2D画人



#import <UIKit/UIKit.h>


@interface HumanView : UIView


@end





#import "HumanView.h"


#define TopX rect.size.width * 0.5

#define TopY 150

#define TopRadius 80



@implementation NJHumanView


- (void)drawRect:(CGRect)rect

{

    // 1.获取上下文

    CGContextRef ctx = UIGraphicsGetCurrentContext();

    

    // 画身体

    [self drawBody:rect context:ctx];

    

    // 画眼镜

    [self drawEyes:rect context:ctx];

    

    // 画嘴

    [self drawMouth:rect context:ctx];

    

}


- (void)drawMouth:(CGRect)rect context:(CGContextRef)ctx

{

    

    // 控制点

    CGFloat controllerX = TopX;

    CGFloat controllerY = rect.size.height * 0.5 + 50;

    // 当前点

    CGFloat maginX = 20;

    CGFloat maginY = 10;

    CGFloat currentX =  controllerX - maginX;

    CGFloat currentY =  controllerY - maginY;

    CGContextMoveToPoint(ctx, currentX, currentY);


    // 结束点

    CGFloat endX = controllerX + maginX;

    CGFloat endY = currentY;

    

    // cpx/cpy 是控制点的位置

    // x/y 是结束点的位置

    CGContextAddQuadCurveToPoint(ctx, controllerX, controllerY, endX, endY);

    

    // 重新设置嘴的宽度

    CGContextSetLineWidth(ctx, 1);

    // 重新设置颜色

    [[UIColor blackColor] set];

    

    CGContextStrokePath(ctx);

}


- (void)drawEyes:(CGRect)rect context:(CGContextRef)ctx

{

    // 画眼镜

    CGFloat startX = TopX - TopRadius;

    CGFloat startY = TopY;

    // 设置起点

    CGContextMoveToPoint(ctx, startX, startY);

    

    // 设置终点

    CGFloat endX = TopX + NJTopRadius;

    CGFloat endY = startY;

    CGContextAddLineToPoint(ctx, endX, endY);

    

    // 设置线条宽度

    CGContextSetLineWidth(ctx, 18);

    

    

    // 重新设置颜色

    [[UIColor blackColor] set];

    CGContextStrokePath(ctx);

    

    // 画眼睛

    //    CGContextAddEllipseInRect(ctx, CGRectMake(<#CGFloat x#>, <#CGFloat y#>, <#CGFloat width#>, <#CGFloat height#>))

    // 画大眼睛

    CGFloat leftRadius = 30;

    CGFloat leftX = TopX - leftRadius;

    CGFloat leftY = TopY;

    CGContextAddArc(ctx, leftX, leftY, leftRadius, 0, 2 * M_PI, 0);

    CGContextFillPath(ctx);

    

    // 画二眼睛

    CGFloat leftSmallRadius = 20;

    CGFloat leftSmallX = leftX;

    CGFloat leftSmallY = leftY;

    CGContextAddArc(ctx, leftSmallX, leftSmallY, leftSmallRadius, 0, 2 * M_PI, 0);

    [[UIColor whiteColor] set];

    CGContextFillPath(ctx);

}


- (void)drawBody:(CGRect)rect context:(CGContextRef)ctx

{


    // 2.绘制图形

    // 画上半圆弧

    CGFloat topX = TopX;

    CGFloat topY = TopY;

    CGFloat topRadius = TopRadius;

    CGContextAddArc(ctx, topX, topY, topRadius, -M_PI, 0, 0);

    

    // 画身体直线

    CGFloat middX = topX + topRadius;

    CGFloat middY = topY + 150;

    CGContextAddLineToPoint(ctx, middX, middY);

    

    

    // 画下半圆弧

    CGFloat bottomRadius = topRadius;

    CGFloat bottomX = topX;

    CGFloat bottomY = middY;

    CGContextAddArc(ctx, bottomX, bottomY, bottomRadius, 0, M_PI, 0);

    

    // 关闭路径

    CGContextClosePath(ctx);

    

    

    // 3.渲染图形

    [[UIColor colorWithRed:252/255.0 green:218/255.0 blue:0 alpha:1.0] set];

    CGContextFillPath(ctx);

