# 基于Unity引擎的像素风格沙盒游戏 ## 项目简介 本项目是一个基于Unity引擎开发的像素风格沙盒游戏，灵感来源于Minecraft。游戏的核心功能是动态生成区块，玩家可以在一个无限生成的世界中探索、建造和互动。项目目前处于半成品阶段，但已经实现了基本的区块生成、玩家控制和简单的交互功能。 ## 项目的主要特性和功能 1. 动态区块生成 使用Perlin噪音函数生成随机地形，支持无限地图扩展。 区块加载和卸载机制，优化内存使用。 2. 玩家控制 第一人称视角控制，支持鼠标和键盘输入。 角色移动、跳跃和奔跑功能，具有物理碰撞检测。 头部晃动效果，增强沉浸感。 3. 交互功能 玩家可以通过鼠标点击与世界中的方块进行交互，如放置和移除方块。 支持跨平台输入配置，适用于不同设备。 4. 图形渲染 使用自定义的网格生成工具，动态创建和更新方块的渲染数据。

在本节【Godot4自学手册】中，我们将专注于如何为我们的2D游戏主角实现血量显示功能。Godot是一个强大的开源游戏引擎，特别适合2D和3D游戏开发，而Godot4作为最新版本，引入了许多改进和新特性，使得游戏开发变得更加高效和直观。在2D像素游戏中，血量显示是常见的UI元素，它为玩家提供了角色健康状况的实时反馈。 我们需要创建一个UI节点来表示血量条。在Godot4中，我们可以使用`Rect2D`或`ProgressBar`节点来实现这个效果。`Rect2D`可以自定义形状和颜色，而`ProgressBar`则提供了一个预设的进度条样式，它可以方便地调整填充比例以表示血量。为了使血量条更具有可读性，我们可能会选择一个有背景和填充色的`ProgressBar`。 接下来，我们要将这个血量条与主角的健康值（HP）关联起来。在Godot中，我们可以创建一个`Script`来管理主角的属性，如HP，并且在该脚本中添加一个方法来更新血量条。将主角节点和血量条节点分别创建，并在场景中正确地进行父子关系配置。然后，将血量条的`value`属性绑定到主角脚本中的HP变量，这样当HP改变时，血量条会自动更新。 为了实现伤害和治疗效果，我们需要在主角脚本中添加相应的方法。例如，可以创建`take_damage`和`heal`函数，它们接受一个参数来表示伤害或治疗的数值，并据此更新HP。同时，这些函数应该触发血量条的更新。 考虑到游戏设计，我们可能还需要设置一个最小和最大血量限制，以及一些动画效果，比如血量减少时的缩放或颜色变化。这可以通过添加`Tween`节点并编写相应动画脚本来实现。在主角受到伤害时，启动一个短暂的缩放动画，让血量条短暂收缩，然后恢复到实际血量，这样能增强视觉反馈。 此外，为了增加游戏体验，我们可以添加一个血量警告系统，当主角血量低于一定阈值时，血量条的颜色会变为红色或者闪烁，提示玩家角色处于危险状态。这可以通过修改血量条的颜色和/或添加额外的UI元素来实现。 别忘了在游戏开始时初始化血量条，确保它与主角的初始HP一致。并且，当主角死亡时，血量条应该完全清零，同时触发死亡动画或游戏结束的逻辑。 通过学习这一节内容，你应该能够掌握在Godot4中创建和管理血量显示的基本步骤，从而提升你的2D游戏开发技能。通过实践和不断迭代，你可以创造出更加丰富的游戏界面和沉浸式的游戏体验。记住，Godot4的灵活性和强大功能允许你实现各种创意，所以不要害怕尝试新的设计和功能。

内容概要：本文详细介绍了利用Google Earth Engine (GEE) 进行Sentinel-2卫星数据处理与分类的全流程。首先，通过筛选特定区域（AOI）、时间范围和云覆盖度的数据，去除云层和阴影干扰，并计算云掩膜后的图像中值以提高质量。接着，对图像进行分割并选取关键波段和聚类信息，准备训练数据集，包括多种地表覆盖类型（如非正式定居点、植被、裸地、水体等）。然后，使用随机森林算法训练分类器，并对分割后的图像进行分类。此外，还进行了像素级别的分类作为对比。最后，将分类结果导出到Google Drive，并评估了模型的训练和验证精度。 适合人群：遥感数据分析人员、地理信息系统（GIS）从业者以及对地球观测数据处理感兴趣的科研人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①掌握Sentinel-2数据的预处理方法，如去云、降噪等；②学习基于GEE平台的地物分类流程，包括样本准备、模型训练、结果评估等；③理解不同级别（对象级与像素级）分类的区别及其应用场景。 其他说明：本教程侧重于实际操作步骤，提供了完整的Python代码示例，帮助读者快速上手GEE平台上的遥感影像处理任务。同时，通过比较对象级和像素级分类的效果，可以更好地选择合适的分类方法。

