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刚出道混江湖战神三国OL五子良将实力解析
关键字：休闲
　　《战神三国OL》新版本震撼推出曹魏五子良将，极大扩充了魏势力的军容规模，原本属于魏国阵营的主公终于迎来了国势强盛的春天，而属于吴蜀势力的主公也可以施展拉拢收揽的手段强行拽入伙。五子良将的实力究竟如何，是否值得入手？就由本军师为主公分析一下吧。
　　(战斗场景)
　　一、历史五子实力：曹魏元老，军事名将。
　　五子良将是魏国功勋最为卓著，非曹氏嫡系的五位将军，分别是张辽、张A、徐晃、乐进、于禁。其中张辽原为吕布部将，骁勇善战，逍遥津一战几乎擒杀孙权，威震天下;张A原为袁绍部将，文武双全，街亭一战大败马谡，令诸葛亮伐魏的计划满盘皆输;而徐晃曾是流寇部将，加入曹操后，征颜良战文丑，讨马超破关羽，治军严整而有“周亚夫之风”;而乐进和于禁则是随曹操起家的宿将，有勇有谋且南征北战屡立战功，为曹魏付出了汗马之劳。
　　(上阵场景)
　　二、游五子实力：攻守均衡，持久血战。
　　五子良将在游戏中实力如何呢？由武将的兵种来看，张辽为斧兵、张A与乐进为朴刀兵、徐晃为武斗兵、于禁为藤甲兵，故而五子良将的属性都是超高血量、而攻击防御较为平衡，主公们乍一看可能感觉属性明显不如五虎上将，不过还请稍安勿躁，结合武将的技能，就明白五子良将的优势所在了。
　　武将 技能 技能效果
　　张辽 突袭 每次攻击对2个敌方武将造成80%伤害。
　　张A 奋勇 每第二次攻击对2个敌方武将造成120%伤害。
　　徐晃 怒斩 开局对1个敌方武将造成220%伤害。
　　乐进 伏击 每第三次攻击对3个敌方武将造成85%伤害。
　　于禁 背水 每第二次攻击对1个敌方武将造成180%伤害。
　　五子良将的技能中除了徐晃的技能是开局只能释放一次之外，其他的武将技能全部都是可在战局内循环释放的技能，这就是为何五子良将全是近战血盾型职业。对于推关卡征战副本来说，拥有一队能抗能打的皮厚战团，绝对令主公省力省心。而回顾一下五虎上将整容，你会发现五虎中黄忠、关羽、马超的技能全是开局释放，而且有比较脆皮的远程和冲锋兵种，这种就适合竞技和对付低攻高防的敌军，一经突破绝对溃败。而五子良将队伍倒下一个我，还有四个我，分分钟都能逆袭给你看。
　　(五子羁绊)
　　三、五子招募心得：亲民易招募，羁绊超给力。
　　五子良将在三国演义中虽然没有五虎上将那样红得发紫，但在历史之中却绝对是犹有过之的军事名将。譬如孙权就十分忌惮张辽，而刘备和诸葛亮则十分提防张A。两位都是历代推崇的智将。有的主公实在舍不得五虎上将替换下阵也没有关系，凑齐五子良将还有巨大羁绊增益，纵使五子良将不上阵也能发挥增益效果，属性加成能够使得战斗更加有利于我方。
　　对于本身没有获得五虎上将的主公来说，五子良将绝对亲民，张辽与张A有几率出现在签到攒武魂石的活动中，其中充值活动也免费送张辽，同时张A和于禁的武魂在副本通关宝箱中可以获得，而祈福台五子良将的获得几率较大。五位猛将刚出道，都十分渴望一展身手哦，慧眼识英雄的主公快来带走他们吧!
