Cocos2d-x 3.2编写常用UI组件(三)收集器效果Collector

本文介绍如何通过简单的代码实现游戏中分数自动升至对应分数栏的效果,包括创建分数收集器类、设置位置、添加回调函数及元素飘动时间等步骤,并通过实例演示了如何使用该类。实现过程简洁明了,易于理解。

在游戏中,我们经常可以看到,获取分数后,分数会自动升到对应的分数栏上面。今天我们就来实现这种效果。


正文:

这种效果实现起来其实非常的简单,只需要对生成出来的分数(通常是一个Sprite或Node)添加动作,让其能够飘到目标位置,然后消失就可以了。这里我提供一个Collector类来供大家使用。方便大家的操作。


Collector的使用说明:

  • 通过Collector::create()函数创建一个Collector对象

  • 首先要设置Collector的位置

  • 如需要元素设置到达收集器之后的回调函数,则用Collector::setCallback(std::function<void()>)函数

  • 对于创建出来的结点,只需要利用Collector::addSource(Node* node)添加到collector对象中,那么新建的结点自然会自动飘向collector的位置

  • 使用Collector::setTime函数设置飘动时间


例子:

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c = Collector::create();  
c->setPosition(240,160);  
this ->addChild(c);  
void  HelloWorld::menuCloseCallback(Ref* pSender)  
{  
     Sprite* sp = Sprite::create( "CloseNormal.png" );  
     sp->setPosition(100,100);  
     this ->addChild(sp);  
     c->addSource(sp);  
}

效果如下图:

20150126161334689.gif

Collector类非常的简单,主要看看最重要的addSoruce函数就好了

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void  Collector::addSource(Node* node){  
     MoveTo* moveTo = MoveTo::create(m_time, this ->getPosition());  
     EaseBackInOut* easeMove = EaseBackInOut::create(moveTo);  
       
     ScaleTo* scaleBig = ScaleTo::create(0.3*m_time,1.5f);  
     ScaleTo* scaleSmall = ScaleTo::create(0.7*m_time,0.5f);  
     Sequence* scale = Sequence::create(scaleBig,scaleSmall,NULL);  
       
     Spawn* move = Spawn::create(easeMove,scale,NULL);  
   
     CallFunc* callFunc = CallFunc::create([=](){  
         node->removeFromParentAndCleanup( true );  
         m_callback();  
     });  
   
     Sequence* action = Sequence::create(move,callFunc,NULL);  
     node->runAction(action);  
}

addSource函数只不过是将一系列动作封装,然后让Node执行罢了。


附上源码:收集器效果Collector

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先看效果: https://pan.quark.cn/s/7baef05d1d08 在信息技术范畴内,语音识别是一项核心的技术,它赋予计算机或设备解析和处理人类语音输入的能力。 本研究项目运用了MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients)与VQ(Vector Quantization)算法,借助VC++6.0的MFC(Microsoft Foundation Classes)库,开发出一个图形用户界面(GUI),从而达成基础的语音识别功能。 接下来将具体分析这些技术及其应用。 **MFCC特征提取**MFCC是语音信号处理中的一个标准方法,用于将复杂的语音波形转换成一组便于处理的数据参数。 MFCC模拟人类听觉系统对声音频率的感知模式,通过梅尔滤波器组对声音频谱进行分段处理,进而计算每个滤波器组的倒谱系数。 该过程包含以下环节:1. **预加重**:旨在削弱人声的低频响应部分,同时增强高频成分的强度。 2. **分帧和窗函数**:将语音信号分割成多个短时帧,并应用窗函数以降低帧与帧之间的相互干扰。 3. **梅尔尺度滤波**:采用梅尔滤波器组对每一帧进行剖析,获取梅尔频率谱。 4. **取对数**:鉴于人耳对声音强度的感知呈现非线性特征,因此对梅尔频率谱取对数操作以更好地符合人类听觉系统。 5. **离散余弦变换(DCT)**:对对数谱实施DCT运算,提取主要特征,通常选取前12-20个系数作为MFCC特征。 6. **动态特性**:为了捕捉语音的时域变化特征,还可计算MFCC特征的差分值和二阶差分值。 **VQ识别算法**VQ是一种数据压缩方法,在语音识别领域中常用于特征矢量的量化处理。 其基本理念是将高维度的MFCC特征向量映射到一个小型、预...
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