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【100个 Unity实用技能】| 游戏中获取鼠标点击的坐标,并将游戏对象移动到鼠标的点击位置

Unity 实用小技能学习 游戏中获取鼠标点击的坐标,并将游戏对象移动到鼠标的点击位置 作用:在游戏中实现鼠标点击的时候,获取到鼠标点的的这个坐标,并将某个游戏对象移动到这个坐标上。...将脚本代码挂在场景中,并将希望跟随鼠标移动的对象拖到脚本上即可。...GameObject targetPos; Vector3 screenPosition;//将物体从世界坐标转换为屏幕坐标 Vector3 mousePositionOnScreen;//获取到点击屏幕的屏幕坐标.../// public Vector3 MouseFollow() { //获取游戏对象在世界坐标中的位置,并转换为屏幕坐标;...screenPosition = Camera.main.WorldToScreenPoint(targetPos.transform.position); //获取鼠标在场景中坐标

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CNN 是如何处理图像中不同位置的对象的?

文中讨论了当要识别的对象出现在图像中的不同位置时,CNN 是如何应对、识别的。Pete Warden 给出的解释也许算不上完善,而且也仍然无法保证能够消除位置的影响,但这是一个不错的开始。...一位正在学习用卷积神经网络做图像分类的工程师最近问了我一个有趣的问题:模型是如何学会辨别位于图片中不同位置的物体的呢?...即便照片是人工选出的,ImageNet 中的图像在物体位置上还是有很多差异,所以神经网络是如何处理它们的呢?...文章到现在还没能解释神经网络如何识别位置之间的差异。因此最后,你还需要了解另一种设计图像分类 CNN 网络时候的常见做法。随着网络的层次越来越深,通道的数量会显著增加,图像的尺寸则会缩小。...这就是我对分类器在处理位置变化问题上的解释,但对类似的问题,比如不同时间位置上的音频信号又是如何呢?最近我对一种可以替代池化,被称为「扩张」或者又叫「空洞」卷积的方法很感兴趣。

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    干货 | CNN 是如何处理图像中不同位置的对象的?

    文中讨论了当要识别的对象出现在图像中的不同位置时,CNN 是如何应对、识别的。Pete Warden 给出的解释也许算不上完善,而且也仍然无法保证能够消除位置的影响,但这是一个不错的开始。...一位正在学习用卷积神经网络做图像分类的工程师最近问了我一个有趣的问题:模型是如何学会辨别位于图片中不同位置的物体的呢?...即便照片是人工选出的,ImageNet 中的图像在物体位置上还是有很多差异,所以神经网络是如何处理它们的呢?...文章到现在还没能解释神经网络如何识别位置之间的差异。因此最后,你还需要了解另一种设计图像分类 CNN 网络时候的常见做法。随着网络的层次越来越深,通道的数量会显著增加,图像的尺寸则会缩小。...这就是我对分类器在处理位置变化问题上的解释,但对类似的问题,比如不同时间位置上的音频信号又是如何呢?最近我对一种可以替代池化,被称为「扩张」或者又叫「空洞」卷积的方法很感兴趣。

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    黑科技 | 用算法分析图像,实现对神经元行为的精准“录像”研究

    近日,MIT 的工程师团队发明一种自动化方法,利用计算机算法来分析显微镜图像,并将“机械臂”引导到目标细胞上,以实现对神经元具体行为的研究与分析。...据了解,这项技术可以让更多科学家对单个神经元进行研究,并且去了解单个神经元是如何通过与其他细胞的相互作用来实现人脑的认知、感觉知觉和其他功能。...此前,该“贴补”技术有两种类型,一种就是盲目随机的选取位置,因为研究人员无法看见细胞的具体位置,所以只能记录每一次的尝试位置,以此来寻找细胞的精确位置。还有一种是利用图像引导,但该方法的精度也不高。...当移液管的尖端锁定位置后,它就停在细胞表面,然后利用真空泵通过吸力将膜与尖端形成封闭空间,然后,透过膜的电极会记录细胞内部的电位活动。...但值得注意的是,此处移液管的尖端进入大脑后,附近的细胞是会自动移动,故而手动操作十分艰难。 于是基于与多种成像技术的结合,研究人员又提出了一种算法,该算法将移液管移动到大约25微米的目标细胞内。

