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生产者和消费者

于 2022-03-30 发布 文件大小:1.55 MB
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producer and consumer

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  • 迷宫追寻小游戏 C++MFC
    应用背景 这个游戏为玩家控制红色方块,去吃掉棕色,绿色,蓝色的方块,一旦一个方块被吃,便会自动生成另一个相同颜色的方块。直到游戏时间结束为止。 程序函数功能: ondraw函数: 显示游戏界面(用画刷刷成白色),显示地图(黑色),显示食物0,1,2(分别为:棕色,绿色,蓝色),显示玩家(红色) 显示文字,时间,分数。 OnEraseBkgnd函数: 用来更新窗口背景,游戏以位图为窗口背景。 OnGameStart函数: 关联窗口菜单中的开始游戏。包括:     IniGame();(初始化游戏)     m_nGameStatus=1;(游戏状态1,开始)     SetTimer(1,100,NULL);(定时器0.1秒执行一次OnTime)     Invalidate();(转向OnDraw) IniGame函数: 初始化游戏,确定游戏显示位置,确定玩家初始位置,转向IniAim函数 IniAim函数: 初始化目标,这里的三个目标的位置为随机产生。 OnKeyDown函数: 监控设备按下的键,确定玩家移动方向。 ReDisPlay函数: 重画点所在的小方块。减少对Invalidate()的调用,使屏幕不太闪硕。 OmTimer函数: 完成时间的计算。 关键技术游戏中的人工智能: 棕色方块的移动算法为基本寻路算法—物体沿着墙走。 绿色方块的移动算法为基本的逃避算法—物体总会向玩家的反方向移动。 蓝色方块的移动算法为漫游算法—随机产生一个方向值,物体移动的方向不
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  • 利用粒子filger跟踪对象
    应用背景基于图形的物体跟踪是一个重要的计算机视觉科学的分支,是适用于这两个行业和其他方面。图像跟踪方法大致分为2个主类别:概率跟踪和确定跟踪。概率跟踪方法已成为占主导地位,由于其稳定和强大的性能。卡尔曼滤波器和粒子滤波是它们的经典代表。卡尔曼过滤器对系统模型和后验分布有严格的限制因此,仅仅是能够处理线性,高斯和单模态情况。然而,在图像跟踪应用程序,后密度是往往是非线性的,非高斯和多模态,从而应用卡尔曼滤波器是有限的。不同于卡尔曼滤波,粒子滤波因为它的维护能力,在跟踪领域有了很大的发展状态的多模态分布和噪声的鲁棒性。本文主要讨论了粒子滤波在图像跟踪中的应用一系列理论基础,并实现了一个简单的自适应粒子滤波。关键技术计算机视觉科学中的基于图像的目标追踪是一个重要的分支,无论是在工业界还是在其他领域都有非常广泛的应用。图像跟踪方法大致可分为两大类概率跟踪方法和确定性跟踪方法。概率跟踪方法由于性能稳定、可靠,已经成为图像跟踪的主流方法。卡尔曼滤波聚类方法和粒子滤波方法就是这类方法的典型代表。卡尔曼滤波聚类方法对系统模型和后验概率有很高的要求和严格限制,只能处理线性,高斯,单模态的情况,而在图像跟踪应用中,后验概率的分布往往是非线性、非高斯、多模态的,因此卡尔曼滤波聚类方法的应用收到一定限制。与卡尔曼滤波聚类方法不同,粒子滤波对于系统模型没有特殊要求,而且能够保持状态的多模态分布,不易受杂波的影响,在跟踪领域得到了很大发展。本文主要探讨粒子滤波算法在图像跟踪当中的应用,它的一系列理论基础,以及实现了一个简单的自适应粒子滤波算法。
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