Flash教程实例打造佛光效果

Flash佛光动画制作教程
本教程详细介绍了使用Flash软件创建佛光动画的过程。从设置背景颜色到完成动画的每一步都有具体的操作指导,并利用补间动画和遮罩效果实现最终的佛光效果。
第一步:将背景改为黑色,点击插入菜单-----选择插入元件-------效果如下图:
[img]/uploads/allimg/091027/2158440.gif[/img]
第二步:操作步骤如下图:
[img]/uploads/allimg/091027/2158441.gif[/img]
第三步:操作如下图:
[img]/uploads/allimg/091027/2158442.gif[/img]
 
第四步:操作如下图
[img]/uploads/allimg/091027/2158443.gif[/img]
第五步:多次再制后得到如下效果
[img]/uploads/allimg/091027/2158444.gif[/img]
 
第六步:操作如下图
 
[img]/uploads/allimg/091027/2158445.gif[/img]
 
(提示:只有将线条转换后才能上渐变色,不然只能填单色)
  第七点:操作如下图
[img]/uploads/allimg/091027/2158446.gif[/img]
 
第八步:回到场景 网
[img]/uploads/allimg/091027/2158447.gif[/img]
 
第九步:将图层1命令为佛光01:如下图
[img]/uploads/allimg/091027/2158448.gif[/img]
第十步:操作如下图
[img]/uploads/allimg/091027/2158449.gif[/img]
 
第十一步:操作如下图
[img]/uploads/allimg/091027/21584410.gif[/img]
第十二步:操作如下图
[img]/uploads/allimg/091027/2158446.gif[/img]
 
第十三步:将两个图层在40帧的位置插入关键帧,,下面操作如下图
[img]/uploads/allimg/091027/21584412.gif[/img]
第十四点:选择图层中间的帧.在上面单击右键,选择创建补间动画,如下图
 
[img]/uploads/allimg/091027/21584413.gif[/img]
第十五步:在遮罩层上面单击右键选择遮罩,如下图
[img]/uploads/allimg/091027/21584414.gif[/img]
 好啦,现在你可以按CTRL+ENTER看效果啦
本文转自:http://www.5uflash.com/flashjiaocheng/Flashdonghuajiaocheng/5181.html
同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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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