屏幕批量获取任意点的颜色rgb值，或混合值

yangbing2112 2020-11-05 12:49:37

封装成authorware(或vb)vb调用函数

...全文

393 3 打赏收藏转发到动态举报

写回复

3 条回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

yangbing2112 2020-11-05

打赏
举报

回复

了解很多年前的教育软件authorware吗？由于设计缺陷，它只能调用外部函数u32来实现一些功能

yangbing2112 2020-11-05

打赏
举报

回复

是可变参数，能调用n次。

日立奔腾浪潮微软松下联想 2020-11-05

打赏
举报

回复

vb能调用可变数量参数的函数吗，否则批量获取怎么传不确定数量的坐标，用二维数组？

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：颜色拾取器是一款便捷工具，能帮助用户轻松获取屏幕上的颜色的RGB或GBK值，无需安装，即解压即用。它在设计、编程等领域尤其重要，能够满足处理GBK编码下颜色信息的需求。本工具的核心功能在于颜色检测，能显示用户点击屏幕任意位置的颜色代码。RGB色彩模式和GBK编码的介绍，以及如何使用该工具和相关文档的详细信息也被提供，以帮助用户快速掌握...

主页：https://niujinshuchong.github.io/monosdf/ 论文：https://arxiv.org/pdf/2206.00665.pdf Code：https://github.com/autonomousvision/monosdf 效果：我们使用通用预训练网络预测的单目几何线索来指导神经隐式曲面模型的优化。更具体地说，对于一批射线，我们将渲染预测的RGB颜色、深度和法线，并优化关于输入RGB图像和单眼几何线索。进一步，我们研究了神经隐式架构的不同设计选择，并提供了深入的分

(机翻的这篇属实看不懂)Abstract 近年来，神经隐式表面重建方法已成为多视图三维重建的流行方法。与传统的多视图立体方法相比，由于神经网络的归纳平滑偏差，这些方法往往会产生更平滑和更完整的重建。最先进的神经隐式方法允许从许多输入视图中高质量地重建简单场景。然而，对于更大、更复杂的场景以及从稀疏视点捕获的场景，它们的性能会显着下降。这主要是由于 RGB 重建损失中固有的模糊性没有提供足够的约束，特别是在观察较少和无纹理的区域。受单眼几何预测领域最新进展的推动，我们系统地探索了这些线索为改进神经

接上文本文提出了一种名为NeRF（Neural Radiance Fields）的方法，用于将场景表示为神经辐射场以进行视图合成。传统的方法使用离散的表面几何或体素表示来建模场景，但这些方法无法捕捉到真实场景的细节和光照效果。相反，NeRF利用深度神经网络来表示场景中每个点的辐射强度和颜色。具体而言，NeRF通过在相机光线上均匀采样点，并通过神经网络估计每个采样点的辐射强度和颜色。然后，通过卷积积分计算出相机光线通过场景的颜色。通过训练网络来最小化合成图像与真实图像之间的差异，可以学习到准确的场景表示。

K 均值聚类是一种无监督机器学习算法。它接收混合数据并且基于数据中的模式将数据分成小的组/簇。(又名sklearn)是一个针对 Python 的机器学习库。它包括各种分类回归、和聚类算法以及支持向量机(SVM)随机森林梯度提升k-means和DBSCAN，并且被设计为与像NumPy这样的 Python 库一起工作KNN 或 k-最近邻是一种监督学习算法。它可以应用于回归和分类问题的解决。KNN 是一种基于其最近样本来识别样本空间中任何特定点的类别或类标签的技术。

GAME，图形处理/多媒体

1,185

社区成员

14,330

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章