前言:想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎?我們特意為您整理了5篇小雞圖片范文,相信會為您的寫作帶來幫助,發(fā)現(xiàn)更多的寫作思路和靈感。
書上殘留的墨香,對我而言是最大的誘惑,清新淡雅,少了一份俗世負(fù)載的喧嘩,它往往安靜得如同幽寂的湖畔。每翻開一頁的不經(jīng)意,總會帶著點(diǎn)漣漪漾漾的欣喜。
喜歡讀書,已不是一天兩天的事了。
記得小的時候,我總是孤僻的,不善言詞的我,沒有玩伴;看著窗外,那些滿街瘋跑的他們,心里溢出的是那酸酸的羨慕。無奈,無奈于我的寡言,只能去面對那一本本的書了;說實(shí)話,一開始我對書的感情并未是那么的深,甚至有些痛恨。天真而幼稚的思想認(rèn)為,它們只能如此死死地“躺”著,無法那樣放肆的動,放肆的笑,最主要的是無法和我玩……
不知是何時,開始真正愛上了讀書;突然的變,可能是源于我的成長,后知后覺地成長。
1、如果設(shè)備沒有進(jìn)行過擴(kuò)容等修改硬件的操作,基本可以排除硬件損壞導(dǎo)致圖片數(shù)據(jù)丟失。導(dǎo)致此故障的原因很可能是因?yàn)檫B接電腦 iTunes 時無意中同步照片,或者退出關(guān)閉 iCloud Photo 功能時,選擇不保留云端數(shù)據(jù),導(dǎo)致一次性清空了全部圖片。
2、解決方法:前往iCloud 網(wǎng)頁版查看照片是否仍存在,如果可以查看圖片,則在 iPhone 設(shè)備上前往「設(shè)置-「照片,開啟「iCloud 照片與「上傳到的照片流將照片同步至設(shè)備。同步過程中可能將消耗大量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),請盡量在穩(wěn)定安全的 Wi-Fi 網(wǎng)絡(luò)下進(jìn)行數(shù)據(jù)同步,及注意保護(hù) Apple ID 賬戶的安全。前往「照片,輕觸底部的「相簿標(biāo)簽頁,下劃查找并輕觸「最近刪除,即可查看最近刪除的圖片項(xiàng)目,選擇需要恢復(fù)的項(xiàng)目輕觸「恢復(fù)即可。
(來源:文章屋網(wǎng) )
【關(guān)鍵詞】Flash;AS;圖片切換
1.引言
Flash是一種交互式矢量多媒體技術(shù),目前互聯(lián)網(wǎng)上已經(jīng)有成千上萬個純Flash站點(diǎn),而且其他普通站點(diǎn),包括很多wap站點(diǎn),也都用到了flash技術(shù),可以說Flash已漸漸成為交互式矢量的標(biāo)準(zhǔn),未來網(wǎng)頁的一大主流。在用Flash展示產(chǎn)品、風(fēng)景、新聞等圖片時,其切換效果可用遮罩和AS兩種途徑來實(shí)現(xiàn),其中遮罩方式簡單易學(xué),但效果比較單調(diào),修改不方便;AS方式效果豐富,適合對圖片批處理,更改圖片及效果也極為方便,是制作切換效果的首選。
2.圖片處理
2.1 圖片存放
首先準(zhǔn)備若干張jpg或gif圖片,本文設(shè)計(jì)的是10張600*400的jpg圖片(可以用“光影魔術(shù)手”軟件進(jìn)行批處理),文件名分別為:1.jpg,2.jpg,...,8.jpg,存放在與.fla文件相同目錄下(如圖1),然后通過AS腳本,創(chuàng)建空的影片剪輯和加載外部圖片。
2.2 圖片加載
用數(shù)組方式批量添加,用MovieClip類的createEmptyMovieClip()和loadMovie()方法創(chuàng)建空影片剪輯實(shí)例和將圖片加載到實(shí)例中,因?yàn)閳D片多,用循環(huán)方式依次加載,同時也方便使后加入的深度依次增大而位于上層,具體如:
var mc_array = new Array(10); //定義數(shù)組,存儲與圖片數(shù)量相對符的8個mc對象。
for (i=0; i
mc_array[i] = _root.createEmptyMovieClip("mc"+String(i+1), i+1);
mc_array[i].loadMovie(String(i+1)+".jpg", i+1);
}
這樣就在舞臺上層疊了8個影片剪輯。
2.3 圖片布局
外部圖片導(dǎo)入到舞臺以后,位置和大小不一定與舞臺相匹配,須作調(diào)整。本程序中,舞臺大小設(shè)置為800*600,圖片大小在導(dǎo)入之前已統(tǒng)一設(shè)置為600*400,完全能被裝下,如果圖片大于舞臺,可通過_xscale和_yscale屬性來縮小。代碼如下:
