在Flex应用程序中扭曲图像控件

本文介绍了一个使用Flex中的Transform和Matrix类来实现图像控件在水平和垂直方向扭曲效果的例子。通过调整滑块来改变倾斜角度,实时更新图像的倾斜变形。

  在Flex应用程序中扭曲图像控件

 

        这例子告诉大家怎么利用Transform和Maxtrix两个类来在水平和垂直方向上扭曲图像控件。
源代码如下:

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<mx:Application xmlns:mx="http://www.adobe.com/2006/mxml"
        layout
="vertical"
        verticalAlign
="middle"
        backgroundColor
="white" viewSourceURL="srcview/index.html">

    
<mx:Script>
        
<![CDATA[
            private function radiansToDegrees(radians:Number):Number {
                return (radians * (180 / Math.PI));
            }

            private function degreesToRadians(degrees:Number):Number {
                return (degrees * (Math.PI / 180));
            }

            private function skewr(target:DisplayObject):void {
                var m:Matrix = target.transform.matrix;
                m.b = Math.tan(degreesToRadians(sliderY.value));
                m.c = Math.tan(degreesToRadians(sliderX.value));

                var t:Transform = new Transform(target);
                t.matrix = m;

                target.transform = t;
            }

            private function resetMatrix(target:DisplayObject):void {
                // Reset sliders.
                sliderX.value = 0;
                sliderY.value = 0;
                skewr(target);
            }
        
]]>
    
</mx:Script>

    
<mx:ApplicationControlBar dock="true">
        
<mx:Form styleName="plain">
            
<mx:FormItem label="skew X:">
                
<mx:HSlider id="sliderX"
                        minimum
="-15"
                        maximum
="15"
                        value
="0"
                        liveDragging
="true"
                        snapInterval
="1"
                        change
="skewr(image);" />
            
</mx:FormItem>
            
<mx:FormItem label="skew Y:">
                
<mx:HSlider id="sliderY"
                        minimum
="-15"
                        maximum
="15"
                        value
="0"
                        liveDragging
="true"
                        snapInterval
="1"
                        change
="skewr(image);" />
            
</mx:FormItem>
            
<mx:FormItem>
                
<mx:Button label="Reset"
                        click
="resetMatrix(image);" />
            
</mx:FormItem>
        
</mx:Form>
    
</mx:ApplicationControlBar>

    
<mx:Image id="image"
            source
="@Embed('Fx.png')"
            scaleContent
="true"
            maintainAspectRatio
="true"
            width
="200"
            height
="200" />

</mx:Application>
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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