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    ps蒙太奇特效

    在背景图 做图, 把人物图片 移动到背景图上。 移动人物到合适位置,ctrl t 按住shift 原比例放大缩小图像 到美观的程度。...移动好之后呢,我们来到图层1(也就是人物图) 在这个图层上添加一个 矢量蒙版,之后利用画笔工具 需要切换背景色才能擦拭 (快捷键X) 把人物的脸部擦一个弧度出来。也擦除 除人物之外的背景。...回到RGB通道,我们来反选 ctrl shift i,用移动工具把选取的大树,移动到背景图 。 把移动过来的大树ctrl shift u去色,复制一个图层2副本,回到图层2来调整这个图像,使它美观。...在图层2背景建立图层蒙版,切换背景色,用画笔擦拭多余的部分。 另一个图层2副本也是一样的操作 最后回到大雁图,用魔棒工具抠出大雁。移动到背景图上。调整大小,放到合适位置即可!...可以按住alt键 来点击手柄下方的点。这样方便我们 画接下来的线条。 复制一个形状副本1,按住ctrl t 让它缩小。缩小之后平行移动轮廓。 移完之后,我们把两个轮廓用钢笔工具连接起来就可以了。

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    手把手搭建游戏AI—如何使用深度学习搞定《流放之路》

    那么小白玩家该如何入坑游戏AI呢?游戏AI到底是如何和游戏进行接口交互,判断角色状态,执行动作,规划策略的呢?...下面这个流程图表示出了游戏AI的基本设计思路: 图2:人工智能逻辑的流程图 AI程序的主循环会不停滴从游戏中获取一个静态的图像,并将它传递给一个CNN。...位置类型分别为“开放”类型或“障碍”类型。有了这样的地图,就可以使用广度优先遍历找到从一个位置到另一个位置的最短路径。...这有助于将AI的位置保持在其内部地图中,并且和玩家的实际位置保持同步。因此,为了移动到位置x,AI首先将点x投影到屏幕上,然后将鼠标移动到该位置,并触发适当的键执行闪电传送。...所以整个程序要等待获取到图像,在此期间不会和游戏发生处理或交互。另一个问题是,捕捉到的应该只有游戏画面(在窗口模式下),而不应该包括电脑桌面上其余的部分。

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    如何使图像在 HTML 中可拖动?

    在网页中创建可拖动元素的能力是 HTML5 为 Web 开发人员提供的新功能和技能之一。它成为一项非常流行和广泛使用的功能。它只是意味着通过使用光标将图片拖动到另一个位置来将图片移动到另一个位置。...通过使用鼠标或触摸动作,用户将能够在页面上拖动图像或其他内容。在本文中,我们将了解如何在 HTML5 中构建可拖动的图像。使任何 HTML5 元素(包括照片)都可拖动很简单。使用了“可拖动”功能。...如果该值设置为 true,则图像是可拖动的。如果该值设置为 false,则图片不可拖动。html 中的 draggable 属性draggable 属性指示是否可以移动元素。...第 5 步 - 要使图像可拖动,请使用 draggable 属性并将其设置为 true。例的 img 标签,提供图像的地址。alt 属性在无法加载图像时显示备用消息。第 6 步 - 要使图像可拖动,请使用可拖动属性并将其设置为true。

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    【愚公系列】2024年01月 GDI+绘图专题 DrawImage

