temple run源代码

时间: 2024-01-20 12:01:15 浏览: 35
Temple Run 是一款大受欢迎的手机游戏,它的源代码是由Imangi Studios开发的。Temple Run 的源代码包括游戏的整体架构、角色动作设计、游戏逻辑、关卡设计以及图形和音频效果等方面。游戏的源代码通过编程语言来实现,其中包括了大量的代码、算法和数据结构等。 Temple Run 的源代码是由专业的游戏开发团队编写而成,其复杂度较高。通过分析源代码,我们可以深入了解游戏的开发细节,比如游戏中各种障碍物的生成和排列规律、角色的移动和动作设计、以及游戏的得分计算规则等。 通过研究和分析Temple Run的源代码,我们可以学习到游戏开发的一些先进技术和方法,比如游戏引擎的设计、碰撞检测算法、画面渲染技术等。这对于想要从事游戏开发的人来说,具有很高的参考价值。 另外,Temple Run的源代码也可以被用来进行二次开发,比如制作新的关卡或者新增游戏角色等。有些开发者还可以通过修改源代码来制作自己的定制版本,从而推出独特的游戏作品。 总之,Temple Run的源代码包含了丰富的游戏开发知识和技术,它对于游戏开发者来说具有很高的学习和参考价值。
相关问题

temple扒取网页

扒取网页是指通过自动化的方式,将网页上的信息提取出来并进行处理的过程。而temple扒取网页则是指在扒取网页的过程中,使用模板进行信息提取和规则匹配。 在temple扒取网页中,首先需要选择一个适合的模板。模板是指包含了要提取的信息所在位置和相关规则的一种数据结构。通过分析网页的结构和内容,可以确定模板中的字段和规则,使得提取的信息更准确和完整。 在模板确定后,就可以开始扒取网页了。首先,需要获取网页的内容,可以通过网络请求获取网页的HTML代码。然后,根据模板中所定义的规则,使用相应的技术(如正则表达式或XPath)来解析HTML代码,定位和提取出所需的信息。 在提取信息过程中,可能会遇到一些问题,比如网页的结构可能会发生变化,导致模板无法准确匹配。针对这些情况,可以使用一些技术手段来处理,如动态模板匹配、同义词技术等。 最后,提取出的信息可以进行进一步的处理和应用。例如,可以将提取出的数据存储到数据库中,或者进行数据分析和挖掘,用于生成报告、做决策等。 总之,temple扒取网页是一种自动化的信息提取过程,通过选择和使用模板,可以准确、高效地提取网页上的信息,为后续的数据处理和应用提供支持。

keil5mdk没有temple

Keil MDK(Microcontroller Development Kit)是一款由Keil Software开发的集成开发环境(IDE),用于嵌入式系统的软件开发。Keil MDK提供了一套完整的工具链,包括编译器、调试器和仿真器,以帮助开发者进行嵌入式软件的开发和调试。 关于Keil MDK没有temple这一问题,我不太清楚您具体指的是什么。如果您是指Keil MDK没有提供模板(template)功能,那么确实在Keil MDK中没有内置的项目模板。但是,您可以通过手动配置项目设置来创建新的项目,并根据需要添加源文件、库文件等。 如果您有其他关于Keil MDK的问题,我会尽力回答。以下是一些相关问题供您参考:

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加强代码:ray_image = gray_guss(temple_recognition) # 图像阈值化操作——获得二值化图 ret, temple_two = cv.threshold(gray_image, 0, 255, cv.THRESH_OTSU) cv_imshow("temple_two",temple_two) #膨胀操作,使字膨胀为一个近似的整体,为分割做准备 kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (4, 25)) image = cv.dilate(temple_two, kernel) # # 中值滤波(去噪) # image = cv.medianBlur(image, 21) cv_imshow("image",image) ################################################################################# ################################################################################## # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv.findContours(image, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # cv.drawContours(temple_recognition,contours,-1,(0,0,255),3) # cv_imshow("dudu",temple_recognition) words = [] word_images = [] #对所有轮廓逐一操作 for item in contours: word = [] rect = cv.boundingRect(item) x = rect[0] y = rect[1] weight = rect[2] height = rect[3] word.append(x) word.append(y) word.append(weight) word.append(height) words.append(word) # 排序,车牌号有顺序。words是一个嵌套列表 words = sorted(words,key=lambda s:s[0],reverse=False) word_lenth = 0 #word中存放轮廓的起始点和宽高 for word in words: # 筛选字符的轮廓 #if (word[3] > (word[2] * 1.5)) and (word[3] < (word[2] * 3.5) or ((word[3] > (word[2] * 1.5))and(word[1]>201))): if(word[3] > (word[2] * 1.5)): word_lenth = word_lenth+1 splite_image = temple_two[word[1]:word[1] + word[3], word[0]:word[0] + word[2]] word_images.append(splite_image) del word_images[2] print(word_lenth) print(words) for i,j in enumerate(word_images): plt.subplot(1,word_lenth,i+1) plt.imshow(j,cmap='gray') plt.show()

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