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HTML5 Canvas开发详解(6) -- 边界碰撞检测

1.1 边界限制 边界限制,指的是通过边界检测的办法来限制物体的运动范围,使得其无法超出这个运动范围,而只限在范围里面运动。.../小球“碰到”下边界时 } 1.2 边界环绕 边界环绕,指的是当物体从一个边界消失后,它就会从对立的边界重新出现,从而形成一种环绕效果。...){ //小球“完全超出”下边界时 } 1.3 边界生成 边界生成,指的是物体完全超出边界之后,会在最开始的位置重新生成。...1.4 边界反弹 边界反弹,指的是物体触碰到边界之后就会反弹回来,就像现实世界中小球碰到墙壁反弹一样。 在物体碰到边界后,我们需要做两件事,即保持它的位置不变和改变它的速度力量。...也就是说,如果物体碰到左边界或右边界的时候,就对vx取反,而vy不变;如果物体碰到上边界或下边界的时候,就对vy取反,vx不变。

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针对iPhone的pt、Android的dp、HTML的css像素与dpr、设计尺寸和物理像素的浅分析

1.ppi   ppi指Pixels Per Inch也就是每英寸的像素点,此处的像素点就是物理像素点(也就是最小的显示单元)。 ppi描述的是像素的密度,满足以下公式 ?...按照图中所示,设计图都是按照pt来设计的, 设计图的标准是:x1,x2和x3,也就是设计图的像素为320x480,750x114,1242x2208,但是由于工艺原因,iphone6+的物理像素(分辨率...4.HTML中的css像素和dpr   在HTML中不得不提到viewport,经常会设置viewport的width=device-width,那这个device-width的值是多少呢?...device-width在html中也同样被解读为理想(基准)视口的宽度,即320px,375px,414px,这里的px就是指css像素,通常也被称为逻辑像素;那我们可以认为html中的css像素的显示尺寸应该和...dpr,也被成为device pixel ratio,即物理像素与逻辑像素的比,那也就不难理解:iphone6下dpr=2,iphone6+下dpr=3(考虑的是栅格化时的像素,并非真实的物理像素);

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人像美颜算法-保边滤波

假设图像当前像素为xij,周围邻域⼤⼩宽为n、⾼为m 计算当前像素xij邻域范围内的像素均值mij、⽅差vij: ?...方差越大,说明该点与周边的像素差值大,即视为边界,尽量保持原像素。方差值小,则视为平坦区域,取平均值。另外σ2越大,对边界的定义阈值越高,则大部分都参与均值滤波,边界就不明显。...调节r ?...调节σ Anisotropic滤波 算法原理有点复杂,需要复习多元微积分,熟悉“散度”的定义 Anisotropic滤波也叫各向异性扩散滤波,由Pietro Perona和Jagannatch Malik...(2)统计有效像素数⽬N,计算所有有效像素的位置特征Mpos和 像素RGB特征Mrgb,公式如下: ? 其中, Prgb表⽰像素RGB, 表⽰像素位置(x, y)。

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图像处理——Canny算子

/love6tao/p/5152020.html 图像边缘信息主要集中在高频段,通常说图像锐化或检测边缘,实质就是高频滤波。...所谓的滞后边界跟踪算法检查一个弱边缘点的8连通领域像素,只要有强边缘点存在,那么这个弱边缘点被认为是真是边缘保留下来。...从栈s中取出一个元素,查找它的8像素领域。如果一个领域像素是弱边界并且没有被标记过,把这个领域像素标记,并加入栈s中,同时加入队列q。...同时查找领域对应的强边界图,如果有一个像素是强边界,表示这条弱边界曲线和强边界联通,设置connected为真。重复3直到栈中没有元素了。...对于对比度较低的图像,通过调节参数,Canny算法也能有很好的效果。

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链媒头条I区块链项目的三种模式解说

说这类模式简单,还主要是他们的代币作用边界比较清晰,根据科斯定理因为公司的边界是清晰的。  今天重点说一下挖矿模式和寄生模式。...首先是NeoWorld推出了稀有建筑系统,这种建筑实际是游戏代币nash利益再次分配的顶层设计,将羊毛党和工作室的一部分利润分配给了地主,通过调节稀有建筑某些参数,可以很容易的再平衡游戏各方的利益,所以...,把利益均分给更多的普通用户,第三层是通过控制微文和评论衰减参数可以很方便的调节羊毛党的利益。 ...综上,这类挖矿模式,特别适合有远大理想的初创项目,控制代币释放速度,逐步完成通证发行和消费的小闭环,再扩大通证的边界,完成大闭环,其整个生命过程都要平衡和控制各方利益达到均衡。...当然有办法,它参考了前辈F3等资金盘项目,构建了一个类资金盘模型,每买一个像素,就支付1.35倍的像素原价,这个赚来的0.35,其中75%归了被买的用户,另外25%放到一个池子,这个池子的40%按规则用来激励对游戏有贡献的所有人

