class EnemyPlane: """敌人飞机类""" def __init__(self, img_path, x, y, window): self.img = pygame.image.load(img_path) # 图片对象 self.x = x # 飞机坐标 self.y = y self.window = window # 飞机所在的窗口 self.is_hited = False self.anim_index = 0

时间: 2024-02-14 15:21:17 浏览: 20
这段代码是用于创建敌人飞机对象的。在这个类的构造函数中,使用`pygame.image.load()`函数加载了指定路径的图片,创建了一个飞机的图片对象。`self.x`和`self.y`是飞机在窗口中的位置,`self.window`是指定的窗口对象。`self.is_hited`用于记录该飞机是否被击中,`self.anim_index`用于记录飞机动画的帧数。通过这些属性和方法,该类可以实现敌人飞机在窗口中的显示和移动,以及被击中后的动画效果。
相关问题

class Map: def __init__(self, img_path, window): self.x = 0 self.bg_img1 = pygame.image.load(img_path) self.bg_img2 = pygame.image.load(img_path) self.bg1_y = - WINDOW_HEIGHT self.bg2_y = 0 self.window = window是什么意思

这是一个 Python 类定义,名为 Map。在类的构造函数 `__init__` 中,定义了一些属性: - `x`,初始值为 0。 - `bg_img1`,通过 `pygame.image.load(img_path)` 加载了一张图片,图片的路径为 `img_path`。 - `bg_img2`,同样通过 `pygame.image.load(img_path)` 加载了一张图片。 - `bg1_y`,初始值为负的窗口高度。 - `bg2_y`,初始值为 0。 - `window`,存储了一个 Pygame 窗口对象,它被传递给了 Map 类的构造函数。 这个类的作用是加载一张背景图片,并在 Pygame 窗口中循环滚动显示这张图片,以实现地图滚动的效果。

class HeroBullet: """英雄子弹类""" def __init__(self, img_path, x, y, window): self.img = pygame.image.load(img_path) self.x = x self.y = y self.window = window这串代码中韦森么可以不用指定图片路径

这串代码中是不能不指定图片路径的。`pygame.image.load()`函数需要指定图片的路径才能正确加载图片,否则会导致程序出错。在这段代码中,`img_path`参数用于指定图片路径,所以必须将其替换为实际的图片路径。如果你想让这个类更加灵活,可以将图片路径作为参数传入该类的构造函数中,这样可以在实例化该类时动态地指定不同的图片路径。

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下面代码什么作用class MainWindow(QMainWindow, Ui_mainWindow): def init(self, parent=None): super(MainWindow, self).init(parent) self.setupUi(self) self.m_flag = False # style 1: window can be stretched # self.setWindowFlags(Qt.CustomizeWindowHint | Qt.WindowStaysOnTopHint) # style 2: window can not be stretched self.setWindowFlags(Qt.Window | Qt.FramelessWindowHint | Qt.WindowSystemMenuHint | Qt.WindowMinimizeButtonHint | Qt.WindowMaximizeButtonHint) # self.setWindowOpacity(0.85) # Transparency of window self.minButton.clicked.connect(self.showMinimized) self.maxButton.clicked.connect(self.max_or_restore) # show Maximized window # self.maxButton.animateClick(10) self.closeButton.clicked.connect(self.close) self.qtimer = QTimer(self) self.qtimer.setSingleShot(True) self.qtimer.timeout.connect(lambda: self.statistic_label.clear()) # search models automatically 自动搜索模型 self.comboBox.clear() self.pt_list = os.listdir('./pt') self.pt_list = [file for file in self.pt_list if file.endswith('.pt')] self.pt_list.sort(key=lambda x: os.path.getsize('./pt/'+x)) self.comboBox.clear() self.comboBox.addItems(self.pt_list) self.qtimer_search = QTimer(self) self.qtimer_search.timeout.connect(lambda: self.search_pt()) self.qtimer_search.start(2000) # yolov5 thread self.det_thread = DetThread() self.model_type = self.comboBox.currentText() self.det_thread.weights = "./pt/%s" % self.model_type self.det_thread.source = '0' self.det_thread.percent_length = self.progressBar.maximum() self.det_thread.send_raw.connect(lambda x: self.show_image(x, self.raw_video)) self.det_thread.send_img.connect(lambda x: self.show_image(x, self.out_video)) self.det_thread.send_statistic.connect(self.show_statistic) self.det_thread.send_msg.connect(lambda x: self.show_msg(x)) self.det_thread.send_percent.connect(lambda x: self.progressBar.setValue(x)) self.det_thread.send_fps.connect(lambda x: self.fps_label.setText(x)) self.fileButton.clicked.connect(self.open_file) self.cameraButton.clicked.connect(self.chose_cam) self.rtspButton.clicked.connect(self.chose_rtsp) self.runButton.clicked.connect(self.run_or_continue) self.stopButton.clicked.connect(self.stop) self.comboBox.currentTextChanged.connect(self.change_model) self.confSpinBox.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'confSpinBox')) self.confSlider.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'confSlider')) self.iouSpinBox.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'iouSpinBox')) self.iouSlider.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'iouSlider')) self.rateSpinBox.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'rateSpinBox')) self.rateSlider.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'rateSlider')) self.checkBox.clicked.connect(self.checkrate) self.saveCheckBox.clicked.connect(self.is_save) self.load_setting()

将下列生成器改造成能够匹配edge-connect中的InpaintingModel的预训练模型键值的结构:class Generator(nn.Module): def init(self): super(Generator, self).init() self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(64, 128, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(128, 256, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(256, 512, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(512, 4000, 1), nn.BatchNorm2d(4000), nn.LeakyReLU(0.2) ) self.decoder = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(4000, 512, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(512, 256, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(256, 128, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(128, 64, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(64, 3, 3, stride=1, padding=1), nn.Tanh() ) def forward(self, x): x = self.encoder(x) x = self.decoder(x) return x 另外修复部分代码定义为if __name__ == '__main__': root = tk.Tk() root.withdraw() f_path = filedialog.askopenfilename() img = cv.imread(f_path) pre_pts = -1, -1 cv.namedWindow('picture', cv.WINDOW_NORMAL) cv.resizeWindow('picture', 256, 256) cv.moveWindow('picture', 600, 300) cv.imshow('picture', img) cv.setMouseCallback('picture', draw) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() mask = cv.inRange(img, (0, 0, 0), (1, 1, 1)) image_tensor = transforms.ToTensor()(img) mask_tensor = transforms.ToTensor()(mask) image_tensor = image_tensor.unsqueeze(0) mask_tensor = mask_tensor.unsqueeze(0) generator = Generator() load_edgeconnect_weights(generator, 'E:/fin/models/gen.pth') image_tensor = image_tensor.cuda() mask_tensor = mask_tensor.cuda() generator = generator.cuda() with torch.no_grad(): output_tensor = generator(image_tensor, mask_tensor)

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