cocos2d-x 学习笔记《二》 ---------异步加载图片资源

本文介绍了使用Cocos2d-x进行图片加载及缓存的方法,包括如何在初始化阶段预加载图片资源至缓存,避免运行过程中的频繁加载导致性能问题。通过具体代码示例展示了如何正确调用图片资源。

参考值 郑州|Boy 的博客第二讲,原文地址http://blog.youkuaiyun.com/zzhboy/article/details/9320305,结合自己一点实际操作中遇到的问题,做下总结, 同是感谢无私奉献的大神们~!

首先,图片先加载到缓存,这步多数是在初始化的时候完成的,也是方便解决在后续执行过程中过度的加载图片导致卡顿的现象,加载所需的代码如下:

CCTextureCache::sharedTextureCache()->addImageAsync("welcomebg.png", this,callfuncO_selector(LodingLayer::loadCallback)); // 欢迎界面 背景图片

通过以上代码完成加载后,在后续代码流程中,我们就可以很方便的调用这个图片资源了。

然后,我们在后面的代码块里,就可以通过textreForKey取出来用来

CCTexture2D* textureBg = CCTextureCache::sharedTextureCache()->textureForKey("welcomebg.png");
CCSprite* pSpritBg = CCSprite::createWithTexture(textureBg);
//判断是否成功
CC_BREAK_IF(!pSpritBg);
pSpritBg->setPosition(ccp(GetWinSize().width *0.5, GetWinSize().height * 0.5));


要注意到一点是,必须先保证加载成功才能后续调用,否则运行期会报错。


练习、总结,总结、练习,每天进步一点点......

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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