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图像处理-图像滤波

Scharr算子 x轴: |-3 0 3| |-10 0 10| |-3 0 3| y轴: |-3 -10 -3| | 0 0 0| | 3 10 3| 线性空域滤波 线性空域滤波指的是像素的输出值是计算该像素邻域内像素值的线性组合...将所有的乘积相加,并将求和结果赋值于模板中心对应的像素 延拓 模板的行或列就会超出图像之外,因此常常采用延拓的方式解决外边界问题。...补零是指通过在图像边界外围补零来扩展图像; 重复是指在图像边界外围通过复制外边界的值来扩展图像; 对称是指在图像边界外围通过镜像反射外边界的值来扩展图像; 循环是在图像边界外围指将图像看成二维周期函数的一个周期来扩展...均值滤波 高斯滤波 高斯滤波器宽度(决定着平滑程度)是由参数σ表征的,而且σ和平滑程度的关系是非常简单的.σ越大,高斯滤波器的频带就越宽,平滑程度就越好.通过调节平滑程度参数σ 高斯分布:h(x,y)=...`0`补充 `symmetric`--镜像边界元素 `replicate`--重复边界像素 `circular`--周期性填充边界内容 (2) 尺寸项:处理图像前扩充了边界,比原图大一圈,此项输出图像大小

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如何用 Python 给照片换色

本来想的解决方案是先识别边界,然后对边界内区域进行色彩替换或者填充,这样整个流程就分成了两步,首先需要进行边界判断,有了边界之后才能对某些区域颜色进行替换填充,填充的区域还是不规则的,填充的颜色也需要根据实际的情况来变化...然后我就突然想到了之前学 PS 的时候,曾经做过对某一张图片进行色调替换,我还记得当时调的内容是「色相」,通过调节这个值可以实现各种色调的转换。这之后我就心想,能不能用程序来做这件事呢?...蓝色图片 这里的图片都是经过 Python 自动转换算法实现的,主要调节的就是色相。其实代码实现是比较简单的,但在实现之前需要了解一些图像色彩知识。了解了这些之后我们再实现才会更加游刃有余。...HSV to RGB 大家如果感兴趣想要研究的话也可以去:https://www.rapidtables.com/convert/color/hsv-to-rgb.html 来了解一下详情,这里还有详细的转换表格以及实时转换实现...处理透明像素 上面的算法仅仅考虑了 RGB,如果有些图包含了透明像素,上面的程序对于透明像素是无法处理的,最后输出的结果会带有某种颜色的背景。

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如何用 Python 给照片换色

本来想的解决方案是先识别边界,然后对边界内区域进行色彩替换或者填充,这样整个流程就分成了两步,首先需要进行边界判断,有了边界之后才能对某些区域颜色进行替换填充,填充的区域还是不规则的,填充的颜色也需要根据实际的情况来变化...然后我就突然想到了之前学 PS 的时候,曾经做过对某一张图片进行色调替换,我还记得当时调的内容是「色相」,通过调节这个值可以实现各种色调的转换。这之后我就心想,能不能用程序来做这件事呢?...蓝色图片 这里的图片都是经过 Python 自动转换算法实现的,主要调节的就是色相。其实代码实现是比较简单的,但在实现之前需要了解一些图像色彩知识。了解了这些之后我们再实现才会更加游刃有余。...HSV to RGB 大家如果感兴趣想要研究的话也可以去:https://www.rapidtables.com/convert/color/hsv-to-rgb.html 来了解一下详情,这里还有详细的转换表格以及实时转换实现...处理透明像素 上面的算法仅仅考虑了 RGB,如果有些图包含了透明像素,上面的程序对于透明像素是无法处理的,最后输出的结果会带有某种颜色的背景。

