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www.hg888.comH5游戏开发:消灭星星

四月 1st, 2019  |  www.hg888.com

2. MVC 设计情势

小编这一次又是行使了 MVC
方式来写「消灭星星」。星星「砖块」的数据结构与各个地方由 Model
达成,游戏的主干在 Model 中做到;View 映射 Model
的转移并做出相应的行为,它的职务首固然显得动画;用户与游乐的互动由
Control 完成。

从逻辑规划上看,Model 很重而View 与 Control
很轻,不过,从代码量上看,View 很重而 Model 与 Control 相对很轻。

几何变换

Image类有resize()、rotate()和transpose()方法举办几何变换

  • 壹 、图像的缩放和旋转

dst = img.resize((128, 128))
dst = img.rotate(45) # 顺时针角度表示
  • ② 、转换图像

dst = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) #左右互换
dst = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM) #上下互换
dst = im.transpose(Image.ROTATE_90)  #顺时针旋转
dst = im.transpose(Image.ROTATE_180)
dst = im.transpose(Image.ROTATE_270)
图像的变形处理一般包蕴以下基本转移
  • 平移变换
    平移变换的坐标值变换进度就是将每一种像素点都进展平移变换,从P(x0,y0)平移到P(x1,y1):

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平移变换

矩阵变换:

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平移变换矩阵

  • 旋转变换
    旋转变换即指二个点围绕二个主导旋转到二个新的点。当从P(x0,y0)点,以坐标原点O为旋转中央旋转到P(x,y)时,

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旋转变换

能够获得:

x0 = r*cosα 
y0 = r*sinα 
x = r*cos(α+θ) = r*cosα*cosθ − r*sinα*sinθ = x0*cosθ − y0*sinθ 
y = r*sin(α+θ) = r*sinα*cosθ + r*cosα*sinθ = y0*cosθ + x0*sinθ

矩阵变换如下:

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旋转矩阵变换

以上是以坐标原点为旋转核心开始展览旋转变换,假诺以任意点O为旋转中央来开始展览旋转变换,平日供给以下两个步骤:
  ① 、将坐标原点平移到O点
  二 、使用后面讲的以坐标原点为着力的团团转格局开始展览旋转变换
  ③ 、将坐标原点还原

  • 缩放变换
    像素点是不存在缩放的概念,可是出于图像是由众多少个像素点组成的,借使将各样点的坐标都开始展览同样比例的缩放,最后就会形成让整个图像缩放的作用
    x1 = K1 * x0
    y1 = K2 * y0

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缩放矩阵变换

  • 错切变换
    错切变换是一种相比卓绝的线性别变化换,错切变换的效应就是让全部点的X坐标(或然Y坐标)保持不变,而相应的Y坐标(只怕X坐标)则按百分比发生位移,且活动的大小和该点到Y轴(只怕X轴)的离开成正比。错切变换经常包罗三种——水平错切与垂直错切。
    水平错切:
    x1 = x0 + K1 * y0
    y1 = y0

