Привет, я хотел бы установить в pygame непрямоугольную область отсечения (в данном случае как символ «P»), где было бы строго ограничено, где рисовать другие объекты.
Есть ли вариант?
большое спасибо
Pygame: как рисовать в области отсечения, отличной от прямоугольника
09.05.2011
Ответы:
1
Давайте посмотрим, правильно ли я понимаю ваш вопрос: вы хотите «слепить» изображение на поверхность, но сделать это через маску, которая позволит только определенным пикселям источника фактически оказаться на поверхности?
У меня была именно эта проблема, и сначала я думал, что это можно сделать только через PIL. Однако после некоторого чтения и экспериментов оказывается, что это действительно можно сделать с помощью довольно неясных «специальных флагов» pygame. Ниже приведена функция, которая, надеюсь, делает то, что вы хотите.
def blit_mask(source, dest, destpos, mask, maskrect):
"""
Blit an source image to the dest surface, at destpos, with a mask, using
only the maskrect part of the mask.
"""
tmp = source.copy()
tmp.blit(mask, maskrect.topleft, maskrect, special_flags=pygame.BLEND_RGBA_MULT)
dest.blit(tmp, destpos, dest.get_rect().clip(maskrect))
Маска должна быть белой там, где вы хотите, чтобы она была прозрачной, и черной в противном случае.
09.05.2011
2
А вот полный код, который разбивает 2 прямоугольника на текст "Hello World! :D". Наслаждаться.
import pygame, sys, time
from pygame.constants import QUIT
pygame.init()
windowSurface = pygame.display.set_mode((800, 600), 0, 32)
pygame.display.set_caption('Hello World!')
WHITE = (255, 255, 255)
RED = (255, 0, 0)
GREEN = (0, 255, 0)
basicFont = pygame.font.SysFont("Times New Roman", 100)
text = basicFont.render('Hello world! :D', True, WHITE)
def blit_mask(source, dest, destpos, mask, maskrect):
"""
Blit an source image to the dest surface, at destpos, with a mask, using
only the maskrect part of the mask.
"""
windowSurface.fill(WHITE)
tmp = source.copy()
tmp.blit(mask, destpos, maskrect, special_flags=pygame.BLEND_RGBA_MULT) # mask 1 green
tmp.blit(red, (destpos[0]+100,0), maskrect, special_flags=pygame.BLEND_RGBA_MULT) # mask 2 red
dest.blit(tmp, (0,0), dest.get_rect().clip(maskrect))
pygame.display.update()
red = pygame.Surface((200,100))
red.fill(RED)
green = pygame.Surface((100,100),0)
green.fill(GREEN)
for a in range(700):
blit_mask(text, windowSurface , (a,0), green, (0,0,800,600))
while True:
for event in pygame.event.get():
if event.type == QUIT:
pygame.quit()
sys.exit()
10.05.2011
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..