add po mod

AntzGame.iml

@@ -0,0 +1,9 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<module type="WEB_MODULE" version="4">
+  <component name="NewModuleRootManager" inherit-compiler-output="true">
+    <exclude-output />
+    <content url="file://$MODULE_DIR$" />
+    <orderEntry type="inheritedJdk" />
+    <orderEntry type="sourceFolder" forTests="false" />
+  </component>
+</module>

log/20190324.md

@@ -0,0 +1,76 @@
+# 自制操作系统Antz(15)——实现启动界面
+
+# AntzScript
+
+🎓 The language executed in the Antz system.
+
+> 本节不涉及OS底层内容，只是关于图片放大显示时效果处理的。
+
+###### [Antz系统更新地址](https://www.cnblogs.com/LexMoon/category/1262287.html)
+
+###### [Antz项目地址](https://github.com/CasterWx/AntzOS)
+
+###### [AntzScript项目地址](https://github.com/CasterWx/AntzScript)
+
+
+| 真机启动效果 |
+| -------- |
+| <img src="https://github.com/CasterWx/AntzOS/raw/master/screen/runShow.gif"> |
+
+图片来源:[phodal/daily](https://github.com/phodal/daily)
+
+(orz左上角是在处理原图时自己签的名)
+
+为了节省镜像空间，我将图片从2000乘800左右图片压缩为108乘60的24色大小的图片，计算为RGB值之后也有近6400左右像素点。但是要将它写入显存，展现在用户眼中，效果表明是很差的，我们的分辨率为1080x768，数十倍于这张图片。
+
+为了解决显示效果的问题，这里有两种解决方法。
+
+ ---------
+
+## 一. 像素点区域化
+
+这个方法是我自己起的名字，大致意思也如标题所示，就是将一个本来应该显示在(x1,y1)位置的像素点区域化显示，将其RGB值覆盖在(x1,y1)至(x1+x,y1+y)的这片区域。这个方法实现起来非常简单，但是效果`极差`，最后显示出来的效果就好像是`我的世界`中的超大像素点效果。
+
+图示大概如这样:
+
+![123](https://www.cnblogs.com/images/cnblogs_com/LexMoon/1246510/o_12310.png)
+
+附上简单实现。
+```c
+void to_show(){
+    int i, x, y ;
+    int k ; 
+    k = 0  ;
+    for (y = 0; y < 60; y++) {
+        for (x = 0; x < 108; x++){
+            // 在(x*10,y*13)至(x*10+10,y*13+13)这片区域填充RGB值bmp[k]
+            print_image(x*10,y*13,x*10+10,y*13+13,bmp[k]);
+            k++;
+        }
+    }
+}
+```
+
+在虚拟机中效果如下。
+
+![img](https://github.com/CasterWx/AntzOS/raw/master/screen/my.gif)
+
+## 二. 双线性插值
+
+在使用第一种粗略暴力的方式实现启动动画之后，第二天的数字图像处理课程中，听到老师讲matlab中的图片放大缩小函数的原理，了解了`双线性插值`这个算法，于是想到用这个方法来重新实现启动界面。
+
+双线性插值的基本原理是，假设源图像大小为MxN，目标图像为AxB。那么两幅图像的边长比分别为：M/A和N/B。这两个比例值一般是浮点数。目标图像的第（i,j）个像素点（i行j列）可以通过边长比对应回源图像。其对应坐标为（i*m/a,j*n/b）。显然，这个对应坐标一般来说不是整数，而非整数的坐标是无法在图像这种离散数据上使用的。双线性插值通过寻找距离这个对应坐标最近的四个像素点，来计算该点的值（灰度值或者RGB值）。
+
+其实可以理解为通过其周围的四个点，`中和`出这片区域中的其他点。
+
+![2123](https://www.cnblogs.com/images/cnblogs_com/LexMoon/1246510/o_213123.png)
+
+![s](../sreen/1.png)
+
+我们想得到一张放大的图片，现在有`原图像`和`目标图像`。那么，有一个最基本的问题摆在我们面前：是遍历`原图像`呢，还是遍历`目标图像`呢？
+
+在实践的过程中，通常都是遍历`目标图像`的。因为这样可以确保`目标图像`的每一个像素都是有值的。
+
+就拿上图的例子来说，右图`目标图像`中的 [0,0] 点很顺利的找到了左图`原图像`中与自己对应的 [0,0] 点。然后 [0,1] 点就懵逼了，它应该找 [0,0.33]点吗？没有这个点啊。
+
+插值这个方法，就是为了解决这个问题的。

色彩对照表.txt

@@ -0,0 +1,16 @@
+	000000	0x00, 0x00, 0x00,	/*  0:�� */
+	FF0000	0xff, 0x00, 0x00,	/*  1:���� */
+	00FF00	0x00, 0xff, 0x00,	/*  2:���� */
+	FFFF00	0xff, 0xff, 0x00,	/*  3:���� */
+	0000FF	0x00, 0x00, 0xff,	/*  4:���� */
+	FF00FF	0xff, 0x00, 0xff,	/*  5:���� */
+	00FFFF	0x00, 0xff, 0xff,	/*  6:dz���� */
+	FFFFFF	0xff, 0xff, 0xff,	/*  7:�� */
+	C6C6C6	0xc6, 0xc6, 0xc6,	/*  8:���� */
+	840000	0x84, 0x00, 0x00,	/*  9:���� */
+	008400	0x00, 0x84, 0x00,	/* 10:���� */
+	848400	0x84, 0x84, 0x00,	/* 11:���� */
+	000084	0x00, 0x00, 0x84,	/* 12:���� */
+	840084	0x84, 0x00, 0x84,	/* 13:���� */
+	008484	0x00, 0x84, 0x84,	/* 14:dz���� */
+	848484	0x84, 0x84, 0x84	/* 15:���� */