    然后,我们在绘制图像时使用了更改后的Bitmap,并将图像大小设置为300×300像素。由于我们将分辨率设置为200×200 DPI,因此该图像的实际大小为2英寸×2英寸。...graphics.ScaleTransform(1, -1); // 上下对折调用Graphics对象的TranslateTransform方法,将图像移动到正确的位置graphics.TranslateTransform...需要注意的是,该方法旋转的是整个绘图区域,而不是单个图像,因此需要在旋转之前将绘图区域设置到指定的图像位置。...angle, System.Drawing.Drawing2D.MatrixOrder.Prepend); // 将图像移回原始位置 e.Graphics.TranslateTransform...旋转完成后,再调用TranslateTransform方法将图像移回原始位置,最后调用DrawImage方法绘制图像。

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    ​NIPS 2018 | Spotlight论文:凭借幻想的目标进行视觉强化学习

    该机器人仅将图像作为系统的输入, 学会了设置并实现将物体推到特定位置的目标。 目标条件强化学习 我们该如何表示环境和目标的状态?...目标重采样的好处在于,我们可以同时学习如何一次实现多个目标,而无需从环境中获取更多数据。总的来说,这种简单的修改可以大大加快学习速度。...智能体将当前图像(x)和目标图像(xg)编码到隐空间中,并使用该隐空间中的距离进行奖励。 使用图像和目标的隐变量表征还解决了另一个问题:如何计算奖励。...实验 我们进行了实验来测试 RIG 是否具有足够的样本效率,能够在合理的时间内训练现实世界的机器人策略。我们测试了机器人到达用户指定位置、将物体推动到所需位置的能力,如目标图像所示。...我们还使用 RIG 来训练将物体推动到目标位置的策略: ? 左:Sawyer 机器人设置。右:人类给出一个目标图像(顶部),机器人完成它(底部)。

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    学界 | 狗狗视角看世界,用视觉数据预测狗的行为

    作者表示,该方法有望拓展到其他领域。 下面为 AI 科技评论对该论文的详细解读。...该团队使用4个惯性测量单元(IMUs)来测量狗的四肢的位置,一个单元测尾巴位置,还有一个测躯干位置。这些设备可以用角向移动来记录运动。 他们获取的每一帧都包含六个测量单元的角移。...获取这些信息的的具体情形是一个安装在狗背上的 Arduino 监视器连接着各个测量单元(IMUs)来记录位置信息。...他们将关节角移数字化编码,并将不同关节的运动标签化成特定的动作类。为了形成这些运动类,他们使用 K-means算法来处理关节角移。每一个聚类中心都可以代表一个特定的运动。...本文提出的模型只使用前5帧图像就可以正确地预测在球飞过时狗如何转向右侧的行为。 ? 下面为具体实验结果: 1.Learning to act like a dog ?

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    达芬奇DaVinci Resolve Studio 18

    想要将剪辑一直移动到程序的最后?只需从较低的时间轴中拾取它并将其拖动到上方时间轴的末尾即可将其向下移动到编辑中。...它会自动在最接近播放头位置的修剪点进行编辑,因此您可以更快地工作,而不必将播放头移动到位! 8、过渡和影响 立即从剪切页面即时访问和应用最流行的视频过渡,效果和标题模板!...您可以获得帧位置和播放速度的单独曲线,以便将任何帧移动到任何时间点。选择光流,帧混合或最近的帧渲染,以获得最高质量的结果!...只需将一个区域克隆到另一个区域,用画笔笔划涂抹图像,甚至绘制全新的元素! 4、的rotoscoping 追踪周围和隔离移动物体!...平面跟踪数据可用于形状,因此您无需在图像更改时手动设置动画,透视,位置,比例或旋转动画! 5、3D粒子 构建奇妙的粒子效果,发光,旋涡和闪耀!

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    什么是自动对焦,如何通过VCM实现?

