文本动画制作与播放

    在网上能看到很多子符图片,也有很多字符图片组成的动态gif,不禁让人思考图片是如何转化为字符的呢?我认为有两种方式:

    1.把图片分割成多个小块,通过形状相似度来匹配某一字符,而形状的匹配一般采用灰度值的计算,比如灰度值越大就说明越亮,所选的替代字符就应该是空格、小点号、单引号等这种笔画少的简短的字符,这种方法比较细致和智能,用少量的字符能表达出不错的效果。

    2.另一种则是采用类似于bmp图像格式的ascii点阵图,这种图需要的字符数量较多,原理却更为简单点,只是需要把字体设置的小点,或者远距离看效果才明显。

    网上的字符图应该是第一类的较多,第二类的点阵少。

    下面讲一下第二类的实现方法,这种方法需要考虑的几个问题是可打印字符数与灰度级之间的对应,ascii的可打印字符是32~126,共95个,假设图片是8位位图,则有256色,所以需要将图片压缩到95个色彩,简单的方法是每个像素值都除以3,则有85种色彩,这样就可以用95个可打印字符表达了,但是这种方法对于像素值集中在某一值附近时,效果不好,所以可以先进行一次灰度拉伸,让像素值在0~255直间分布均匀,然后再除以3,这样就可以获得较为丰富的可打印字符数,对于高精度点阵表示有利,但是一般情况下不必这样做。

    使用c++builder编程实现转换较为容易,支持多种图片格式,并且转换为bmp较为容易,以下代码可以实现几乎所用格式转换为bmp格式的:

#include <Jpeg.hpp>
#include <Pngimage.hpp>
#include <Gifimg.hpp>
Graphics::TBitmap *Imag = new Graphics::TBitmap();
Imag->PixelFormat = pf8bit;//可以设置为pf24bit、pf4bit和pf1bit
TPicture *pic = new TPicture();
pic->LoadFromFile(piclist->operator [](N));
Imag->Width = pic->Graphic->Width;
Imag->Height = pic->Graphic->Height;
Imag->Canvas->Draw(0, 0, pic->Graphic);
delete pic;
然后使用canvas的stretchdraw即可方便的伸缩。

    接下来读取8位位图的每个像素值,除以3得到压缩后的像素值,然后在加上33即可得到可打印字符,依次存入文本文件即可得到一张转化后的字符图。

    还可以把多张图片存入一个txt中,然后按照一定的时间差连续播放,这样就形成了一个简单的动态效果。

    字符图制作与播放程序下载连接:http://download.youkuaiyun.com/detail/cidplp/6636101

    目前的功能有转换、显示和压缩,也可以制作文本格式动画并播放,支持所以主流图片格式包含gif。


训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
内容概要:本文介绍了一种基于CEEMDAN-BiLSTM的中短期天气预测模型,通过将完全集合经验模态分解自适应噪声(CEEMDAN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)相结合,实现对复杂气象时间序列的高精度预测。首先利用CEEMDAN对原始气象数据进行多尺度分解,获得多个本征模态函数(IMF)分量和残差,有效解决模式混叠噪声干扰问题;随后对各IMF分量分别构建BiLSTM模型进行独立预测,充分发挥其对前后时序依赖的建模能力;最后通过集成重构输出最终预测结果。文中还包含了数据预处理、特征提取、模型评估可视化等完整流程,并提供了MATLAB实现的部分代码示例。该方法显著提升了天气预测的准确性鲁棒性,适用于多类气象要素的中短期趋势预测。; 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,从事气象、环境、能源等领域研究或工程应用的研发人员、高校研究生及数据科学家。; 使用场景及目标:①应用于温度、风速、降水等气象变量的中短期精准预测;②解决传统模型在非线性、多尺度气象信号建模中的局限性;③构建智能气象预测系统,服务于电力调度、灾害预警、智慧农业等实际业务场景。; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,深入理解CEEMDAN分解机制BiLSTM建模细节,重点关注数据预处理、模型参数调优结果集成策略,同时可扩展至多变量联合预测以提升应用价值。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值