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手机游戏不仅能够满足手机的娱乐功能,对教学来说也是一个值得挖掘的重要资源。本文旨在对基于手机游戏的学习模式进行研究,深入地对基于手机游戏的学习模式特性、在实践应用中的意义等进行分析。 相似文献
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针对以像素为节点建立图模型进行图像分割颇为耗时的弊端,提出了一种基于平面超像素图割的图像分割方法,并应用于图像分割。首先用改进的分水岭算法将图像分割成区域一致性小区域(超像素),用分割得到的超像素作为图的节点构建图模型;以每个超像素的灰度值代表所在分块的全部像素点参数;最后用图割算法达到最优分割。该算法以极少数超像素代替海量像素,在得到较好分割结果的同时,极大地缩短了运行时间。 相似文献
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《游走雾霾》是一款基于Cocos2d-x游戏引擎、主要搭载于Android端的环保类益智手机游戏。对该游戏各模块的设计及实现进行了阐述。分析了游戏需求及市场现状,在游戏设计过程中,结合软件工程中常用的设计理念,整体架构采用单例设计模式,使用编程语言为C++。游戏已完成终端调试,程序运行流畅,功能实现完全。 相似文献
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在图像处理中,最后求得的物体的边缘位置是它在图像中的像素位置,很多情况下需要求得图像中的两点在实际空间中的距离。文中推导了图像像素与实际空间距离的变换公式以及相关参数的求解公式。 相似文献
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手机是当今使用率很高的移动设备,开发手机游戏离不开交互响应。针对按钮的交互介绍了两种事件响应以及它们的区别,对如何实现按钮的交互响应、如何实现表单按钮的交互响应、不同的案例应采用何种交互方式进行了研究。 相似文献
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王理 《宁波职业技术学院学报》2007,11(5):50-52
手机游戏要求手机对数据的处理速度相对较高,手机在处理复杂游戏图形时会出现画面闪烁或图片断裂的现象,为了解决以上问题,经实验研究发现,可以通过在内存中建立一个新的缓冲存储空间,从而利用双缓冲技术来提高手机在游戏图形处理方面的能力。 相似文献
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针对农作物病害图像病斑区域分割不准确的问题,提出一种基于超像素的改进K-SLIC算法,将传统SLIC算法使用的CIElab色彩转换为HSV色彩合并生成一维特征向量,同时对图像的读取采用随机选取模式,通过平衡参数e和作物病害易感因子α实现超像素数目的自动获取.实验结果显示,K-SLIC改进算法在图像分割效率、运行处理速度... 相似文献
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随着Java技术的不断发展,手机等移动设备已经成为新的开发平台,在这些平台上使用J2ME进行游戏开发越来越受到人们的关注。游戏本身的智能水平是一款游戏可玩性的决定因素之一,因而也是游戏开发中需要考虑的重要问题之一。本文首先介绍了手机游戏中的AI系统的工作原理以及关键技术,然后结合一个麻将游戏描述了智能系统的实现。 相似文献
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像素艺术是近几年最为流行的数码艺术形式之一,像素动画是结合了像素画和二维动画所创造出来的数码动画新概念,具有浓郁的现代电脑技术特色。本文将以"像素艺术"在二维动画中的应用为切入点,探讨传统像素艺术在当今动画中的传承与发展,并通过实验将像素艺术融入到电脑艺术中,发展一种更加独特新颖的像素动画方式。 相似文献
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Android是以Linux为核心的手机操作平台,在基于Android系统的移动智能手机平台上实现"躲子弹"飞行射击游戏的设计与开发,使用工厂开发模式,设计各种可以扩展的类,采用参数即函数的算法处理,随机产生子弹、敌人和碰撞。 相似文献
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导语无论是3G的商用还是iphone进入中国的谈判,总有足够的理由让我们来关注手机这片掌上的方寸世界。而手机游戏开发工程师们正是为这个掌上世界播种梦想与激情的耕耘者,看看我们身边有多少人在用着手机,有多少人正玩着手机游戏,那么你就不难相信手机游戏开发工程师这个职业一定会拥有最美丽的未来! 相似文献
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张凯斐 《吕梁高等专科学校学报》2014,(2):34-36
Java应用程序产生的手机增值服务逐渐体现出不可估量的影响力。它对丰富人们的生活内容、提供快捷的资讯起着不可忽视的作用,特别是手机性能的逐渐增强,使得手机作为一个游戏平台越来越成熟。 相似文献
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任何一门程序的开发,都离不开它的编辑运行环境。J2ME移动设备的开发是目前比较流行的计算机技术,它的编辑运行环境是比较复杂的,在PC机上利用模拟器进行移动应用开发时,会用到JavaSE开发环境——Java移动开发工具包(WTK)、Eclipse以及相应的插件EclipseMe。理解每一个软件的功能并熟练安装是学好J2ME手机游戏的前提,通过介绍各软件的功能以及安装方法,并给出了最简便的方法。 相似文献
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《赣南师范学院学报》2021,(3):86-91
随着赣南脐橙果业优良品质的发展,赣南脐橙越来越受到人们的青睐.但是在发展赣南脐橙精准果业的同时,脐橙病虫害也随之蔓延.因此快速分割和识别赣南脐橙病虫害的病斑图像,以便提高赣南脐橙的果业质量.本文提出一种基于混合聚类的脐橙病虫害图像分割方法,通过超像素聚类将整个彩色赣南脐橙病虫害图像分割成若干个紧凑的、近似均匀的超像素块,为图像分割提供有用的聚类线索,以加快期望最大化(EM)算法的收敛速度.使用EM算法从每个超像素块中快速准确地分割出病变像素,根据数学形态学去校正聚类结果,最终获得分割后的病斑图像.对比本实验和与同类方法的实验,实验结果表明该方法是有效的,对脐橙病虫害病斑图像的分割具有较好的实验效果. 相似文献