Pixel Arsenal 像素武器特效库Unity动效插件资源unitypackage 版本1.51 支持Unity版本5.3.4或更高 Pixel Arsenal 包含约 500 个复古粒子特效。 支持标准管线和 LWRP 该资源包包含导弹、爆炸、喷火器以及多种其他战斗交互效果。 这些特效分为三类：战斗特效、环境特效以及互动特效。 功能： - 79 个独特的特效 - 总计 378 个预制件 - 大多数特效有 4 种颜色 - 47 种声音特效 - 61 个纹理 - 预着色的纹理图集 - 模块化纹理图集 - 低分辨率纹理图集 - 互动演示项目 - 光照效果脚本 - 静态激光束脚本 战斗特效： - 黑洞特效（1 种） - 喷火特效（2 种） - 血化特效（5 种） - 死亡特效（8 种） - 爆炸特效（14 种） - 喷火特效（2 种） - 导弹特效（18 种） - 枪口闪光特效（9 种） - 新星特效（1 种） - 再生特效（1 种） - 剑特效（砍劈/冲击） 环境特效： - 新星特效（3 种） - 新星特效（3 种） - 火光特效（1 种） - 劫掠特效（2 种） - 雨（1 种）

视频四像素模式转单像素模式，输入数据96bit位宽，输出数据位宽24bit，输出时钟频率比输入时钟频率需提高4倍。仿真工程将testpattern测试图转换后再存为bmp位图。

视频单像素模式转双像素模式，数据位宽增加一倍，时钟频率可以降低一半。仿真工程将testpattern测试图转换后再存为bmp位图。

视频单像素模式转4像素模式，数据位宽增加4倍，时钟频率可以降低为四分之一。仿真工程将testpattern测试图转换后再存为bmp位图。

视频双像素模式转单像素模式，输入数据48bit位宽，输出数据位宽24bit，输出时钟频率比输入时钟频率需提高一倍。仿真工程将testpattern测试图转换后再存为bmp位图。

在图像处理领域，亚像素（Subpixel）定位技术是一种提高边缘检测精度的重要手段。本话题主要探讨了如何利用Zernike moments（泽尼克矩）在MATLAB环境下实现亚像素级别的边缘检测，这对于精确测量和分析图像中的微小细节至关重要。 Zernike moments是一种在圆形或对称形状图像上定义的多项式矩，它具有良好的旋转不变性和形状描述能力。在边缘检测中，Zernike moments可以提供更精确的边缘位置，因为它们可以捕获到边缘轮廓的细微变化。MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化工具，为实现这一过程提供了便利的环境。 我们需要加载`zernike7.m`这个MATLAB脚本，该脚本包含了Zernike moments的计算和应用到亚像素边缘检测的具体算法。通常，边缘检测算法如Canny、Sobel等只能提供像素级别的精度，而通过Zernike moments，我们可以进一步细化边缘位置，达到亚像素级别。 在提供的`4.bmp`、`5.bmp`、`6.bmp`、`1.bmp`和`12.bmp`这些图像文件中，我们可以看到不同零件的图像，这些图像可能是用于测试和验证Zernike边缘检测算法效果的样本。每个图像的边缘检测结果可以通过运行MATLAB脚本来获得，这将揭示Zernike方法如何提升边缘定位的准确性。 Zernike边缘检测步骤大致如下： 1. 预处理：对输入图像进行灰度化和噪声去除，通常使用高斯滤波器。 2. 计算Zernike moments：对预处理后的图像，应用Zernike moments公式，生成一系列描述图像形状特征的矩。 3. 边缘检测：通过对Zernike moments的梯度或者零交叉点分析，找到边缘的位置。 4. 亚像素定位：利用Zernike moments的连续性，通过插值或其他优化方法来确定边缘的确切亚像素位置。 通过这种方法，不仅可以提高边缘检测的精确度，还能保持图像的原始形状信息，这对于精密测量和分析微小零件的尺寸至关重要。在实际应用中，例如在半导体制造、生物医学成像等领域，亚像素级别的边缘检测可以显著提升分析结果的可靠性。 Zernike moments结合MATLAB在亚像素边缘检测中的应用，为图像处理带来了一种有效且精确的工具。通过深入理解Zernike矩的数学原理以及MATLAB脚本的实现方式，我们可以更好地优化图像分析过程，从而在科研和工业领域取得更精确的测量结果。

海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作