前言 “Morph Targets” 指设定一个或多个目标，然后使顶点朝着目标变形。 我查到UE中有两种实现方式： 基于骨骼Mesh的。基于StaticMesh的。详见Static Mesh Morph Targets。此时变形将通过材质中的顶点偏移实现，而移动的数据将存在UV中，即有几个变形目标则多存几套UV。 本篇的实验是基于骨骼的。 目标是实验 Maya、Houdini、Blende

梯度是指图像梯度，可以简单地理解为像素的变化程度。 如果⼏个连续的像素，其像素值跨度越⼤，则梯度值越⼤。 梯度运算的运算过程：让原图的膨胀图减原图的腐蚀图。因为膨胀图⽐原图⼤，腐蚀图⽐原图⼩，利⽤腐蚀图将膨胀图掏空，就得到了原图的轮廓图。 梯度有两个重要的属性，一个是梯度的大小：它描述了图像变化的强弱，一是梯度的角度：它描述了图像中在每个点（像素）上强度变化最大的方向 梯度运算的参数为

形态学梯度运算是用图像的膨胀图像减腐蚀图像的操作，该操作可以获取原始图像中前景图像的边缘。 例如，图 8-20 演示了形态学梯度运算。 从图 8-20 中可以看到，形态学梯度运算使用膨胀图像（扩张亮度）减腐蚀图像（收缩亮度），得到原始图像中前景对象的边缘。 通过将函数 cv2.morphologyEx()的操作类型参数 op 设置为“cv2.MORPH_GRADIENT”， 可以实

腐蚀操作和膨胀操作是形态学运算的基础，将腐蚀和膨胀操作进行组合，就可以实现开运算、闭运算（关运算）、形态学梯度（MorphologicalGradient）运算、礼帽运算（顶帽运算）、黑帽运算、击中击不中等多种不同形式的运算。 OpenCV 提供了函数 cv2.morphologyEx()来实现上述形态学运算，其语法结构如下： dst = cv2.morphologyEx( src,

查了半天，是路径问题。 先确定是不是路径写错了，再看看是不是有中文，有的是不识别中文路径的。 我用的是jupyter notebook，jupyter 应该是不识别中文路径，我的图片名字是中文，改了就可以了。

最近很是喜爱一些酷炫的动画效果，特意在github上找了一些，看看他们是怎么做到的，做个分析，顺便可以对自定义控件和动画有进一步的认识。 先来看下这个库中button的变化效果是什么样的： 是不是很酷炫，而且中间的变化过程很舒服，没有僵硬的感觉，应用的场景也比较广：只要点击按钮，执行一个操作之后，返回结果，这个结果以对错表示，如果是一个耗时的操作还可以显示执行的进度，有很好的用户体验。

在实现《乱纪元大冒险》（见：http://www.cnblogs.com/wantnon/p/4857072.html）中由于质子展开失败形成的变形几何体和眼睛。几何体经过一系列形变最后变成眼睛。这个显然是应该用morph（blendshape）来做了，恰好unity5是支持blendshape的。 例如上图中 正四面体 通过progressive morph依次变形为立方体、球体、眼球。 我

0×00 写在前面 欢迎来到《从零开始学Fuzzing系列》。 软件漏洞领域涉及漏洞分析和漏洞挖掘两个方向，目前安全站点关于各种漏洞分析的文章层出不穷，从2013年几天甚至几周才出来的分析文章，到现在几乎与漏洞预警同时发布的报告，也反映出这几年来漏洞分析技术的发展之迅速。 但不可否认的是，与之相辅相成的漏洞挖掘方向（目前大家普遍用的是Fuzzing，高校及实验室研究较多的是BitBla