跑动的小火柴人(flash动画)

本教程介绍如何仅使用ActionScript创建火柴棍小人跑步动画。通过简单的代码即可实现,并建议将帧频调整至18fps以获得最佳效果。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

本教程描绘的是完全用ActionScript做的一个火柴棍小人跑步的动画,你相信吗?完全是AS实现的。先看效果吧:
做的方法非常简单,直接把下面代码复制到第一帧,最好把帧频调到18fps。以下为引用的内容:
fscommand("allowscale", false);
fscommand("showmenu", false);
lineStyle(1, 0x000000, 100);
moveTo(0, 135);
lineTo(550, 135);
moveTo(0, 185);
lineTo(550, 185);
lineStyle(2, 0x000000, 100);
moveTo(26, 16);
lineTo(37, 16);
lineTo(37, 39);
curveTo(28, 43, 33, 67);
moveTo(37, 16);
lineTo(26, 24);
moveTo(37, 24);
lineTo(26, 31);
moveTo(37, 32);
lineTo(26, 40);
moveTo(41, 15);
lineTo(53, 14);
lineTo(53, 39);
curveTo(39, 45, 50, 66);
moveTo(53, 14);
lineTo(42, 21);
moveTo(53, 23);
lineTo(42, 28);
moveTo(53, 31);
lineTo(42, 38);
moveTo(27, 75);
lineTo(27, 90);
lineTo(39, 92);
moveTo(33, 74);
lineTo(33, 91);
moveTo(38, 74);
lineTo(38, 83);
lineTo(33, 84);
moveTo(33, 95);
curveTo(41, 113, 48, 94);
moveTo(41, 94);
lineTo(41, 127);
moveTo(30, 124);
curveTo(38, 84, 51, 125);
moveTo(55, 75);
curveTo(36, 69, 46, 92);
moveTo(49, 75);
curveTo(48, 86, 55, 92);
work_tree = function (tree_NO, speed_time) {
    this.createEmptyMovieClip("tree"+tree_NO, tree_NO);
    // trace("tree_name="+"tree"+tree_NO);
    tellTarget ("tree"+tree_NO) {
        
        lineStyle(1, 0x000000, 100);
        moveTo(0, -54);
        curveTo(-21, -42, -23, -20);
        curveTo(-18, 17, -5, 24);
        lineStyle(1, 0x000000, 100);
        moveTo(0, -54);
        curveTo(22, -42, 23, -20);
        curveTo(18, 17, 5, 24);
    
        lineStyle(0.25, 0x000000, 100);
        moveTo(-5, 24);
        lineTo(-5, -7);
        curveTo(1, 5, 5, -8);
        lineTo(5, 24);
        lineStyle(1, 0x000000, 100);
        moveTo(-5, 24);
        lineTo(-5, 55);
        lineTo(5, 55);
        lineTo(5, 24);
        // ------------
        this["tree"+tree_NO]._xscale = speed_time;
本文转自:http://www.5uflash.com/flashjiaocheng/Flashdonghuajiaocheng/546.html
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在计算机视觉领域,实时目标跟踪是许多应用的核心任务,例如监控系统、自动驾驶汽车和无人机导航等。本文将重点介绍一种在2017年备受关注的高效目标跟踪算法——BACF(Boosted Adaptive Clustering Filter)。该算法因其卓越的实时性和高精度而脱颖而出,其核心代码是用MATLAB编写的。 BACF算法全称为Boosted Adaptive Clustering Filter,是基于卡尔曼滤波器改进的一种算法。传统卡尔曼滤波在处理复杂背景和目标形变时存在局限性,而BACF通过引入自适应聚类和Boosting策略,显著提升了对目标特征的捕获和跟踪能力。 自适应聚类是BACF算法的关键技术之一。它通过动态更新特征空间中的聚类中心,更准确地捕捉目标的外观变化,从而在光照变化、遮挡和目标形变等复杂情况下保持跟踪的稳定性。此外,BACF还采用了Boosting策略。Boosting是一种集成学习方法,通过组合多个弱分类器形成强分类器。在BACF中,Boosting用于优化目标检测性能,动态调整特征权重,强化对目标识别贡献大的特征,从而提高跟踪精度。BACF算法在设计时充分考虑了计算效率,能够在保持高精度的同时实现快速实时的目标跟踪,这对于需要快速响应的应用场景(如视频监控和自动驾驶)至关重要。 MATLAB作为一种强大的数学计算和数据分析工具,非常适合用于算法的原型开发和测试。BACF算法的MATLAB实现提供了清晰的代码结构,方便研究人员理解其工作原理并进行优化和扩展。通常,BACF的MATLAB源码包含以下部分:主函数(实现整个跟踪算法的核心代码)、特征提取模块(从视频帧中提取目标特征的子程序)、聚类算法(实现自适应聚类过程)、Boosting算法(包含特征权重更新的代
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