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水平错切

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水平错切矩阵变换

垂直错切:
  x1 = x0
  y1 = K2 * x0 + y0

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笔直错切

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垂直错切矩阵变换

录像与图像福睿斯GB/YUV格式详解(转)
总计机彩色显示屏展现色彩的原理与多TV视一样,皆以使用Enclave(Red)G(格林)B(Blue)相加混色的法则:通过发出出二种区别强度的电子束,使显示器内侧覆盖的红珍珠白磷光材质发光而产生色彩这种色彩的表示方法称为CRUISERGB色彩空间表示(它也是多媒体电脑技术中用得最多的一种色彩空间表示方法)
依照三本色原理,任意一种色光F都足以用区别分量的福睿斯GB三色相加混合而成
F = r [ R ] + g [ G ] + b [ B ]
其间,rgb分别为三本色插手混合的周到当三本色分量都为0(最弱)时混合为中湖蓝光;而当三本色分量都为k(最强)时混合为深紫光调整rgb三个全面的值,能够勾兑出介于卡其色光和鹅黄光之间的五花八门的色光
那正是说YUV又从何而来呢?在当代彩色TV系统中,常常接纳三管彩色录制机或彩色CCD录制机进行版画,然后把摄得的彩色图像信号经分色分别放中修正后得到卡宴GB,再经过矩阵变换电路获得亮度信号Y和三个色差信号君越-Y(即U)B-Y(即V),最终发送端将亮度和色差七个信号分别开始展览编码,用同一信道发送出去那种色彩的表示方法便是所谓的YUV色彩空间表示
运用YUV色彩空间的机若是它的亮度信号Y和色度信号UV是分开的比方唯有Y信号分量而没有UV分量,那么那样表示的图像正是黑柠檬黄度图像彩色电视机选择YUV空间就是为了用亮度信号Y消除彩色TV与黑白电视接收机机的包容难点,使黑白电视机机也能接过彩色TV信号
YUV与KoleosGB相互转换的公式如下(奔驰M级GB取值范围均为0-255):
Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B
U = -0.147R – 0.289G + 0.436B
V = 0.615R – 0.515G – 0.100B
R = Y + 1.14V
G = Y – 0.39U – 0.58V
B = Y + 2.03U
在DirectShow中,常见的陆风X8GB格式有冠道GB1陆风X8GB4KoleosGB8MuranoGB565CRUISERGB555瑞虎GB24揽胜极光GB32APRADOGB32等;常见的YUV格式有YUY2YUYVYVYUUYVYAYUVY41PY411Y211IF09IYUVYV12YVU9YUV411YUV420等作为录像媒体类型的帮带表达项目(Subtype),它们对应的GUID见表2.3
表2.3 常见的RGB和YUV格式
GUID 格式描述
MEDIASUBTYPE_帕杰罗GB1 2色,各样像素用一个人表示,要求调色板
MEDIASUBTYPE_PAJEROGB4 16色,每种像素用3位代表,须求调色板
MEDIASUBTYPE_奇骏GB8 256色,每一种像素用柒个人表示,供给调色板
MEDIASUBTYPE_EnclaveGB565 各种像素用十四人代表,ENCOREGB分量分别接纳多少人八人三个人
MEDIASUBTYPE_SportageGB555 每种像素用16位表示,奥迪Q5GB分量都选拔陆位(剩下的1个人不用)
MEDIASUBTYPE_福特ExplorerGB24 每一种像素用2四人表示,宝马7系GB分量各使用六人
MEDIASUBTYPE_SportageGB32 各类像素用三11个人代表,奥迪Q3GB分量各使用六位(剩下的六人不要)
MEDIASUBTYPE_A奇骏GB32 每一种像素用叁11人代表,途睿欧GB分量各使用6位(剩下的六个人用于表示Alpha通道值)
MEDIASUBTYPE_YUY2 YUY2格式,以4:2:2情势包装
MEDIASUBTYPE_YUYV YUYV格式(实际格式与YUY2相同)
MEDIASUBTYPE_YVYU YVYU格式,以4:2:2方式装进
MEDIASUBTYPE_UYVY UYVY格式,以4:2:2格局包装
MEDIASUBTYPE_AYUV 带Alpha通道的4:4:4 YUV格式
MEDIASUBTYPE_Y41P Y41P格式,以4:1:1格局包裹
MEDIASUBTYPE_Y411 Y411格式(实际格式与Y41P相同)
MEDIASUBTYPE_Y211 Y211格式
MEDIASUBTYPE_IF09 IF09格式
MEDIASUBTYPE_IYUV IYUV格式
MEDIASUBTYPE_YV12 YV12格式
MEDIASUBTYPE_YVU9 YVU9格式
上边分别介绍各样奥迪Q7GB格式
¨ LANDGB1翼虎GB4RubiconGB8都以调色板类型的QX56GB格式,在叙述那么些媒体类型的格式细节时,经常会在BITMAPINFOHEADE昂科拉数据结构前面随着3个调色板(定义一多元颜色)它们的图像数据并不是实在的颜料值,而是当前像素颜色值在调色板中的索引以福睿斯GB1(2色位图)为例,比如它的调色板中定义的三种颜色值依次为0x000000(浅暗绿)和0xFFFFFF(淡紫),那么图像数据001101010111(每一个像素用一位表示)表示对应各像素的水彩为:黑黑白白黑白黑白黑白白白
¨ 翼虎GB565使用1四人表示1个像素,这十4个人中的6位用于Murano,五人用于G,几人用于B程序中常见选择二个字(WO中华VD,3个字非常三个字节)来操作三个像素当读出3个像素后,这几个字的逐一个人意义如下:
高字节 低字节
R R R R R G G G G G G B B B B B
能够整合使用屏蔽字和活动操作来获得OdysseyGB各分量的值:
#define RGB565_MASK_RED 0xF800
#define RGB565_MASK_GREEN 0x07E0
#define RGB565_MASK_BLUE 0x001F
R = (wPixel & RGB565_MASK_RED) >> 11; // 取值范围0-31
G = (wPixel & RGB565_MASK_GREEN) >> 5; // 取值范围0-63
B = wPixel & RGB565_MASK_BLUE; // 取值范围0-31
¨ 汉兰达GB555是另一种15个人的奥迪Q5GB格式,TiguanGB分量都用多人代表(剩下的一个人不用)使用多个字读出三个像素后,这些字的一一个人意义如下:
高字节 低字节
X LX570 RAV4 福特Explorer 奥德赛 G G G G G B B B B B (X表示不用,能够忽略)
能够整合使用屏蔽字和移动操作来取得HighlanderGB各分量的值:
#define RGB555_MASK_RED 0x7C00
#define RGB555_MASK_GREEN 0x03E0
#define RGB555_MASK_BLUE 0x001F
R = (wPixel & RGB555_MASK_RED) >> 10; // 取值范围0-31
G = (wPixel & RGB555_MASK_GREEN) >> 5; // 取值范围0-31
B = wPixel & RGB555_MASK_BLUE; // 取值范围0-31
¨ 凯雷德GB24使用24人来代表3个像素,奥迪Q3GB分量都用捌个人表示,取值范围为0-2伍十三只顾在内存中本田CR-VGB各分量的排列顺序为:BG帕杰罗 BGPRADO BG翼虎平日能够利用安德拉GBTPAJEROIPLE数据结构来操作2个像素,它的概念为:
typedef struct tagRGBTRIPLE {
BYTE rgbtBlue; // 深紫分量
BYTE rgbt格林; // 浅蓝分量
BYTE rgbtRed; // 浅蓝分量
} RGBTRIPLE;
¨ PAJEROGB32使用叁十个人来代表二个像素,汉兰达GB分量各用去5人,剩下的五位用作Alpha通道大概不用(ARubiconGB32正是带Alpha通道的奇骏GB32)注意在内部存款和储蓄器中PRADOGB各分量的排列顺序为:BGRA BGRA BGRA平日能够使用哈弗GBQUAD数据结构来操作三个像素,它的概念为:
typedef struct tagRGBQUAD {
BYTE rgbBlue; // 褐色分量
BYTE rgb格林; // 杏黄分量
BYTE rgbRed; // 暗褐分量
BYTE rgbReserved; // 保留字节(用作Alpha通道或忽略)
} RGBQUAD;
上边介绍各个YUV格式YUV格式平时有两大类:打包(packed)格式和平面(planar)格式前者将YUV分量存放在同三个数组中,日常是多少个相邻的像素组成八个宏像素(macro-pixel);而后人使用三个数组分开存放YUV多个轻重,就如二个三维平面一样表2.3中的YUY2到Y211都以打包格式,而IF09到YVU9都以平面格式(注意:在介绍种种具体格式时,YUV各分量都会包罗下标,如Y0U0V0代表第七个像素的YUV分量,Y1U1V1意味着第③个像素的YUV分量,以此类推)
¨ YUY2(和YUYV)格式为各类像素保留Y分量,而UV分量在档次方向上每三个像素采集样品3回一个宏像素为四个字节,实际表示1个像素(4:2:2的意趣为多个宏像素中有四个Y分量二个U分量和三个V分量)图像数据中YUV分量排列顺序如下:
Y0 U0 Y1 V0 Y2 U2 Y3 V2
¨ YVYU格式跟YUY2类似,只是图像数据中YUV分量的排列顺序有所差异:
Y0 V0 Y1 U0 Y2 V2 Y3 U2
¨ UYVY格式跟YUY2类似,只是图像数据中YUV分量的排列顺序有所区别:
U0 Y0 V0 Y1 U2 Y2 V2 Y3
¨ AYUV格式带有3个Alpha通道,并且为各种像素都提取YUV分量,图像数据格式如下:
A0 Y0 U0 V0 A1 Y1 U1 V1
¨ Y41P(和Y411)格式为每一种像素保留Y分量,而UV分量在档次方向上每伍个像素采集样品三遍3个宏像素为10个字节,实际表示九个像素图像数据中YUV分量排列顺序如下:
U0 Y0 V0 Y1 U4 Y2 V4 Y3 Y4 Y5 Y6 Y8
¨ Y211格式在档次方向上Y分量每1个像素采样3回,而UV分量每5个像素采集样品1遍1个宏像素为陆个字节,实际表示陆个像素图像数据中YUV分量排列顺序如下:
Y0 U0 Y2 V0 Y4 U4 Y6 V4
¨ YVU9格式为每一种像素都提取Y分量,而在UV分量的领到时,首先将图像分成若干个4 x 4的宏块,然后各样宏块提取1个U分量和三个V分量图像数据存款和储蓄时,首先是整幅图像的Y分量数组,然后就跟着U分量数组,以及V分量数组IF09格式与YVU9像样
¨ IYUV格式为各样像素都提取Y分量,而在UV分量的领到时,首先将图像分成若干个2 x 2的宏块,然后各样宏块提取3个U分量和多个V分量YV12格式与IYUV类似
¨ YUV411YUV420格式多见于DV数据中,前者用于NTSC制,后者用于PAL制YUV411为每一个像素都提取Y分量,而UV分量在档次方向上每伍个像素采集样品三回YUV420并非V分量采样为0,而是跟YUV411比照,在档次方向上进步级中学一年级倍色差采集样品频率,在笔直方向上以U/V间隔的章程减少十分之五色差采集样品,如下图所示