    在本文中,我们将仔细研究自动对焦和VCM,它们如何协同工作以实现快速准确的对焦,以及它们的优点和局限性。 自动对焦的关键部件之一是使用电机来调整镜头元件的位置。...二、自动对焦是如何工作的? 相机中的自动对焦机制通过测量相机和被摄体之间的距离并调整镜头元件的位置来工作,直到被摄体对焦。有几种类型的自动对焦机制,包括对比度检测、相位检测和混合自动对焦。...驱动器IC控制VCM的电源电流,以确定安装在VCM上的镜头的移动距离,从而调整到适当的位置以捕获清晰的图像。 进入自动对焦模式后,驱动器从0移动到最大值,使镜头从原始位置移动到最大位移。...MTF(调制传递函数)值,从而在该MTF曲线中找到最大值,并通过算法得到该点对应的电流大小,再次指示驱动器将该电流提供给音圈,并将镜头稳定在该成像表面上,从而实现自动聚焦。...这对于捕捉快速移动的物体或在低光照条件下拍照特别有用。 基于VCM的自动对焦的另一个优点是其低功耗。

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    VCL 控件分类_验证控件的分类

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 TForm 右下角小窗体中调整form 显示位置。...动态窗体:主窗体和动态生成的窗体(Project|Options|Forms) 在一个头文件中添加另一个头文件(File|Use Unit) new TForm2(this); (this: 指以此为容器...Font:窗体中文字各个属性 Hint:窗体 Icon:窗体 ShowHint:鼠标移动到该组件上方时是否显示提示信息 WindowsState:设置窗口的显示状态(最大化、最小化、系统图标等)...Kind:设置一些常用位图按钮(OK、Cancle、Help等) Layout:图像与文字的位置关系(blGlyphLeft、blGlyPhRight、blGlyphTop、blGlyphBottom...Flat:是否鼠标在突起显示,或作为普通按钮 Images:按钮的图像列表 DisableImages:按钮被禁用时的图像列表 HotImages:鼠标指向该按钮时的图像列表 ImageIndex:确定按钮显示的图像序号

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    一文带你了解基于视觉的机器人抓取自学习(Robot Learning)

    Grasp2Vec算法中尝试抓取任何东西都会获取以下几条信息——如果机器人抓住一个物体并将其抬起,则物体必须在抓取前进入场景。此外,若机器人知道它抓住的物体当前处于夹爪中,就会将其从场景中移除。...研究在Amazon Mechanical Turk的虚拟设置上对该目标对象进行训练和评估,并将该智能体转移到现实世界中的物理机器人平台上,进行展示。...;我将会用这样的机器人来将物品从一个地方移到另一个地方。...为了实现该目标,研究人员首先为机器人配备了视觉和触觉传感器,并收集了相应视觉和触觉图像序列的大规模数据集。为了缩小规模差距,研究中提出了一个新的条件对抗模型,该模型结合了触摸的规模和位置信息。...每个触摸动作包含一个250帧的视频序列,产生了300万视觉和触觉成对的图像的数据集—VisGel。根据此数据集,当模型辨认到接触位置的形状和材料,与参考图像进行比较,以识别触摸的位置和范围。

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    GoPro 镜头失真消除

    确保将图案放置在至少 20 个独特的位置,尝试获取外围,因为这是扭曲最明显的地方。随意前后移动图案,图案的旋转不是问题。下图显示了用于校准的马赛克图像。...确保将图案放置在至少 20 个独特的位置,尝试获取外围,因为这是扭曲最明显的地方。随意前后移动图案,图案的旋转不是问题。下图显示了用于校准的马赛克图像。...您希望能够在摄像机视场周围的许多不同位置拉取具有该图案的视频帧。确保将图案放置在至少 20 个独特的位置,尝试获取外围,因为这是扭曲最明显的地方。随意前后移动图案,图案的旋转不是问题。...下图显示了用于校准的马赛克图像。任何运动模糊都会降低校准的准确性。您希望能够在摄像机视场周围的许多不同位置拉取具有该图案的视频帧。...由于 GoPro 中的鱼眼失真,外围的像素比应有的更分散。不失真方法获取这些像素并将它们移近图像的中心。缺少像素往往会出现在角落周围,因为失真非常严重,并且没有视频帧外的信息来填充这些区域。

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    康耐视VIDI介绍-蓝色定位工具(Locate)

