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小鸡图片

前言:想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗?我们特意为您整理了5篇小鸡图片范文,相信会为您的写作带来帮助,发现更多的写作思路和灵感。

小鸡图片

小鸡图片范文第1篇

书上残留的墨香,对我而言是最大的诱惑,清新淡雅,少了一份俗世负载的喧哗,它往往安静得如同幽寂的湖畔。每翻开一页的不经意,总会带着点涟漪漾漾的欣喜。

喜欢读书,已不是一天两天的事了。

记得小的时候,我总是孤僻的,不善言词的我,没有玩伴;看着窗外,那些满街疯跑的他们,心里溢出的是那酸酸的羡慕。无奈,无奈于我的寡言,只能去面对那一本本的书了;说实话,一开始我对书的感情并未是那么的深,甚至有些痛恨。天真而幼稚的思想认为,它们只能如此死死地“躺”着,无法那样放肆的动,放肆的笑,最主要的是无法和我玩……

不知是何时,开始真正爱上了读书;突然的变,可能是源于我的成长,后知后觉地成长。

小鸡图片范文第2篇

1、如果设备没有进行过扩容等修改硬件的操作,基本可以排除硬件损坏导致图片数据丢失。导致此故障的原因很可能是因为连接电脑 iTunes 时无意中同步照片,或者退出关闭 iCloud Photo 功能时,选择不保留云端数据,导致一次性清空了全部图片。

2、解决方法:前往iCloud 网页版查看照片是否仍存在,如果可以查看图片,则在 iPhone 设备上前往「设置-「照片,开启「iCloud 照片与「上传到的照片流将照片同步至设备。同步过程中可能将消耗大量网络数据,请尽量在稳定安全的 Wi-Fi 网络下进行数据同步,及注意保护 Apple ID 账户的安全。前往「照片,轻触底部的「相簿标签页,下划查找并轻触「最近删除,即可查看最近删除的图片项目,选择需要恢复的项目轻触「恢复即可。

(来源:文章屋网 )

小鸡图片范文第3篇

【关键词】Flash;AS;图片切换

1.引言

Flash是一种交互式矢量多媒体技术,目前互联网上已经有成千上万个纯Flash站点,而且其他普通站点,包括很多wap站点,也都用到了flash技术,可以说Flash已渐渐成为交互式矢量的标准,未来网页的一大主流。在用Flash展示产品、风景、新闻等图片时,其切换效果可用遮罩和AS两种途径来实现,其中遮罩方式简单易学,但效果比较单调,修改不方便;AS方式效果丰富,适合对图片批处理,更改图片及效果也极为方便,是制作切换效果的首选。

2.图片处理

2.1 图片存放

首先准备若干张jpg或gif图片,本文设计的是10张600*400的jpg图片(可以用“光影魔术手”软件进行批处理),文件名分别为:1.jpg,2.jpg,...,8.jpg,存放在与.fla文件相同目录下(如图1),然后通过AS脚本,创建空的影片剪辑和加载外部图片。

2.2 图片加载

用数组方式批量添加,用MovieClip类的createEmptyMovieClip()和loadMovie()方法创建空影片剪辑实例和将图片加载到实例中,因为图片多,用循环方式依次加载,同时也方便使后加入的深度依次增大而位于上层,具体如:

var mc_array = new Array(10); //定义数组,存储与图片数量相对符的8个mc对象。

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);

}

这样就在舞台上层叠了8个影片剪辑。

2.3 图片布局

外部图片导入到舞台以后,位置和大小不一定与舞台相匹配,须作调整。本程序中,舞台大小设置为800*600,图片大小在导入之前已统一设置为600*400,完全能被装下,如果图片大于舞台,可通过_xscale和_yscale属性来缩小。代码如下:

for (i=1; i

with(eval("mc"+i))

{

_x=Stage.width/2-300; //设置图片居中

_y=Stage.height/2-200;

_xscale=100; //设置图片大小不变(100%),仍为600*400

_yscale=100;

}

}

3.图片切换

因为8张图片大小完全相同,后载入的覆盖了先载入的,这时只能看到最上面的一张,所以还必须在两张图片之间设置时间和过渡效果,才能看到前后图像载入变化。

flash AS提供了10种效果:Blinds(遮罩效果)、Fade(淡化效果)、Fly(飞行效果)、Iris(光圈效果)、Photo(聚变曝光效果)、PixelDissolve(像素溶解效果)、Rotate(旋转效果)、Squeeze(挤压效果)、Wipe(划入/划出效果)、Zoom(缩放效果),每种效果中又有很多种形式,统计起来共有27种之多。这些效果的实现主要是通过TransitionManager类来完成的。要实现过渡效果,为编写代码更为方便,首先需要导入所有mx.transitions类和所有mx.transitions.easing类:

import mx.transitions.*;

import mx.transitions.easing.*;