3.3 抓好砖墙

砖墙在清除了一部分砖头后,会并发空洞,此时内需对墙体实行狠抓:

向下夯实 向左夯实 向左下夯实(先下后左)

一种高效的兑现方案是,每一次「消除砖块」后直接遍历砖墙数组(10×10数组)再把空洞加强,伪代码表示如下:

JavaScript

for(let row = 0; row < 10; ++row) { for(let col = 0; col < 10;
++col) { if(isEmpty(row, col)) { // 水平方向(向左)抓好if(isEmptyCol(col)) { tampRow(col); } // 垂直方向(向下)狠抓 else {
tampCol(col); } break; } } }

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for(let row = 0; row < 10; ++row) {
for(let col = 0; col < 10; ++col) {
if(isEmpty(row, col)) {
// 水平方向(向左)夯实
if(isEmptyCol(col)) {
tampRow(col);
}
// 垂直方向(向下)夯实
else {
tampCol(col);
}
break;
}
}
}

But…
为了抓实3个架空对一张大数组实行全量遍历并不是一种高效的算法。在小编看来影响「墙体狠抓」功能的因素有:

  1. 稳定空洞
  2. 砖块移动(坚实)

扫描墙体数组的首要指标是「定位空洞」,但是否不扫描墙体数组直接「定位空洞」?

墙体的「空洞」是出于「化解砖块」造成的,换种说法 ——
被清除的砖头留下来的坑位正是墙体的抽象。在「消除砖块」的还要标记空洞的地点,那样就不用全量扫描墙体数组,伪代码如下:

JavaScript

function deleteTile(tile) { // 标记空洞 markHollow(tile.index); //
删除砖块逻辑 … }

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function deleteTile(tile) {
// 标记空洞
markHollow(tile.index);
// 删除砖块逻辑
}

在上边的坚实动图,其实能够看出它的抓牢进程如下:

  1. 泛泛上方的砖块向下活动
  2. 空驶列车左边的砖块向左移动

墙体在「抓好」进程中,它的疆界是实时在扭转,倘若「坚实」不按实际边界进行围观,会发生多余的空域扫描:

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怎么记录墙体的界线?
把墙体拆分成叁个个独立的列,那么列最顶部的空白格片段就是墙体的「空白」,而别的非顶部的空白格片段即墙体的「空洞」。

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作者利用一组「列集合」来讲述墙体的界限并记下墙体的肤浅,它的模子如下:

JavaScript

/* @ count – 列砖块数 @ start – 顶部行索引 @ end – 尾部行索引 @
pitCount – 坑数 @ topPit – 最顶部的坑 @ bottomPit – 最尾部的坑 */ let
wall = [ {count, start, end, pitCount, topPit, bottomPit}, {count,
start, end, pitCount, topPit, bottomPit}, … ];

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/*
@ count – 列砖块数
@ start – 顶部行索引
@ end – 底部行索引
@ pitCount – 坑数
@ topPit – 最顶部的坑
@ bottomPit – 最底部的坑
*/
let wall = [
{count, start, end, pitCount, topPit, bottomPit},
{count, start, end, pitCount, topPit, bottomPit},
];

以此模型能够描述墙体的四个细节:

  • 空列
  • 列的总是空洞
  • 列的非连续空洞
JavaScript

// 空列 if(count === 0) { ... } // 连续空洞 else if(bottomPit -
topPit + 1 === pitCount) { ... } // 非连续空洞 else { ... }

<table>
<colgroup>
<col style="width: 50%" />
<col style="width: 50%" />
</colgroup>
<tbody>
<tr class="odd">
<td><div class="crayon-nums-content" style="font-size: 13px !important; line-height: 15px !important;">
<div class="crayon-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-1">
1
</div>
<div class="crayon-num crayon-striped-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-2">
2
</div>
<div class="crayon-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-3">
3
</div>
<div class="crayon-num crayon-striped-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-4">
4
</div>
<div class="crayon-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-5">
5
</div>
<div class="crayon-num crayon-striped-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-6">
6
</div>
<div class="crayon-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-7">
7
</div>
<div class="crayon-num crayon-striped-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-8">
8
</div>
<div class="crayon-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-9">
9
</div>
<div class="crayon-num crayon-striped-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-10">
10
</div>
<div class="crayon-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-11">
11
</div>
<div class="crayon-num crayon-striped-num" data-line="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-12">
12
</div>
</div></td>
<td><div class="crayon-pre" style="font-size: 13px !important; line-height: 15px !important; -moz-tab-size:4; -o-tab-size:4; -webkit-tab-size:4; tab-size:4;">
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-1" class="crayon-line">
// 空列
</div>
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-2" class="crayon-line crayon-striped-line">
if(count === 0) { 
</div>
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-3" class="crayon-line">
 ...
</div>
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-4" class="crayon-line crayon-striped-line">
}
</div>
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-5" class="crayon-line">
// 连续空洞
</div>
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-6" class="crayon-line crayon-striped-line">
else if(bottomPit - topPit + 1 === pitCount) { 
</div>
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-7" class="crayon-line">
 ...
</div>
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-8" class="crayon-line crayon-striped-line">
}
</div>
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-9" class="crayon-line">
// 非连续空洞
</div>
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-10" class="crayon-line crayon-striped-line">
else {
</div>
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-11" class="crayon-line">
 ...
</div>
<div id="crayon-5b8f3d2c2df29914802382-12" class="crayon-line crayon-striped-line">
}
</div>
</div></td>
</tr>
</tbody>
</table>

砖块在排除后,映射到单个列上的空洞会有二种分布形态 —— 一而再与非再三再四。

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「一连空洞」与「非两次三番空洞」的抓好进度如下:

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其实「空驶列车」放大于墙体上,也会有「空洞」类似的分布形态 ——
接二连三与非一而再。
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它的狠抓进程与虚无类似,那里就不赘述了。

