cocos study notes-Sprite

本文详细介绍了Cocos2d-x中Sprite类的基本概念及其使用方法,包括如何创建Sprite对象、设置纹理、使用SpriteFrame及SpriteBatchNode进行批量渲染等关键技术点。

cocos study notes-Sprite

Reference: [jellythink](“http://www.jellythink.com/archives/742“)

1.Sprite class

Sprite is a 2D picture object,which can be defined by using a picture or part of picture.A Sprite can move, rotate, play action and so on. It consist of Texture,Frame,Animation.

important:

We usually use Texture2D to load the picture, then use it to produce SpriteFrame.After that , we add SpriteFrame to the Animation to produce action data.Finally, Animation produces Animate.Then Sprite puts it into action.

2.Sprite

API:

//create an empty sprite and then use `setTexture` to set the texture
static Sprite* create();
//create a sprite with an image
static Sprite* create(const std::string& filename);
//create a sprite with a Texture2D object
static Sprite* createWithTexture(Texture2D* texture);
//create a sprite by using spriteframe
static Sprite* createWithSpriteFrame(SpriteFrame *spriteFrame);
/*create a sprite by using a spriteframe,inside the programe, IDE will get `SpriteFrame` from `SpriteFrameCache` according to `SpriteFrameName` parameter */
static Sprite* createWithSpriteFrameName(const std::string& spriteFrameName)

3.SpriteBatchNode

If we need to render many sprites,we can use SpriteBatchNode to render them in one time to save spending,like this:

auto batchNode = SpriteBatchNode::create("CloseNormal.png", 1000);
batchNode->setPosition(Point::ZERO);
this->addChild(batchNode);
for (int i = 0;i < 1000;i++)
{
    int x = rand() % 960;
    int y = rand() % 640;
    auto testIcon = Sprite::createWithTexture(batchNode->getTexture());
    testIcon->setPosition(ccp(x, y));
    batchNode->addChild(testIcon);
}
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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