[ 责任编辑：姜静 ]
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全民闯天下张辽英雄属性及获得方法介绍
16:08来源：游戏狗作者：吃猫的鱼
全民闯天下张辽英雄属性及获得方法介绍，字文远，吕布麾下头号种子选手，被曹阿蛮收于帐下，屡立战功，五子良将之一。这是一个前排的坦克，同时兼具着不错的辅助效果，可提高全体队友物攻法攻和移动速度。
气血上限：2768 物理攻击：235
物理护甲：3 法术攻击：174
法术抗性：3 物理暴击值：-
通过过关斩将兑换获得，或者抽奖探宝
&&&英雄技能&&&
增加己方所有单位物理攻击、法术攻击、50%移动速度、50%攻击速度，持续8秒
进阶到绿色开启
对敌方大范围目标造成一定法术伤害
进阶到蓝色开启
对自身小范围目标造成一定物理伤害
进阶到紫色开启
增加自身攻击速度
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文明上网，理性发言；请自觉遵守互联网相关的政策法规，严禁发布色情、暴力、反动的评论。1930人阅读
欢迎转载，尊重原创，所以转载请注明出处：本文讲述了OpenCV中几种访问矩阵元素的方法，在指定平台上给出性能比较，分析每种矩阵元素访问方法的代码复杂度，易用性。一、预备设置本文假设你已经正确配置了OpenCV的环境，为方便大家实验，在文中也给出了编译源程序的Makefile，其内容如代码段1所示。采用如代码段2所示的计时函数，这段代码你可以在我中找到，abtic() 可以返回微秒（10^-6秒）级，而且兼容Windows和Linux系统。本文使用彩色图像做实验，所以矩阵是2维的3通道的。CC = g++
CPPFLAGS = -O3 `pkg-config --cflags opencv`
= `pkg-config --libs opencv`
OBJS = test.o
main.exe : $(OBJS)
$(CC) $(CPPFLAGS) $^ -o $@ $(CPPLIB)
test.o: test.cpp
$(CC) -c $(CPPFLAGS) $^ -o $@
rm -rf *.out main.exe *.o
./main.exe代码段 1. Makefile文件的内容#if defined(_WIN32) && defined(_MSC_VER)
#include &windows.h&
double abtic() {
QueryPerformanceFrequency( (LARGE_INTEGER *)&freq );
QueryPerformanceCounter( (LARGE_INTEGER *)&clock );
return (double)clock/freq*;
#include &time.h&
#include &sys/time.h&
double abtic() {
double result = 0.0;
gettimeofday( &tv, NULL );
result = tv.tv_sec* + tv.tv_
#endif /* _WIN32 */代码段 2. 计时函数abtic()的定义二、测试算法&&& 文中用于测试的算法：将矩阵中每个元素乘以一个标量，写入一个新的矩阵，每个通道操作独立。&&& 如果用im(r,c,k)表示矩阵im的第r行、第c列、第k个通道的值的话，算法为：om(r,c,k) = im(r,c,k)*其中scale是一个大于0、小于1的浮点数。三、五种Mat元素的访问方法方法1、使用Mat的成员函数at&&()&&& Mat的成员函数at()是一个模板函数，我们这里用的是二维矩阵，所以我们使用的at()函数的声明如代码段3所示（取自OpenCV的源文件）。template&typename _Tp& _Tp& at(int i0, int i1);
代码段3 .at()函数的声明&&& 代码段4是本文第二部分描述的算法的实现，矩阵元素使用at&&()函数来索引。
for (int r = 0; r & im. r++)
for (int c = 0; c & im. c++)
pix = im.at&Vec3b&(r,c);
pix = pix*
om.at&Vec3b&(r,c) =
代码段4. 使用at&&()函数访问矩阵元素&&& 注意：使用at函数时，应该知道矩阵元素的类型和通道数，根据矩阵元素类型和通道数来确定at函数传递的类型，代码段4中使用的是Vec3b这个元素类型，他是一个包含3个unsigned char类型向量。之所以采用这个类型来接受at的返回值，是因为，我们的矩阵im是3通道，类型为unsigned char类型的。方法2、使用Mat的成员函数ptr&&()&&& 此函数也是模板函数，我们将会用到的ptr函数声明如代码段5所示。此函数返回指定的数据行的首地址。template&typename _Tp& _Tp* ptr(int i0=0);代码段 5. ptr成员函数的声明&&& 使用ptr&&()成员函数完成本文第二部分所述算法的代码如代码段6所示。
