字段:A需要v1, v3, v4,而B需要v2,v4,C需要v1, v5,v6。

    这样就有这样的一章任务表

    v1 v2 v3 v4v5 v6

       

任务目标id

v1

V2

V3

V4

V5

V6

A

1

-1

1

1

-1

-1

B

-1

1

-1

1

-1

-1

C

1

-1

-1

-1

1

1

 

    -1表示该任务目标不需要该字段。这样下来,我们就有了统一的一张表,但是如果后续又要添加新的任务目标,而该目标又有新的字段比如v7 v8,那怎么办? 只有在该表中添加2个字段v7 v8了。这样做也太不灵活了。

    仔细想想三个任务目标最多只要3个字段,而配置中我们却写了6个字段。为了后续的扩展,可能还要新增字段。

    有什么更好的办法吗?有!

    我们只指定3个字段,但是不指定它所代表的意义。具体的意义在程序中去处理(只能根据不同的任务目标单独的去处理)。这样一来,我们的任务目标表格如下:

任务目标id

任务目标类型

Value1

Value2

Value3

A

201

1

1

1

B

202

1

1

1

C

203

1

1

1

 

 在实际使用中,我们可以多预留几个字段value 4, value5等等,以解决新增新类型任务目标时,需要修改前面任务目标配置的问题。

 

从程序的角度来看,第一种和第二种工作量是一致的,都需要对于特定的任务目标做特定的处理。但后者在任务目标扩展时,不需要修改之前的代码,只需要进行代码扩展就ok了。后者更为灵活,从策划口中得知,后者貌似是任务目标配置格式的通用做法。

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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