for (i=1; i
with(eval("mc"+i))
{
_x=Stage.width/2-300; //設(shè)置圖片居中
_y=Stage.height/2-200;
_xscale=100; //設(shè)置圖片大小不變(100%),仍為600*400
_yscale=100;
}
}
3.圖片切換
因?yàn)?張圖片大小完全相同,后載入的覆蓋了先載入的,這時只能看到最上面的一張,所以還必須在兩張圖片之間設(shè)置時間和過渡效果,才能看到前后圖像載入變化。
flash AS提供了10種效果:Blinds(遮罩效果)、Fade(淡化效果)、Fly(飛行效果)、Iris(光圈效果)、Photo(聚變曝光效果)、PixelDissolve(像素溶解效果)、Rotate(旋轉(zhuǎn)效果)、Squeeze(擠壓效果)、Wipe(劃入/劃出效果)、Zoom(縮放效果),每種效果中又有很多種形式,統(tǒng)計(jì)起來共有27種之多。這些效果的實(shí)現(xiàn)主要是通過TransitionManager類來完成的。要實(shí)現(xiàn)過渡效果,為編寫代碼更為方便,首先需要導(dǎo)入所有mx.transitions類和所有mx.transitions.easing類:
import mx.transitions.*;
import mx.transitions.easing.*;
在導(dǎo)入上面兩個類以后,就可以使用Tran-sitionManager類的start()方法將過渡效果應(yīng)用于影片剪輯上。
格式:
TransitionManager.start(影片剪輯名稱,{type:過渡類型,direction:方向,duration:過渡所所需的時間,easing:緩動效果,各種過渡效果所需的參數(shù)});
start()方法參數(shù)的說明:
影片剪輯名稱:就是要應(yīng)用過渡效果的MC的實(shí)例名稱,即前面用createEmptyMovieClip(“mc”+String(i+1),i+1)創(chuàng)建的mc1、mc2……mc8。
Type:過渡類型,前面已提到共有10種過渡效果,如:Blinds、Fade、Fly、Iris、Photo等。
Direction:方向,即過渡是進(jìn)入還是退出??梢杂脙蓚€值:Transition.IN和Transi-tion.OUT
Duration:過渡所所需的時間,一般一個過渡幾秒就夠了,常用3-5秒。
easing:緩動效果:在過渡效果中可以為過渡效果添加緩動效果。
startPoint:一個指示起始位置的整數(shù),范圍是1到9。1:左上;2:上中;3:右上;4:左中;5:中心;6:右中;7:左下;8:下中;9:右下。
某些效果還有自己特有的參數(shù),如:遮罩條紋數(shù):numStrips和條紋方向:dimension,遮罩形狀Shape:.Iris.SQUARE(方形)和CIRCLE(圓形)等
4.效果實(shí)現(xiàn)
為了將圖片各種隨機(jī)切換效果連續(xù)地展示出來,可以使用setInterval()方法,setInterval()方法可以按照指定的周期來調(diào)用函數(shù)(在本程序中是調(diào)用圖片自動切換的函數(shù):showImages()),直到窗口關(guān)閉,代碼如下:
varshowID:Number = 0; //特效類型代碼
function showImages() { // 圖片切換函數(shù)
mx.behaviors.DepthControl.bring-ToFront(mc_array[showID]); // 將下一個要切換的mc置頂
mx.transitions.TransitionManager.start(mc_array[showID],xg_arr[random (10)]); //圖片隨機(jī)添加特效
if (showID++ == 7) {
showID = 0;
} }
setInterval(showImages, 3000); //設(shè)置每張圖片顯示時間,單位:ms
5.程序設(shè)計(jì)與調(diào)試
在理解上述思路的基礎(chǔ)上就可在Flash窗口開始編寫程序代碼和調(diào)試了。
啟動Adobe Flash Professional CS5.5,在圖層1的第一幀處(如圖2所示)按F9鍵,打開動作窗口,在動作窗口中輸入附錄中所示代碼。另特別注意,在之前,務(wù)必通過“文件—設(shè)置”將腳本修改為Action-Script2.0,否則在時會報錯。
6.測試影片
大家上午好!
