为mac设计的UISketch入门----运用布尔运算的一个简单心形的制作。 只做mac设计。

最新推荐文章于 2025-04-01 13:53:25 发布
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本文介绍了如何在UISketch中利用布尔运算制作心形图标。布尔运算的原理是通过基本图形组合成复杂图形，包括合并、减去顶层、交集和差集四种运算方式。通过实例演示了创建画布，绘制并调整圆形和方形，然后进行布尔运算以形成心形的过程。

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

布尔运算

原理

  • 布尔运算的原理是任意的复杂图形都可以被分解为基本形状，换而言之就是任何复杂图形都可以通过基本图形进行布尔运算组成

  • 简单的欣赏一下：一个心形图标的合成

    两个圆形➕一个方形 = 一个心形

    s201

四种运算方式

⚠️：当选中2个以上形状图层时，工具栏上右上角的布尔运算操作图标才会被激活，即：

s20
概念简介
  • 联集（Union）：执行合并后，你将得到两个形状区域的和
  • 减去顶层（Subtract）：将上层形状区域与下层形状中的重叠部分，从下层区域中挖去，同时只保留下层被挖去后的区域
  • 交集（Intersect）：取两个形状重叠的部分
  • 差集（Difference）：将两个形状相交的部分挖去，保留其它部分
简单使用

  • 首先创建一块画布

  • 选择添加 —> 形状 --> 椭圆形 --> 在画布画出两个圆使其存在相交部分（使用快捷键会方便哟）

    在绘画时按住shift键即可绘制正圆

    <
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### 使用Transformer模型进行图像分类的方法 #### 方法概述 为了使Transformer能够应用于图像分类任务，一种有效的方式是将图像分割成固定大小的小块（patches），这些小块被线性映射为向量，并加上位置编码以保留空间信息[^2]。 #### 数据预处理 在准备输入数据的过程中，原始图片会被切分成多个不重叠的patch。假设一张尺寸为\(H \times W\)的RGB图像是要处理的对象，则可以按照设定好的宽度和高度参数来划分该图像。例如，对于分辨率为\(224\times 224\)像素的图像，如果选择每边切成16个部分的话，那么最终会得到\((224/16)^2=196\)个小方格作为单独的特征表示单元。之后，每一个这样的补丁都会通过一个简单的全连接层转换成为维度固定的嵌入向量。 ```python import torch from torchvision import transforms def preprocess_image(image_path, patch_size=16): transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), # 假设目标分辨率是224x224 transforms.ToTensor(), ]) image = Image.open(image_path).convert('RGB') tensor = transform(image) patches = [] for i in range(tensor.shape[-2] // patch_size): # 高度方向上的循环 row_patches = [] for j in range(tensor.shape[-1] // patch_size): # 宽度方向上的循环 patch = tensor[:, :, i*patch_size:(i+1)*patch_size, j*patch_size:(j+1)*patch_size].flatten() row_patches.append(patch) patches.extend(row_patches) return torch.stack(patches) ``` #### 构建Transformer架构 构建Vision Transformer (ViT)，通常包括以下几个组成部分： - **Patch Embedding Layer**: 将每个图像块转化为低维向量； - **Positional Encoding Layer**: 添加绝对或相对位置信息给上述获得的向量序列； - **Multiple Layers of Self-Attention and Feed Forward Networks**: 多层自注意机制与前馈神经网络交替堆叠而成的核心模块； 最后，在顶层附加一个全局平均池化层(Global Average Pooling)以及一个多类别Softmax回归器用于预测类标签。 ```python class VisionTransformer(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000, embed_dim=768, depth=12, num_heads=12, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, drop_rate=0.): super().__init__() self.patch_embed = PatchEmbed(embed_dim=embed_dim) self.pos_embed = nn.Parameter(torch.zeros(1, self.patch_embed.num_patches + 1, embed_dim)) self.cls_token = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, embed_dim)) dpr = [drop_rate for _ in range(depth)] self.blocks = nn.Sequential(*[ Block( dim=embed_dim, num_heads=num_heads, mlp_ratio=mlp_ratio, qkv_bias=qkv_bias, drop=dpr[i], ) for i in range(depth)]) self.norm = nn.LayerNorm(embed_dim) self.head = nn.Linear(embed_dim, num_classes) def forward(self, x): B = x.shape[0] cls_tokens = self.cls_token.expand(B, -1, -1) x = self.patch_embed(x) x = torch.cat((cls_tokens, x), dim=1) x += self.pos_embed x = self.blocks(x) x = self.norm(x) return self.head(x[:, 0]) ```
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