Vec3b *ppix_im(NULL);
Vec3b *ppix_om(NULL);
for (int r = 0; r & im. r++)
ppix_im = im.ptr&Vec3b&(r);
ppix_om = om.ptr&Vec3b&(r);
for (int c = 0; c & im. c++)
ppix_om[c] = ppix_im[c]*
代码段 6. 使用ptr访问矩阵元素方法3、使用迭代器&&& 这里使用的迭代器是OpenCV自己定义的。使用迭代器完成第二部分所述算法的代码如代码段7所示。
MatIterator_&Vec3b& it_im, itEnd_
MatIterator_&Vec3b& it_
= im.begin&Vec3b&();
itEnd_im = im.end&Vec3b&();
= om.begin&Vec3b&();
for (; it_im != itEnd_ it_im++, it_om++)
*it_om = (*it_im)*
代码段 7. 使用迭代器访问矩阵元素方法4、使用Mat_简化索引&&& Mat_这个类的元素访问比较容易一点，把原Mat类的对象可以直接赋值给Mat_对象，当然赋值操作并不会开辟新的数据空间，这点大家放心。也就是说使用Mat_时，不会在内存拷贝上花时间。使用这种方法完成第二部分所述算法的代码如代码段8所示。
Mat_&Vec3b& im_, om_;
for (int r = 0; r & im. r++)
for (int c = 0; c & im. c++)
om_(r,c) = im_(r,c) *
代码段 8. 使用Mat_访问矩阵数据元素方法5、使用OpenCV原有的实现&&& 我们的算法实际上OpenCV中已经有实现。就是×运算符重载，代码如代码段9所示。om = im*代码段 9. 使用OpenCV的原有实现访问矩阵元素四、实验测试1、测试代码&&& 为了测试方便，将前面的方法统一写到一个c++源文件test.cpp中，其内容如代码段10所示。/*************************************************************************
& File Name: test.cpp
& Author: aban
& Created Time: 日 星期五 18时47分19秒
************************************************************************/
#include &iostream&
#include &opencv2/opencv.hpp&
#if defined(_WIN32) && defined(_MSC_VER)
#include &windows.h&
double abtic() {
QueryPerformanceFrequency( (LARGE_INTEGER *)&freq );
QueryPerformanceCounter( (LARGE_INTEGER *)&clock );
return (double)clock/freq*;
#include &time.h&
#include &sys/time.h&
double abtic() {
double result = 0.0;
gettimeofday( &tv, NULL );
result = tv.tv_sec* + tv.tv_
#endif /* _WIN32 */
#define ISSHOW 0
int main(int argc, char** argv)
double tRecorder(0.0);
Mat im = imread(&./bigim.tif&);
om.create(im.rows, im.cols, CV_8UC3);
#if ISSHOW
imshow(&orignal Image&, im);
waitKey();
float scale = 150.0f/255.0f;
// 1. using at()
tRecorder = abtic();
for (int r = 0; r & im. r++)
for (int c = 0; c & im. c++)
pix = im.at&Vec3b&(r,c);
pix = pix*
om.at&Vec3b&(r,c) =
cout && (abtic() - tRecorder) && & using at&&()& &&
#if ISSHOW
imshow(&Scaled Image: using at&&()&, om);
waitKey();
// 2. using ptr
tRecorder = abtic();
Vec3b *ppix_im(NULL);
Vec3b *ppix_om(NULL);