    蓝色定位工具 蓝色定位工具用于识别和定位图像中的特定特征或特征组。该工具的输出可用于为其他下游 ViDi 工具提供位置数据。使用该工具时您提供一个训练集,然后识别图像中的特征。...单击标签的手柄并将其拖动到所需的方向,从而调整标签的方向。确保旋转每个特征标签,从而正确标注特征方向。 设置标签特征方向 ✅ 启用缩放后可以使用特征的大小标注每个特征。...要创建多特征的节点模型,请在选择标注特征时按住 Shift 键,或按住 Shift 键并将鼠标拖动到所需特征上 2️⃣ 选择标注特征后,右键单击视图,然后从菜单中选择创建模型 3️⃣ 这将根据输入图像自动将所选特征和区域用作模型的节点...然后将模型存档文件导入另一个“定位”工具时将创建模型的副本。...⑦浏览训练数据库中的多个图像,并将特征标记添加到每个图像。 如果您已创建模型,则在标注第一个特征后,工具将自动开始将模型应用于特征。 您需要为模型的每个节点输入正确的标识符。

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    【集创赛】arm杯国奖作品推荐--技术文档!

    显示器模块要解决的关键问题是如何做到图像读写不冲突?若写图像的地址与读图像的地址是相同的,显示器显示的图像数据有可能是正在从摄像头写入的数据,从而产生图像割裂。...级联决策树将在采集到的图像上进行移窗检测,在经过一轮移窗后,根据缩放因子改变检测区的大小,进行新的一轮移窗。每一步移窗都会通过级联决策树判断该位置是否为人脸区域,并进行记录与累加。...在所有移窗结束后,记录到的人脸位置将被检查是否存在重叠、重复记录的情况。检查完毕后,将得到最终的人脸数目及位置信息。...常规的移窗操作是逐个移窗位置依次进行的,即只有在一步移窗运算结束后,才进行下一步的移窗,同时运行下一次的级联决策树运算。...图4.3展示了单线程移窗和多线程移窗的区别,在多线程移窗模式下,加速器可以同时处理多个移窗位置的检测任务,从而极大提高了人脸检测的速度。 ?

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    Tensors张量操作

    定义Tensor 下面是一个常见的tensor,包含了里面的数值,属性,以及存储位置 tensor([[0.3565,0.1826,0.6719], [0.6695,0.5364,0.7057...) print(f"Random Tensor: \n {x_rand} \n") Tensor存储的位置 Tensor可以保存在GPU中,或者保存在CPU中,在二者中可以进行切换 在GPU中进行运算(...]]) # 在CPU上的张量 x_gpu = x_cpu.to(device) # 移动到GPU 数据的运算 这些操作中的每一个都可以在GPU上运行(通常比在CPU上运行的速度更快)。...import torch # 一个包含单个浮点数的张量 tensor_with_one_value = torch.tensor([3.5]) # 使用.item()方法提取该值 value = tensor_with_one_value.item...transformed_image.save( save_path) transforms模块是torchvision库中的一个重要组成部分,它提供了一系列预定义的图像转换方法,用于对图像数据进行各种预处理

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    使用Python,OpenCV的Meanshift 和 Camshift 算法来查找和跟踪视频中的对象

    这篇博客将介绍如何使用 Meanshift 和 Camshift 算法来查找和跟踪视频中的对象。...') # 获取视频的第一帧 ret, frame = cap.read() # 设置初始窗口位置 x, y, w, h = 300, 200, 100, 50 # 硬编码位置 track_window...COLOR_BGR2HSV) dst = cv2.calcBackProject([hsv], [0], roi_hist, [0, 180], 1) # 应用meanshift获取新位置...slow_traffic_small.mp4') # 获取视频的第一帧 ret, frame = cap.read() # 设置初始窗口位置 x, y, w, h = 300, 200, 100,...一旦meanshift收敛,它会更新窗口的大小,并且计算最佳拟合椭圆的方向。它再次应用具有新缩放搜索窗口和先前窗口位置的均值变换。该过程一直持续到满足所需的精度。

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