我今天講話的主題是“垃圾不落地 校園更美麗”。
我從“自我管理”方面一個小小的話題與大家交流。我們生活在一所美麗的校園、學(xué)園、家園,作為行知大家庭的一員,你可曾注意過?腳邊的一片廢紙,樓道的一個空瓶,草地的一個包裝袋,籃球場上的空礦泉水瓶,綠化帶里的白色垃圾。你又是否撿起垃圾,還一個清潔校園呢?我們這潔凈的運(yùn)動場上,大家值看到這份清潔,卻看不到每天早上體育處老師彎腰撿拾垃圾的身影。
趙豐平總校長的《z教育學(xué)生成長文化素養(yǎng)》講:z教育學(xué)子到社會上人人都是優(yōu)秀社會公民,遵守交通規(guī)則,遵守社會秩序,耐心排隊(duì)等候,遇見人微笑打招呼,愛護(hù)公共設(shè)施,敬老愛幼,遵紀(jì)守法,保護(hù)環(huán)境,不亂涂亂抹亂扔。他還強(qiáng)調(diào):一個講衛(wèi)生的人才有資格被別人喜歡,講究衛(wèi)生就是主動健康,時時、處處、事事講衛(wèi)生,講衛(wèi)生,成習(xí)慣,好習(xí)慣,好人生。承擔(dān)責(zé)任,維護(hù)環(huán)境衛(wèi)生,綠色環(huán)保,垃圾分類存放,不亂扔垃圾,不隨地吐痰,不大聲喧嘩,不亂涂亂抹,不亂刻亂畫,不攀枝折花,不踐踏草坪。這足見文明禮儀在人格品質(zhì)中是有多么重要。
上周二(4月2日),我校組織了“垃圾不落地,校園更美麗”大型報告會,相信大家都深受啟發(fā)。《中學(xué)生一日常規(guī)》規(guī)定: 校內(nèi)不準(zhǔn)吃零食,不隨地吐痰,不亂扔果皮紙屑,注意保持環(huán)境衛(wèi)生。但是,我們做的怎樣呢?我們還需要持續(xù)強(qiáng)化自我管理,從身邊小事做起。當(dāng)我們手中有垃圾時,要克制自己的內(nèi)心的私欲,要把它們拿在手中,裝在包里,最后“送”到垃圾桶里。當(dāng)你看見同學(xué)亂丟垃圾時,我們要禁止,如果看到垃圾,就要上前撿起,丟到垃圾桶里,我們要鼓勵更多的人一起保護(hù)環(huán)境,人人都是保潔員,讓我們攜手并進(jìn),相互提醒,共同打造美麗校園。時時記得“垃圾不落地,校園更美麗”這八個字,寫在成長日記里,銘記在心中,落實(shí)在行動上。
同學(xué)們,“少年智則國智,少年強(qiáng)則國強(qiáng);少年雄于地球,則國雄于地球”,我們作為祖國未來的建設(shè)者,在掌握科學(xué)文化的同時,更應(yīng)展現(xiàn)昆明行知學(xué)子良好的文明風(fēng)范,因?yàn)樯钪凶钪匾氖俏拿鞫Y儀, 它比最高智慧比一切學(xué)識都重要。
小鳥兒因?yàn)樘炜盏恼克{(lán)才飛向它,綠樹因?yàn)楹铀那宄翰盼?,校園因?yàn)槔宦涞夭艜用利悺!拔鹨陨菩《粸?,勿以惡小而為之”?小小一片紙,人格大品質(zhì)。亂扔垃圾,不僅污染了環(huán)境,還危害了人們的身心健康;亂扔垃圾,不僅影響了衛(wèi)生,還影響了校園環(huán)境?!闳拥舻牟还馐抢€有自身的人格品質(zhì)。
關(guān)鍵詞:小波變換;偏微分方程;圖像分解;邊緣檢測;結(jié)構(gòu);紋理
中圖分類號: TP391.41;TN911.73
文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A
0 引言
結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像是兩種不同特征的圖像,結(jié)構(gòu)圖像由分片光滑的區(qū)域及清晰的邊緣組成,而紋理圖像是不平滑的且有一定的空域周期性的圖像。在一些圖像處理中,如圖像壓縮[1]、目標(biāo)檢測[2]、圖像重構(gòu)[3]等,對紋理和結(jié)構(gòu)常常采用不同的處理方法。而一幅自然圖像往往是結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像的混合,因此,將一幅圖像的結(jié)構(gòu)部分和紋理部分分開,能為后續(xù)的圖像處理工作提供很大的便利。
Vese等[4]提出了基于偏微分方程(Partial Differential Equation,PDE)的卡通—紋理分解模型,能有效地將圖像中的結(jié)構(gòu)部分和紋理部分分開,但對于較復(fù)雜的圖像,分解的結(jié)構(gòu)圖像邊緣不清晰,邊緣被當(dāng)作紋理分解到紋理圖像中,圖像分解的效果不是很理想。于是,許多研究人員提出了改進(jìn)方法,如:基于形態(tài)學(xué)成分分析的方法[5],基于小波空間的圖像分解變分模型[6],基于H-1范數(shù)[7]、BMO范數(shù)[8-9]的方法,保護(hù)邊緣的圖像分解方法[10-11],以及彩色圖像的分解方法[12]等。文獻(xiàn)[13]提出的耦合卡通—紋理分解及邊緣檢測模型,能使圖像分解與邊緣檢測同時進(jìn)行,在一定程度上保護(hù)了結(jié)構(gòu)圖像的邊緣信息。本文在耦合卡通—紋理分解及邊緣檢測模型的基礎(chǔ)上,提出了基于小波分解的偏微分方程圖像分解及邊緣檢測模型,首先利用小波變換閾值提取部分紋理信息,再利用改進(jìn)的偏微分方程圖像分解模型進(jìn)一步分解,從而將一幅原圖分解為結(jié)構(gòu)圖像和紋理圖像,同時檢測出結(jié)構(gòu)圖像的邊緣信息。