}



@end







多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法旨在应对电力系统中源荷不确定性带来的挑战,通过构建分布鲁棒优化模型,有效处理多源输入下的动态最优潮流问题,提升系统运行的安全性和经济性。文中详细阐述了模型的数学 formulation、求解算法及仿真验证过程,并提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现与应用。该研究属于电力系统优化调度领域的高水平技术复现,具有较强的工程实用价值。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电力系统优化调度的工程技术人员,尤其适合致力于智能电网、鲁棒优化、能源调度等领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于电力系统多源环境下动态最优潮流的建模与求解;②支撑含可再生能源接入的电网调度决策;③作为鲁棒优化方法在实际电力系统中应用的教学与科研案例;④为IEEE118节点系统的仿真研究提供可复现的技术支持。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注不确定变量的分布鲁棒建模、目标函数构造及求解器调用方式。读者应具备一定的凸优化和电力系统分析基础,推荐配合YALMIP工具包与主流求解器(如CPLEX、Gurobi)进行调试与扩展实验。
内容概要:本文系统介绍了物联网与云计算的基本概念、发展历程、技术架构、应用场景及产业生态。文章阐述了物联网作为未来互联网的重要组成部分,通过RFID、传感器网络、M2M通信等技术实现物理世界与虚拟世界的深度融合,并展示了其在智能交通、医疗保健、能源管理、环境监测等多个领域的实际应用案例。同时,文章强调云计算作为物联网的支撑平台,能够有效应对海量数据处理、资源弹性调度和绿色节能等挑战,推动物联网规模化发展。文中还详细分析了物联网的体系结构、标准化进展(如IEEE 1888、ITU-T、ISO/IEC等)、关键技术(中间件、QoS、路由协议)以及中国运营商在M2M业务中的实践。; 适合人群:从事物联网、云计算、通信网络及相关信息技术领域的研究人员、工程师、高校师生以及政策制定者。; 使用场景及目标:①了解物联网与云计算的技术融合路径及其在各行业的落地模式;②掌握物联网体系结构、标准协议与关键技术实现;③为智慧城市、工业互联网、智能物流等应用提供技术参考与方案设计依据;④指导企业和政府在物联网战略布局中的技术选型与生态构建。; 阅读建议:本文内容详实、覆盖面广,建议结合具体应用场景深入研读,关注技术标准与产业协同发展趋势,同时结合云计算平台实践,理解其对物联网数据处理与服务能力的支撑作用。
标题基于Java的停车场管理系统设计与实现研究AI更换标题第1章引言介绍停车场管理系统研究背景、意义,分析国内外现状,阐述论文方法与创新点。1.1研究背景与意义分析传统停车场管理问题,说明基于Java系统开发的重要性。1.2国内外研究现状综述国内外停车场管理系统的发展现状及技术特点。1.3研究方法以及创新点介绍本文采用的研究方法以及系统开发中的创新点。第2章相关理论总结Java技术及停车场管理相关理论,为系统开发奠定基础。2.1Java编程语言特性阐述Java的面向对象、跨平台等特性及其在系统开发中的应用。2.2数据库管理理论介绍数据库设计原则、SQL语言及在系统中的数据存储与管理。2.3软件工程理论说明软件开发生命周期、设计模式在系统开发中的运用。第3章基于Java的停车场管理系统设计详细介绍系统的整体架构、功能模块及数据库设计方案。3.1系统架构设计阐述系统的层次结构、模块划分及模块间交互方式。3.2功能模块设计介绍车辆进出管理、车位管理、计费管理等核心功能模块设计。3.3数据库设计给出数据库表结构、字段设计及数据关系图。第4章系统实现与测试系统实现过程,包括开发环境、关键代码及测试方法。4.1开发环境与工具介绍系统开发所使用的Java开发环境、数据库管理系统等工具。4.2关键代码实现展示系统核心功能的部分关键代码及实现逻辑。4.3系统测试方法与结果阐述系统测试方法,包括单元测试、集成测试等,并展示测试结果。第5章研究结果与分析呈现系统运行效果,分析系统性能、稳定性及用户满意度。5.1系统运行效果展示通过截图或视频展示系统实际操作流程及界面效果。5.2系统性能分析从响应时间、吞吐量等指标分析系统性能。5.3用户满意度调查通过问卷调查等方式收集用户反馈,分析用户满意度。第6章结论与展望总结研究成果,提出系统改进方向及未来发展趋势。6.1研究结论概括基于Java的停车场管理
<think>好的,用户问的是“2D画人体动作捕捉跟随怎么做”,需要给出一个结构清晰的中文回答。首先,我需要回忆一下相关的技术流程和步骤。用户可能是个动制作者或者游戏开发者,想在自己的项目中实现动作捕捉后的动跟随,但可能对具体步骤不太熟悉,需要详细的指导。 首先,得分解问题。动作捕捉一般分为数据采集、处理、绑定和应用几个阶段。对于2D,可能和3D有些不同,但基本原理类似。用户可能想知道如何从真实的人体动作捕捉数据转化为2D角色的动作,让角色能跟随真实动作。 第一步,数据采集。需要说明使用的设备,比如摄像头、传感器,或者基于视觉的解决方案。比如现在很多使用单目摄像头结合AI算法,像OpenPose或者MediaPipe这样的工具可以提取关键点。这时候要提到具体的工具,可能用户需要知道开源或免费的工具,降低成本。 