for (int r = 0; r & im. r++)
ppix_im = im.ptr&Vec3b&(r);
ppix_om = om.ptr&Vec3b&(r);
for (int c = 0; c & im. c++)
ppix_om[c] = ppix_im[c]*
cout && (abtic() - tRecorder) && & using ptr&&() & &&
#if ISSHOW
imshow(&Scaled Image: using ptr&&()&, om);
waitKey();
// 3. using iterator
tRecorder = abtic();
MatIterator_&Vec3b& it_im, itEnd_
MatIterator_&Vec3b& it_
= im.begin&Vec3b&();
itEnd_im = im.end&Vec3b&();
= om.begin&Vec3b&();
for (; it_im != itEnd_ it_im++, it_om++)
*it_om = (*it_im)*
cout && (abtic() - tRecorder) && & using iterator & &&
#if ISSHOW
imshow(&Scaled Image: using iterator&, om);
waitKey();
// 4. using Mat_
tRecorder = abtic();
Mat_&Vec3b& im_, om_;
for (int r = 0; r & im. r++)
for (int c = 0; c & im. c++)
om_(r,c) = im_(r,c) *
cout && (abtic() - tRecorder) && & using Mat_ & &&
#if ISSHOW
imshow(&Scaled Image: using Mat_&, om);
waitKey();
// 5. using *
tRecorder = abtic();
cout && (abtic() - tRecorder) && & using * & &&
#if ISSHOW
imshow(&Scaled Image: using *&, om);
waitKey();
}代码段10. 测试代码&&& 如果你想使用第一部分提到的Makefile，你需要将代码段10保存成test.cpp，或者保存成你希望的某个名字，但是同时应该修改Makfile中的所有“test.cpp”。&&& 在正确执行之前，将代码段10中的第40行代码改成你的图片名称。2、实验平台CPU：Intel(R) Pentium(R) CPU G840 @ 2.80GHzG++：4.8.2OpenCV : 2.4.93、实验结果编译选项使用-O3时，其中一次执行结果：489570 using at&&()
467315 using ptr&&()
468603 using iterator
469041 using Mat_
621367 using * 编译选项使用-O0 -g时，其中一次执行结果：2.48216e+06 using at&&()
2.15397e+06 using ptr&&()
3.80784e+06 using iterator
2.38941e+06 using Mat_
621099 using * 4、实验分析从上面的结果可以看出，使用×时，在两种模式下，计算速度差不多，这实际是由于我们的程序调用的OpenCV的库函数，而这个库函数调用的是同一个。 如果你的产品要求执行速度，从-O3条件下的输出结果可以看出，ptr这种方式速度稍微快一点。但是他们的差别并不大，所以应该再考虑代码的复杂度。代码复杂度用代码量（代码行数、列数）、使用变量的个数、使用变量个类型掌握难度（比如指针可能难一点）等因素来度量。最小的就是使用×了（最后一个方法）。虽然他的复杂度较小，实际只有一行代码，但是对于实际的应用，你要想调用OpenCV已经实现的功能，首先要确定OpenCV里已经实现了这个功能。其次，我认为复杂度较小的是方法一，因为它实际上可以不借用pix变量，完成前述算法，使用变量数较少，代码量也不多。Mat_和ptr这两种方式的复杂度差不多，如果使用指针是一种稍微难一点的方式的话，那么Mat_的复杂度可以认为稍微小一点。一般认为迭代器是C++里面比较高级的特性，也是学习C++最靠后的技术，再加上它使用了指针，如果指针算是比较难掌握的技术的话，使用迭代器这种方式复杂度可以说是最复杂的了。有些情况下，需要考虑安全性，比如防止越界访问，如果你不想考虑过多边界的问题，使用迭代器也许是一种不错的选择！五、总结选择哪种元素访问方式，应该根据自己的实际应用环境，具体分析作出决定。主要考虑三个因素：性能、代码复杂度、安全性，根据自己的程序类型，选择。
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