scratch导入本地图片素材

scratch想导入本地的png图片作为角色或者背景

详细导入步骤:

  1. 选择上传位置:

    • 上传角色/造型: 点击右下角角色区下方的 “选择一个角色” 按钮(小猫图标),在弹出的菜单中选择 “上传角色”

    • 上传背景: 切换到 “背景” 标签页,点击右下角的 “选择一个背景” 按钮(照片图标),然后选择 “上传背景”

  2. 选择PNG文件: 在弹出的文件选择窗口中,找到并选中你想要导入的PNG图片,点击“打开”。

  3. 完成导入: 图片会立刻出现在舞台上,并作为一个新的角色造型背景


为什么PNG格式在Scratch中如此受欢迎?

  • 支持透明背景(最关键的优势): PNG格式可以保存Alpha通道,即透明区域。当你导入一个在Photoshop、画图3D等工具中抠好图的角色(比如一只没有背景的飞龙)时,透明的部分在Scratch中也会是透明的,能完美地与背景和其他角色融合。这是JPG格式无法做到的。

  • 无损压缩: 图片质量不会因为压缩而下降。

  • 色彩表现好: 支持丰富的颜色。


重要注意事项和技巧:

  1. 图像尺寸不宜过大:

    • Scratch舞台的默认分辨率是 480x360 像素。

    • 虽然可以导入更大尺寸的图片(如1920x1080),但过大的图片会严重拖慢项目运行速度,并可能导致上传失败。

    • 建议: 在导入前,最好先用图像编辑软件将图片调整到合适的大小(例如,角色宽度最好在200像素以内)。

  2. 使用透明PNG: 确保你的PNG图片背景是透明的(通常显示为灰白格子),这样导入后才不会带有难看的白色方框。

  3. 中心点/旋转中心: 导入角色或造型后,Scratch会默认将其中心点设置在图像的正中心。你可以在“造型”编辑器中,使用 “选择”工具 拖动图像来调整它的中心点。这个点决定了角色旋转时的轴心和坐标定位点。

  4. 其他支持格式:

    • JPG/JPEG: 可以使用,但不支持透明背景,适合导入照片作为背景。

    • BMP: 可以使用,但文件通常较大。

    • SVG(矢量图): Scratch 3.0及以上版本支持导入SVG格式。这是另一个极好的选择,SVG图像可以无限放大而不失真,非常适合制作需要缩放的图形。但复杂的SVG可能在导入时被简化。

    • GIF: 可以导入,但Scratch会将其视为静态图片(只保留第一帧),无法直接播放动画。要制作动画,需要将GIF的每一帧导出为单独的PNG,然后上传为角色的多个造型,用代码切换。

  5. 直接在Scratch中绘制: 除了上传,你还可以点击 “绘制” 按钮,使用Scratch内置的简易矢量图和位图编辑器来自己创作角色和造型。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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