andengine中的IModifier

看完了EntityModifierExample,总结一下IModifier。
1、IModifier的作用
IModifier是针对各种控件作变换用的接口。它使用策略模式将各控件的变换算法抽象出来。
2、IModifier的实现体系
IModifier接口定义了最基本的方法。
IEntityModifier是IModifier接口针对IEntity继承。
IBackgroundModifier是IModifier接口针对IBackground的继承。
这两个接口将所有Modifier分成以下两类,
・一类实现IEntityModifier接口,作用于Entity
・一类实现IBackgroundModifier接口,作用于Background。
用于Background的Modifier只有四种,一种是实际执行变换的ColorModifier,其他三种都是管理Modifier用的,有LoopBackgroundModifier、ParallelBackgroundModifier、SequenceBackgroundModifier。

用于Entity的Modify也分为两大类:
・一类用于管理:有LoopEntityModifier、ParallelEntityModifier、SequenceEntityModifier
・一类用于实际的变换:
・ColorModifier:颜色变换
・MoveModifier:移动
・MoveXModifier:延X轴移动
・MoveYModifier:延Y轴移动
・ScaleModifier:缩放
・ScaleAtModifier:定下中心点缩放
・RototionByModifier:旋转(给定速度和时间)
・RotationModifier:旋转(给定范围和时间)
・RotationAtModifier:定下中心点旋转(给定范围和时间)
・AlphaModifier:透明度
・FadeInModifier:渐变消失
・FadeOutModifier:渐变出现
・PathModifier:给定路径移动

其实这些Modifier根据他们的父类还可以分成几种,按照时间的、按照范围的、按照速度的、变换一个值的、两个值的、三个值的。分的非常漂亮。

下面来张全家福



3、看了EaseFunctionExample,发向andengine中竟然提供了这么多EaseFunction类。这些EaseFunction主要是决定如何分配Modifier中的变量的变化速度。等以后用到的时候再来仔细看里面的算法。


本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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!
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