贰 、彩色图片直方图

实则是和灰度直方图一律的,只是个别画出三坦途的直方图,然后叠加在一起。

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
src=Image.open('len.jpg')
r,g,b=src.split()

plt.figure("lena")
ar=np.array(r).flatten()
plt.hist(ar, bins=256, normed=1,facecolor='r',edgecolor='r',hold=1)
ag=np.array(g).flatten()
plt.hist(ag, bins=256, normed=1, facecolor='g',edgecolor='g',hold=1)
ab=np.array(b).flatten()
plt.hist(ab, bins=256, normed=1, facecolor='b',edgecolor='b')
plt.show()

如图: www.hg888.com 15

有的开源图像处理库


  • ###### GPUImage for Android

GPUImage
是iOS下3个开源的基于GPU的图像处理库,提供各类种种的图像处理滤镜,并且帮衬照相机和录像机的实时滤镜。GPUImage
for
Android是它在Android下的兑现,同样也是开源的。当中提供了几十各样普遍的图片滤镜API,且其编制是依照GPU渲染,处理速度相应也正如快,是三个没错的图形实时处理框架。
GitHub地址:https://github.com/CyberAgent/android-gpuimage

  • ###### ImageFilterForAndroid

支撑一百多样图片处理作用

  • ###### OpenCV

OpenCV是二个依据BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,能够运作在Linux、Windows、Android和Mac
OS操作系统上。

参考资料:《Android群英传》

3. Model

10 x 10 的表格用长度为 100 的数组可周详映射游戏的星星点点「砖块」。

[ R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P, R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P, R, R, G,
G, B, B, Y, Y, P, P, R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P, R, R, G, G, B, B, Y,
Y, P, P, R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P, R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P, R,
R, G, G, B, B, Y, Y, P, P, R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P, R, R, G, G, B,
B, Y, Y, P, P ]

1
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[
R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P,
R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P,
R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P,
R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P,
R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P,
R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P,
R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P,
R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P,
R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P,
R, R, G, G, B, B, Y, Y, P, P
]

奥德赛 – 浅黄,G – 铁黄,B – 深黑,Y – 藏黄铜色,P – 清水蓝。Model
的主干职责是以下八个:

  • 变更砖墙
  • 清除砖块 (生成砖块分值)
  • 狠抓砖墙
  • 免去残砖 (生成奖励分值)

图像打开与体现

from PIL import Image
import numpy as np
import scipy
import matplotlib.pyplot as plt
lena = Image.open('lena.jpg')           //打开图像  
print(lena.mode)                       //打印图像类型
print(lena.getpixel((0,0)))           //打印图像(0,0)处像素值
lena.show()                            //图像显示

图像色彩处理


Android对图片的拍卖,平时接纳的数据结构便是位图—Bitmap,它涵盖了一张图片的有所数据。整个图片都以由点阵和颜色值组成的,点阵正是3个饱含像素的矩阵,每三个要素对应着图片的三个像素,颜色值—ACRUISERGB,分别对应折射率、红、绿、蓝那多个通道分量,它们一起决定了每一种像素点彰显的水彩,对图片的情调解和处理理实际上正是对这几个像素点的通道分量做调整。

在色彩处理中,常常从三个角度来描述二个图像。

  • 颜色:色彩的完整补助
  • 饱和度:颜色的纯度,从0(灰)到百分百(饱和)来开始展览描述
  • 亮度:颜色的对立明暗程度

在android中,系统利用3个颜料矩阵—ColorMatrix,来拍卖图像的这一个色彩效果。Android中颜色矩阵是3个4×5的矩阵,它用来对图片的情调举办处理。而对此每种像素点,都有四个颜料分量矩阵用来保存颜色的汉兰达GBA值,如下图所示:

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水彩矩阵A

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每一个像素点的水彩分量矩阵C

在处理图像时,使用矩阵乘法运算AC来拍卖颜色分量矩阵,如下图所示:

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矩阵乘法运算

总计进度:
     R1 = a * R + b * G + c * B + d * A + e;
     G1 = f * R + g * G + h * B + i * A + j;
     B1 = k * R + l * G + m * B + n * A + o;
     A1 = p * R + q * G + r * B + s * A + t;

