대부분의 그림에는 RGB 데이터라고도 하는 빨간색, 녹색 및 파란색의 세 가지 데이터 채널이 있습니다. 이미지의 각 픽셀에는 각 색상 채널에 대한 값이 있으며 JMP에서 (0,0,0)은 검정색, (1,1,1) 흰색, (1,0,0) 빨간색 및 (0.5,0.5)입니다. ,0.5) 회색.
웹 디자이너는 투명성을 위해 또 다른 정보 채널을 좋아합니다. 아이콘에는 종종 배경이 보이도록 하는 투명한 영역이 있습니다. 이 채널을 알파 채널이라고 하며 RGBA가 됩니다.
알파 채널은 색상 채널과 마찬가지로 분수 값을 가질 수 있습니다. 알파와 1 - 알파는 결과를 만드는 데 사용되는 전경과 배경의 비율입니다. 너무 가까이 보지 않으면 결과가 아주 좋습니다.
Alpha transparency around JMP's iconAlpha transparency around JMP's iconAlpha transparency around JMP's iconAlpha transparency around JMP's iconJMP 아이콘 주변의 알파 투명도
첨부된 AlphaIcon.jmpapp을 실행하여 실험해 볼 수 있습니다. 아이콘 뒤의 그라데이션은 투명 영역을 통해 표시되며 가장자리는 파란색과 녹색 또는 파란색과 주황색 사이에서 교차 페이드됩니다. 알파 값이 0.0이면 그래디언트가 표시됩니다. 1.0은 아이콘을 표시하고 분수 값은 크로스 페이딩을 표시합니다. (저는 돋보기 앱을 사용하여 큰 픽셀화된 이미지를 얻었습니다. 앱 빌더를 사용하여 그래디언트가 있는 그래프 위에 아이콘 상자를 띄웠습니다.)
위의 예는 알파 채널이 사용되는 일반적인 방법입니다. 아래 예는 변형입니다. JSL은 RGB 값으로 색상을 그리고 알파 값으로 흰색(또는 검은색) 선을 그립니다. 동일한 효과를 얻는 다른 방법이 있지만 이 방법은 데이터를 병합하기 위해 추가 코드가 필요하지 않았습니다. 선의 색상은 이미지 상자를 포함하는 테두리 상자의 배경색에 따라 결정됩니다. 알파 값이 0이면 배경이 표시됩니다. render 함수에서 bitcolor와 bitcurve라는 두 개의 배열을 결합하여 이미지를 만듭니다. bitcurve는 선이 나타나야 하는 곳에 1.0으로 구성되어 있으므로 1-bitcurve는 필요한 알파 채널을 만듭니다.
{red,green,blue} = colortorgb(bitcolor);
image=newimage("rgba",{red,green,blue,1-bitcurve});검정색 배경의 흰색 선에서 흰색 배경의 검정색 선으로 결과를 변경하려면 테두리 상자 색상을 변경하면 됩니다.
newwindow("curves",bb=borderbox(textbox("")));
bb<<SETBACKGROUNDCOLOR></SETBACKGROUNDCOLOR>테두리 상자는 첫 번째 이미지로 대체되는 더미 텍스트 상자 자식으로 생성됩니다.
(bb<<CHILD></CHILD>
왼쪽이 Bitcurve, 중앙이 Bitcolor, 오른쪽이 RGBA입니다. 이 이미지에서 RGB 데이터는 대부분 검은색이고 흰색 배경은 알파 채널이 > 0.0인 곳을 통해 보여줍니다.
Border box with a white backgroundBorder box with a white backgroundBorder box with a white backgroundBorder box with a white background흰색 배경의 테두리 상자
이 이미지에서 RGB 데이터는 대부분 흰색이고 검정색 배경이 대신 표시됩니다.
Border box with a black backgroundBorder box with a black backgroundBorder box with a black backgroundBorder box with a black background검정색 배경의 테두리 상자
위의 두 이미지에서 오른쪽은 테두리 상자의 배경색 위에 색상의 알파 블렌딩을 보여줍니다.
첨부된 curveyBlog.jsl은 활성 라인을 증가시키고 임의로 분기하고 사진을 찍어 이미지를 빌드합니다. 비디오는 여기 그리고 최대화를 원합니다.
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감사해요! 저는 무작위 요소가 사용되는 방법을 지시하는 데 도움이 되는 여러 조정 가능한 매개변수가 있는 알고리즘을 좋아합니다. 이것은 덩굴이 더 이상의 성장을 막기에 충분한 공간을 사용할 때까지 달렸습니다. 매개변수가 선택되면 여러 번 실행하여 마음에 드는 비디오 길이를 만들기 위해 올바른 단계 크기로 마음에 드는 이미지 세트를 얻었습니다.
