Lua学习(二)表达式

1、算数操作符:+ - * / ^ %

^ 指数运算
x^2 --->x的平方
x^0.5 --->x的评分根

% 取模(求余)运算,定义如下:
a%b = a - math.floor(a/b)*b

x%1 -->x的小数部分
x-x%1 -->x的整数部分
x-x%0.01 -->x精确到小数点后两位


2、关系操作符 < > <= >= == ~=
对于table,userdata和函数,lua是作引用比较,只有当引用同一个对象时,才相等

a = {x=1,y=2}
b = {x=1,y=2}
c = a
结果:a==c 但 a~=b


3、逻辑操作符 and or not :false和nil为假,其它都为真
and和or都是短路求值,只会才有需要的时候,才去评估第二个值

and : 第一个参数为假时,取第一个参数
print(4 and 5) --->5
print(5 and 4) --->4

or : 第一个参数为真时,取第一个参数
print(false or 4) --->4
print(4 or 5) --->4
print(5 or 4) --->5


4、字符串连接 ..

print("hello" .. "world") --->"hello world"
print(0..1) --->01


5、table构造式 {}
1、数组构造

colors = {"red", "orange", "yellow", "green", "cyan", "blue", "purple"}
print(colors[1]) ---->red


2、记录构造

a = {x=10, y=40}
print(a["x]) --->10
print(a.x) --->10


3、记录风格和列表风格混合

mix = {color="yello", name="jj", {x=1,y=2},{x=3,y=4}}
print(mix["color"]) --->yello
print(mix.name) --->jj
print(mix[1].x) --->1
print(mix[2]["x"]) --->3


4、显式构造

ob = {["name"]="jj", ["number"]=10}
一种抑制undershoot/overshoot锐化算法介绍 一、USM 当增强图像的边缘、细节信息等高频信息时,图像的锐化视觉效果会得到较大提升。提高图像锐化的一种经典算法为非锐化掩码(UNsharp Masking)技术。该技术首先通过高通滤波并与缩放系数相乘,其结果再与原始图像相加,即可对高频信息进行增强。其主要的原理如下图所示: 其中,对图像进行高通滤波的另一种等效方法为:原始图像减去原始图像的低通滤波图像,其结果被称之为“掩码”。因此,上述的USM方法可以表示为: 原始图像减去原始图像低通滤波之后的图像得到掩码M。 2.掩... 阅读详情

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