2.1 基于小波變換閾值的紋理提取
小波變換是一種多分辨率信號分析方法,在時域和頻域都具有表征信號局部特征的能力。利用小波變換可將圖像分解為不同尺度和方向的分量,便于對不同信息做不同的處理,因此小波變換在紋理分析方面十分有用。本文將含紋理的原圖像f經(jīng)過一層小波分解,分解成一個低頻分量圖LL和3個高頻分量圖HL、LH、HH,高頻分量圖分別表示豎直方向、水平方向和對角方向。分解后的低頻分量圖主要是圖像的平滑部分和部分的邊緣與紋理信息,而高頻部分則集中了大部分的邊緣與紋理信息。由于希望圖像分解后得到的結(jié)構(gòu)圖像是分片光滑且邊緣清晰的圖像,而紋理圖像僅含紋理不含結(jié)構(gòu)的邊緣,因此,本文對小波分解的高頻圖像通過閾值來提取其中的紋理信息。
4 結(jié)語
本文在耦合卡通—紋理分解及邊緣檢測模型的基礎(chǔ)上,提出了基于小波變換的偏微分方程圖像分解及邊緣檢測模型,新方法即保證了結(jié)構(gòu)圖像u較好的分片光滑性,又較好地保護(hù)了結(jié)構(gòu)區(qū)域的邊緣,在提取紋理信息時盡量避免提取邊緣信息,使得圖像的分解更加徹底,檢測的邊緣更加準(zhǔn)確。
參考文獻(xiàn):
[1]張軍,黃英君,代科學(xué),等.圖像分解和區(qū)域保護(hù)在SAR圖像壓縮中的應(yīng)用[J].中國圖象圖形學(xué)報,2009,14(1):4-7.
[2]王衛(wèi)衛(wèi),席燈炎,楊塨鵬,等.利用結(jié)構(gòu)紋理分解的海洋艦船目標(biāo)檢測[J].西安電子科技大學(xué)學(xué)報,2012,39(4):132-137.
[3]甄小仙,劉哲,馬聰.結(jié)合級聯(lián)字典和雙層稀疏分解的圖像重構(gòu)[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2011,47(23):154-156.
[4]VESE L A, OSHER S J. Modeling textures with total variation minimization and oscillating patterns in image processing[J]. Journal of Scientific Computing, 2003,19(1/2/3):553-572.
[5]STARCK J L, ELAD M, DONOHO D L. Image decomposition via the combination of sparse representations and variational approach [J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2005, 14(10):1570-1582.
[6]李敏,馮象初.基于小波空間的圖像分解變分模型[J].電子學(xué)報,2008,36(1):184-187.
[7]OSHER S J, SOLE A, VESE L A. Image decomposition and restoration using total variation minimization and the H-1 norm[J].Multiscale Modeling and Simulation: A SIAM Interdisciplinary Journal, 2003, 1(3):349-370.
[8]LE T M, VESE L A. Image decomposition using total variation and div(BMO)[J].Multiscale Modeling and Simulation, 2005,4(2): 390-423.
[9]GARNETT J B, LE T M, MEYER Y, VESE L A. Image decomposition using total variation and homogeneous besov spaces[J]. Applied and Computational Harmonic Analysis, 2007, 23(1):25-56.
[10]殷海青,江玲玲,劉紅衛(wèi). 聯(lián)合紋理提取和邊緣檢測的新方法[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2010,32(4):847-850.
[11]魏偉波,潘振寬,趙增芳. 彩色紋理圖像分解的VO模型及其Split Bregman方法[J].儀器儀表學(xué)報,2012,33(10):2279-2285.
[12]XU C, LI M, SUN X L. An edgepreserving variational method for image decomposition [J].Chinese Journal of Electronics, 2013, 22(1):109-113.