transform.Translate((Dess[index].position - transform.position).normalized * 2 * Time.deltaTime);
时间: 2024-05-31 09:11:07 浏览: 21
这是一个Unity中的脚本代码,其中包含了一个Transform组件的方法Translate。Translate的作用是将物体沿着指定方向移动指定的距离。这里的参数是(Dess[index].position - transform.position).normalized * 2 * Time.deltaTime,表示目标点Dess[index]与当前物体的位置之差的归一化向量乘以移动速度2和时间间隔Time.deltaTime的乘积,作为移动距离。这样做的目的是让物体以匀速朝目标点移动。
相关问题
解释代码public class NavTest : MonoBehaviour { public NavMeshAgent agent;//自身寻路代理 public Transform[] Dess; public int index = 0; private void Update() { //MoveTest(NavMeshTest); MoveTest(MoveTowardsTest); //MoveTest(TranslateTest); } public void MoveTest(FindPath path) { if (Vector3.Distance(transform.position, Dess[index].position) <= 0.5f) { if (index < Dess.Length - 1) { index += 1; } else { index = Dess.Length - 1; } } path.Invoke(); } public void NavMeshTest() { agent.SetDestination(Dess[index].position); } public void MoveTowardsTest() { transform.position = Vector3.MoveTowards(transform.position, Dess[index].position, 6 * Time.deltaTime); } public void TranslateTest() { transform.Translate((Dess[index].position - transform.position).normalized * 6 * Time.deltaTime); } }
这是一个用于测试不同移动方式的脚本。其中包括以下功能:
1. 获取自身寻路代理:使用 NavMeshAgent 组件实现自身寻路代理。
2. 设置目标点:使用 Transform 数组存储多个目标点。
3. 移动测试:MoveTest 方法接受一个委托参数 path,用于调用不同的移动方式。在 MoveTest 中,首先判断当前位置和目标点之间的距离是否小于等于 0.5f,如果是,则将目标点索引 index 加 1。如果 index 大于等于 Dess 数组长度,则将 index 设为 Dess 数组长度减 1,避免索引越界。
4. 寻路移动:NavMeshTest 方法使用自身寻路代理 NavMeshAgent 将角色移动到目标点。
5. MoveTowards 移动:MoveTowardsTest 方法使用 Vector3.MoveTowards 方法将角色平滑地移动到目标点。
6. Translate 移动:TranslateTest 方法使用 transform.Translate 方法将角色向目标点方向平移。
通过修改 MoveTest 中的 path 参数,可以选择不同的移动方式。
使用ORB和KNN把一张照片与文件夹里的照片匹配最后输出照片名称
好的,让我来回答你的问题。
除了ORB和暴力匹配法,还可以使用ORB和KNN匹配法来匹配一张照片与文件夹里的照片。KNN(K-Nearest Neighbor)是一种基于距离的分类算法,它可以用来判断两个特征描述子之间的相似度。
具体来说,使用ORB和KNN匹配法的步骤如下:
1. 读取目标照片和文件夹中的所有照片,并使用ORB算法提取它们的特征点和描述子。
2. 对于目标照片中的每个特征描述子,使用KNN算法找到与之最匹配的文件夹中的照片,即距离最近的照片。
3. 输出匹配结果照片的名称。
下面是一个基本的代码框架,供你参考:
```python
import cv2
import os
# 读取目标照片和文件夹中的所有照片
target_img = cv2.imread('target.jpg')
img_folder = 'img_folder_path'
img_names = os.listdir(img_folder)
# 创建ORB检测器
orb = cv2.ORB_create()
# 提取目标照片和文件夹中所有照片的特征点和描述子
target_kp, target_des = orb.detectAndCompute(target_img, None)
img_kps, img_dess = [], []
for img_name in img_names:
img_path = os.path.join(img_folder, img_name)
img = cv2.imread(img_path)
img_kp, img_des = orb.detectAndCompute(img, None)
img_kps.append(img_kp)
img_dess.append(img_des)
# 使用KNN算法匹配目标照片和文件夹中的照片
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=False)
matches = []
for des in target_des:
dists = []
for img_des in img_dess:
if img_des is None:
continue
matches = bf.knnMatch(des, img_des, k=2)
good_matches = []
for m, n in matches:
if m.distance < 0.75 * n.distance:
good_matches.append(m)
dist = sum([m.distance for m in good_matches])
dists.append(dist)
match = dists.index(min(dists))
matches.append((match, min(dists)))
# 输出匹配结果照片的名称
for match, dist in matches:
print(img_names[match])
```
需要注意的是,上述代码仅提供了一个基本的框架,实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和优化。
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