第二步,数据处理。捕捉到的原始数据可能有噪声,需要平滑处理,可能需要滤波算法,比如卡尔曼滤波或者移动平均。还要将坐标转换到动角色的空间,可能需要归一化,调整比例,或者旋转角度。这部分需要详细说明,因为数据处理是关键,否则动会不自然。 第三步,骨骼绑定。2D通常使用骨骼动系统,比如Spine或者DragonBones。需要将捕捉到的关键点与角色的骨骼关节对应起来,比如肩、肘、腕等。可能需要调整权重,确保动作自然。这里要举例说明,比如肩关节控制上臂,肘关节控制前臂,这样用户能明白如何映射。 第四步,动作跟随的实现。这里可能需要插值算法让动作过渡平滑,或者添加逆向运动学(IK)来解决末端效应器的问题,比如手的位置正确后,调整肘和肩的角度。还要提到如何实时驱动动,可能需要编程,比如在Unity中使用C#脚本,或者在游戏引擎中设置骨骼动的实时更新。 第五步,优化和调整。动作可能会有抖动,需要调整滤波参数,或者增加延迟补偿。另外,风格化处理,比如夸张某些动作,使动更符合艺术风格。这部分用户可能容易忽视,但很重要,因为直接捕捉的动作可能不够美观。 另外,可能需要分情况讨论,比如实时跟随和离线处理的区别。实时的话对性能要求高,可能需要优化算法;离线的话可以更精细地调整。还要提到一些实际应用,比如游戏开发中的角色控制,或者动制作中的快速原型设计。 还要考虑用户可能的资源限制,比如预算不足时,推荐使用免费工具如OpenPose和Blender结合,或者使用现成的插件。如果有编程能力,可以自己写脚本处理数据;如果没有,可能需要依赖现有软件。 最后,总结步骤,让用户有一个清晰的流程:采集数据、处理、绑定骨骼、驱动动、优化调整。提醒可能出现的问题,比如抖动或绑定错误,以及解决方法。可能还需要推荐一些教程或工具链接,帮助用户进一步学习。</think>2D画人体动作捕捉跟随的实现可分为以下核心步骤,需结合计算机视觉、动绑定和数据处理技术: --- ### 一、动作数据采集 1. **传感器方案** - **低成本方案**:使用单目摄像头+AI算法(如OpenPose、MediaPipe)提取人体关键点(17-25个关节点)。 - **高精度方案**:穿戴式惯性传感器(如Xsens)或光学标记系统(需红外摄像头)。 2. **数据输出格式** - 关键点坐标($x_i, y_i$)序列,通常保存为JSON或CSV文件,包含时间戳信息。 --- ### 二、数据预处理 1. **降噪平滑** - 应用**卡尔曼滤波**或**Savitzky-Golay滤波器**消除抖动,公式示例: $$\hat{x}_t = \alpha x_t + (1-\alpha)\hat{x}_{t-1} \quad (0<\alpha<1)$$ 2. **坐标系转换** - 将摄像头坐标系映射到动角色坐标系,需计算仿射变换矩阵: $$\begin{bmatrix} x' \\ y' \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} a & b \\ c & d \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x \\ y \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} t_x \\ t_y \end{bmatrix}$$ --- ### 三、骨骼绑定与权重分配 1. **2D骨骼系统搭建** - 使用工具(Spine、DragonBones)创建层级化骨骼,例如: ``` 躯干 → 上臂_L → 前臂_L → 手_L ↓ 上臂_R → ... ``` 2. **关键点映射** - 定义关节点对应关系(如:MediaPipe手腕点 → 骨骼手部控制器)。 --- ### 四、动作跟随实现 1. **实时驱动方法** - **直接驱动**:将关键点坐标直接赋给骨骼控制器(需归一化处理)。 - **逆向运动学(IK)**:通过目标位置反推关节旋转角,例如手臂末端(手)位置驱动肘、肩关节。 2. **插值优化** - 使用四元数插值(Slerp)或贝塞尔曲线实现平滑过渡,避免机械感。 --- ### 五、调试与优化 1. **常见问题解决** - **抖动问题**:增大滤波窗口或加入运动趋势预测(如线性回归)。 - **穿模问题**:设置碰撞体约束(如手臂不可穿透胸腔)。 2. **风格化调整** - 添加动作夸张系数,例如将旋转角度放大1.2倍: $$\theta' = 1.2 \cdot \theta$$ --- ### 六、工具链推荐 | 阶段 | 开源方案 | 商业软件 | |------------|--------------------------|-------------------| | 数据采集 | MediaPipe + Python | Adobe Character Animator | | 骨骼绑定 | DragonBones | Spine | | 引擎集成 | Unity 2D Animation | Cocos Creator | --- ### 七、扩展应用 - **实时场景**:直播虚拟偶像(VTuber)驱动,延迟需控制在<100ms。 - **离线制作**:批量处理捕捉数据后手动修帧,适用于电影级动。 通过上述流程,可实现从真人动作到2D角色的高精度跟随,需注意不同动风格(卡通、写实)需调整映射参数。
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