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如何用 Python 给照片换色

本来想的解决方案是先识别边界,然后对边界内区域进行色彩替换或者填充,这样整个流程就分成了两步,首先需要进行边界判断,有了边界之后才能对某些区域颜色进行替换填充,填充的区域还是不规则的,填充的颜色也需要根据实际的情况来变化...然后我就突然想到了之前学 PS 的时候,曾经做过对某一张图片进行色调替换,我还记得当时调的内容是「色相」,通过调节这个值可以实现各种色调的转换。这之后我就心想,能不能用程序来做这件事呢?...蓝色图片 这里的图片都是经过 Python 自动转换算法实现的,主要调节的就是色相。其实代码实现是比较简单的,但在实现之前需要了解一些图像色彩知识。了解了这些之后我们再实现才会更加游刃有余。...HSV to RGB 大家如果感兴趣想要研究的话也可以去:https://www.rapidtables.com/convert/color/hsv-to-rgb.html 来了解一下详情,这里还有详细的转换表格以及实时转换实现...处理透明像素 上面的算法仅仅考虑了 RGB,如果有些图包含了透明像素,上面的程序对于透明像素是无法处理的,最后输出的结果会带有某种颜色的背景。

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骚操作,如何用 Python 给照片换色

本来想的解决方案是先识别边界,然后对边界内区域进行色彩替换或者填充,这样整个流程就分成了两步,首先需要进行边界判断,有了边界之后才能对某些区域颜色进行替换填充,填充的区域还是不规则的,填充的颜色也需要根据实际的情况来变化...然后我就突然想到了之前学 PS 的时候,曾经做过对某一张图片进行色调替换,我还记得当时调的内容是「色相」,通过调节这个值可以实现各种色调的转换。这之后我就心想,能不能用程序来做这件事呢?...蓝色图片 这里的图片都是经过 Python 自动转换算法实现的,主要调节的就是色相。其实代码实现是比较简单的,但在实现之前需要了解一些图像色彩知识。了解了这些之后我们再实现才会更加游刃有余。...HSV to RGB 大家如果感兴趣想要研究的话也可以去:https://www.rapidtables.com/convert/color/hsv-to-rgb.html 来了解一下详情,这里还有详细的转换表格以及实时转换实现...处理透明像素 上面的算法仅仅考虑了 RGB,如果有些图包含了透明像素,上面的程序对于透明像素是无法处理的,最后输出的结果会带有某种颜色的背景。

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如何用 Python 给照片换色

本来想的解决方案是先识别边界,然后对边界内区域进行色彩替换或者填充,这样整个流程就分成了两步,首先需要进行边界判断,有了边界之后才能对某些区域颜色进行替换填充,填充的区域还是不规则的,填充的颜色也需要根据实际的情况来变化...然后我就突然想到了之前学 PS 的时候,曾经做过对某一张图片进行色调替换,我还记得当时调的内容是「色相」,通过调节这个值可以实现各种色调的转换。这之后我就心想,能不能用程序来做这件事呢?...蓝色图片 这里的图片都是经过 Python 自动转换算法实现的,主要调节的就是色相。其实代码实现是比较简单的,但在实现之前需要了解一些图像色彩知识。了解了这些之后我们再实现才会更加游刃有余。...HSV to RGB 大家如果感兴趣想要研究的话也可以去:https://www.rapidtables.com/convert/color/hsv-to-rgb.html 来了解一下详情,这里还有详细的转换表格以及实时转换实现...处理透明像素 上面的算法仅仅考虑了 RGB,如果有些图包含了透明像素,上面的程序对于透明像素是无法处理的,最后输出的结果会带有某种颜色的背景。

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图像处理-Retinex图像增强

r(x,y)=logR(x,y)=logfrac{S(x,y)}{L(x,y)} R(x, y)表示了物体的反射性质,即图像内在属性,我们应该最大程度的保留;而L(x, y)表示入射光图像,决定了图像像素能达到的动态范围...y)=\lambda*e^{-\frac{x^2+y^2}{c^2}} 其中C是高斯环绕尺度,λ是一个尺度,满足∫∫F(x,y)dxdy=1 SSR算法中的卷积是对入射图像的计算,其物理意义是通过计算像素点与周围区域在加权平均的作用下...当K=1时,MSR退化为SSR,K取值通常为3 w1=w2=w3=\frac13 缺点:边缘锐化不足,阴影边界突兀,部分颜色发生扭曲,纹理不清晰,高光区域细节没有得到明显改善,对高光区域敏感度小 带颜色恢复的...{'}(x,y)]=β{log[αI_i^{'}i(x,y)]-log[∑_{j=1}^NI_j(x,y)]} 参数说明 Ii(x, y)表示第i个通道的图像 Ci表示第i个通道的彩色回复因子,用来调节...3个通道颜色的比例; f(·)表示颜色空间的映射函数; β是增益常数; α是受控制的非线性强度; MSRCR算法利用彩色恢复因子C,调节原始图像中3个颜色通道之间的比例关系,从而把相对较暗区域的信息凸显出来

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