能够发现,对于颜色矩阵A是按以下格局分割的:
    * 第②行的a b c d e值决定新的颜色值中的科雷傲分量—藏青
    * 第1行的f g h i j值决定新的颜色值中的G分量—油红
    * 第3行的k l m n o值决定新的颜色值中的B分量—浅湖蓝
    * 第5行的p q r s t值决定新的颜色值中的A分量—折射率
    * 矩阵A中的第6列—e j o t值分别控制种种分量中的offset,即偏移量

想要对原图片举办颜色的调整,就必要设置好用于调整颜色的矩阵A

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原始矩阵

常见有二种办法:
1、改变偏移量
将矩阵A的第4列的值进行改动,即改变颜色的偏移量,别的值保持开首矩阵的值

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变动颜色偏移量

  原图片每种像素点的矩阵花青和洋红的水彩分量都增多了100,红绿混合为香艳,最后会使得整张图片偏黄。
② 、改变颜色全面
修改颜色分量中的有些周密值,其余值还是保持初步矩阵的值

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更改颜色全面

  矩阵运算后,原图片各种像素点的矩阵浅米灰的颜料分量会成为原来的两倍,最后使得原图片的色彩偏绿。

4. View

View 首要的机能有八个:

  • UI 管理
  • 映射 Model 的变化(动画)

UI
管理首借使指「界面绘制」与「财富加载管理」,那两项成效相比较宽泛本文就直接略过了。View
的侧重点是「映射 Model
的转变」并做到对应的卡通片。动画是复杂的,而映射的规律是简单的,如下伪代码:

JavaScript

update({originIndex, index, clr, removed, score}) { // 还并未
originIndex 或没有色值,直接不处理 if(originIndex === undefined || clr
=== undefined) return ; let tile = this.tiles[originIndex]; // tile
存在,判断颜色是不是一律 if(tile.clr !== clr) { this.updateTileClr(tile,
clr); } // 当前目录变化 —– 表示地方也有变动 if(tile.index !== index)
{ this.updateTileIndex(tile, index); } // 设置分数 if(tile.score !==
score) { tile.score = score; } if(tile.removed !== removed) { //
移除或加上当前节点 true === removed ? this.bomb(tile) :
this.area.addChild(tile.sprite); tile.removed = removed; } }

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update({originIndex, index, clr, removed, score}) {
// 还没有 originIndex 或没有色值,直接不处理
if(originIndex === undefined || clr === undefined) return ;
let tile = this.tiles[originIndex];
// tile 存在,判断颜色是否一样
if(tile.clr !== clr) {
this.updateTileClr(tile, clr);
}
// 当前索引变化 —– 表示位置也有变化
if(tile.index !== index) {
this.updateTileIndex(tile, index);
}
// 设置分数
if(tile.score !== score) {
tile.score = score;
}
if(tile.removed !== removed) {
// 移除或添加当前节点
true === removed ? this.bomb(tile) : this.area.addChild(tile.sprite);
tile.removed = removed;
}
}

Model 的砖头每回数据的变动都会布告到 View 的砖块,View
会遵照对应的浮动做相应的动作(动画)。

先前做图像处理时用的是matlab,不过matlab有一部分不便利支出:

像素块分析

和图像的色彩处理有两种格局相同,图像的变形处理也有使用矩阵和像素块分析二种办法,drawBitmapMesh()与操纵像素点来改变色彩的规律类似,是把图像分成了三个个的小块,然后经过转移每3个图像块来修改总体图像。

public void drawBitmapMesh(Bitmap bitmap, int meshWidth, int meshHeight,float[] verts, int vertOffset,  int[] colors, int colorOffset, Paint paint);

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起始图像

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扭动图像

要使用drawBitmapMesh()方法就需先将图纸分割为几个图像块。在图像上横纵各画N条线,而这横纵各N条线就交织成了NxN个点,而种种点的坐标则以x1,y1,x2,y2,…,xn,yn的款型保留在verts数组中,也正是说verts数组的每两位用来保存几个交织点,第3个是横坐标,第二个是纵坐标。而整个drawBitmapMesh()方法改变图像的措施,便是靠这几个坐标值的更改来重新定义每3个图像块,从而达到图像效果处理的效劳。使用那么些法子可以兑现无数图像特效如旗帜飘扬、水波纹等效果。

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