在导入上面两个类以后,就可以使用Tran-sitionManager类的start()方法将过渡效果应用于影片剪辑上。

格式:

TransitionManager.start(影片剪辑名称,{type:过渡类型,direction:方向,duration:过渡所所需的时间,easing:缓动效果,各种过渡效果所需的参数});

start()方法参数的说明:

影片剪辑名称:就是要应用过渡效果的MC的实例名称,即前面用createEmptyMovieClip(“mc”+String(i+1),i+1)创建的mc1、mc2……mc8。

Type:过渡类型,前面已提到共有10种过渡效果,如:Blinds、Fade、Fly、Iris、Photo等。

Direction:方向,即过渡是进入还是退出。可以用两个值:Transition.IN和Transi-tion.OUT

Duration:过渡所所需的时间,一般一个过渡几秒就够了,常用3-5秒。

easing:缓动效果:在过渡效果中可以为过渡效果添加缓动效果。

startPoint:一个指示起始位置的整数,范围是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。

某些效果还有自己特有的参数,如:遮罩条纹数:numStrips和条纹方向:dimension,遮罩形状Shape:.Iris.SQUARE(方形)和CIRCLE(圆形)等

4.效果实现

为了将图片各种随机切换效果连续地展示出来,可以使用setInterval()方法,setInterval()方法可以按照指定的周期来调用函数(在本程序中是调用图片自动切换的函数:showImages()),直到窗口关闭,代码如下:

varshowID:Number = 0; //特效类型代码

function showImages() { // 图片切换函数

mx.behaviors.DepthControl.bring-ToFront(mc_array[showID]); // 将下一个要切换的mc置顶

mx.transitions.TransitionManager.start(mc_array[showID],xg_arr[random (10)]); //图片随机添加特效

if (showID++ == 7) {

showID = 0;

} }

setInterval(showImages, 3000); //设置每张图片显示时间,单位:ms

5.程序设计与调试

在理解上述思路的基础上就可在Flash窗口开始编写程序代码和调试了。

启动Adobe Flash Professional CS5.5,在图层1的第一帧处(如图2所示)按F9键,打开动作窗口,在动作窗口中输入附录中所示代码。另特别注意,在之前,务必通过“文件—设置”将脚本修改为Action-Script2.0,否则在时会报错。

6.测试影片

小鸡图片范文第4篇

大家上午好!

我今天讲话的主题是“垃圾不落地 校园更美丽”。

我从“自我管理”方面一个小小的话题与大家交流。我们生活在一所美丽的校园、学园、家园,作为行知大家庭的一员,你可曾注意过?脚边的一片废纸,楼道的一个空瓶,草地的一个包装袋,篮球场上的空矿泉水瓶,绿化带里的白色垃圾。你又是否捡起垃圾,还一个清洁校园呢?我们这洁净的运动场上,大家值看到这份清洁,却看不到每天早上体育处老师弯腰捡拾垃圾的身影。

赵丰平总校长的《z教育学生成长文化素养》讲:z教育学子到社会上人人都是优秀社会公民,遵守交通规则,遵守社会秩序,耐心排队等候,遇见人微笑打招呼,爱护公共设施,敬老爱幼,遵纪守法,保护环境,不乱涂乱抹乱扔。他还强调:一个讲卫生的人才有资格被别人喜欢,讲究卫生就是主动健康,时时、处处、事事讲卫生,讲卫生,成习惯,好习惯,好人生。承担责任,维护环境卫生,绿色环保,垃圾分类存放,不乱扔垃圾,不随地吐痰,不大声喧哗,不乱涂乱抹,不乱刻乱画,不攀枝折花,不践踏草坪。这足见文明礼仪在人格品质中是有多么重要。

上周二(4月2日),我校组织了“垃圾不落地,校园更美丽”大型报告会,相信大家都深受启发。《中学生一日常规》规定: 校内不准吃零食,不随地吐痰,不乱扔果皮纸屑,注意保持环境卫生。但是,我们做的怎样呢?我们还需要持续强化自我管理,从身边小事做起。当我们手中有垃圾时,要克制自己的内心的私欲,要把它们拿在手中,装在包里,最后“送”到垃圾桶里。当你看见同学乱丢垃圾时,我们要禁止,如果看到垃圾,就要上前捡起,丢到垃圾桶里,我们要鼓励更多的人一起保护环境,人人都是保洁员,让我们携手并进,相互提醒,共同打造美丽校园。时时记得“垃圾不落地,校园更美丽”这八个字,写在成长日记里,铭记在心中,落实在行动上。

同学们,“少年智则国智,少年强则国强;少年雄于地球,则国雄于地球”,我们作为祖国未来的建设者,在掌握科学文化的同时,更应展现昆明行知学子良好的文明风范,因为生活中最重要的是文明礼仪, 它比最高智慧比一切学识都重要。

小鸟儿因为天空的湛蓝才飞向它,绿树因为河水的清澈才吸引它,校园因为垃圾不落地才会更加美丽。“勿以善小而不为,勿以恶小而为之”。 小小一片纸,人格大品质。乱扔垃圾,不仅污染了环境,还危害了人们的身心健康;乱扔垃圾,不仅影响了卫生,还影响了校园环境。——你扔掉的不光是垃圾,还有自身的人格品质。

小鸡图片范文第5篇

关键词:小波变换;偏微分方程;图像分解;边缘检测;结构;纹理

中图分类号: TP391.41;TN911.73

文献标志码:A

0 引言

结构图像和纹理图像是两种不同特征的图像,结构图像由分片光滑的区域及清晰的边缘组成,而纹理图像是不平滑的且有一定的空域周期性的图像。在一些图像处理中,如图像压缩[1]、目标检测[2]、图像重构[3]等,对纹理和结构常常采用不同的处理方法。而一幅自然图像往往是结构图像和纹理图像的混合,因此,将一幅图像的结构部分和纹理部分分开,能为后续的图像处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—纹理分解模型,能有效地将图像中的结构部分和纹理部分分开,但对于较复杂的图像,分解的结构图像边缘不清晰,边缘被当作纹理分解到纹理图像中,图像分解的效果不是很理想。于是,许多研究人员提出了改进方法,如:基于形态学成分分析的方法[5],基于小波空间的图像分解变分模型[6],基于H-1范数[7]、BMO范数[8-9]的方法,保护边缘的图像分解方法[10-11],以及彩色图像的分解方法[12]等。文献[13]提出的耦合卡通—纹理分解及边缘检测模型,能使图像分解与边缘检测同时进行,在一定程度上保护了结构图像的边缘信息。本文在耦合卡通—纹理分解及边缘检测模型的基础上,提出了基于小波分解的偏微分方程图像分解及边缘检测模型,首先利用小波变换阈值提取部分纹理信息,再利用改进的偏微分方程图像分解模型进一步分解,从而将一幅原图分解为结构图像和纹理图像,同时检测出结构图像的边缘信息。

2.1 基于小波变换阈值的纹理提取

小波变换是一种多分辨率信号分析方法,在时域和频域都具有表征信号局部特征的能力。利用小波变换可将图像分解为不同尺度和方向的分量,便于对不同信息做不同的处理,因此小波变换在纹理分析方面十分有用。本文将含纹理的原图像f经过一层小波分解,分解成一个低频分量图LL和3个高频分量图HL、LH、HH,高频分量图分别表示竖直方向、水平方向和对角方向。分解后的低频分量图主要是图像的平滑部分和部分的边缘与纹理信息,而高频部分则集中了大部分的边缘与纹理信息。由于希望图像分解后得到的结构图像是分片光滑且边缘清晰的图像,而纹理图像仅含纹理不含结构的边缘,因此,本文对小波分解的高频图像通过阈值来提取其中的纹理信息。

4 结语

本文在耦合卡通—纹理分解及边缘检测模型的基础上,提出了基于小波变换的偏微分方程图像分解及边缘检测模型,新方法即保证了结构图像u较好的分片光滑性,又较好地保护了结构区域的边缘,在提取纹理信息时尽量避免提取边缘信息,使得图像的分解更加彻底,检测的边缘更加准确。

参考文献:

[1]张军,黄英君,代科学,等.图像分解和区域保护在SAR图像压缩中的应用[J].中国图象图形学报,2009,14(1):4-7.

[2]王卫卫,席灯炎,杨塨鹏,等.利用结构纹理分解的海洋舰船目标检测[J].西安电子科技大学学报,2012,39(4):132-137.

[3]甄小仙,刘哲,马聪.结合级联字典和双层稀疏分解的图像重构[J].计算机工程与应用,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,冯象初.基于小波空间的图像分解变分模型[J].电子学报,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,刘红卫. 联合纹理提取和边缘检测的新方法[J].系统工程与电子技术,2010,32(4):847-850.

[11]魏伟波,潘振宽,赵增芳. 彩色纹理图像分解的VO模型及其Split Bregman方法[J].仪器仪表学报,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.

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