(十二)BitmapMash 及其使用

触摸感应图像扭曲
本文介绍了一种使用触摸点对图像进行扭曲的技术。该技术通过计算触摸点与图像顶点的距离来确定扭曲的程度,并实现了实时更新图像显示的功能。

1、BitmapMash

根据触摸点对图像进行扭曲,扭曲的程度依据触摸点与数组的定点来进行确定,处理方法如下:

public boolean onTouchEvent(MotionEvent event){

   warp(event.getX(), event.getY());
   return true;

}

首先需要获取位图,并定义成网格状。新建两个数组用于存放位移变换以前以及扭曲后的位置

private class MyView extends View {

  // 图像定义成50格
  private int WIDTH = 50;
  private int HEIGHT = 50;
  // 记录该图片包含的定点数
  private int COUNT = (WIDTH + 1) * (HEIGHT + 1);
  // 定义数组来存放扭曲前与后的坐标,通过计算触摸点与数组顶点的值来确定扭曲的位置
  float[] orig = new float[COUNT * 2];
  float[] verts = new float[COUNT * 2];

  // 扭曲的方法
  public MyView(Context context, int drawable) {
   super(context);
   this.setFocusable(true);

   // 加载图片
   bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(),
     R.drawable.ic_launcher);
  
   float bitmapWidth = bitmap.getWidth();
   float bitmapHeight = bitmap.getHeight();

   int index = 0;

   for (int i = 0; i < HEIGHT; i++) {

    float fy = (bitmapHeight * i) / HEIGHT;

    for (int t = 0; t < WIDTH; t++) {

     float fx = (bitmapWidth * t) / WIDTH;

     // 初始化两个数组
     orig[index * 2 + 0] = verts[index * 2 + 0] = fx;
     orig[index * 2 + 1] = verts[index * 2 + 1] = fy;
     index = index + 1;

    }
   }
   setBackgroundColor(Color.WHITE);

  }

  // 根据触摸事件的位置计算verts里面的值
  private void warp(float cx, float cy) {

   for (int m = 0; m < COUNT * 2; m++) {

    float dx = cx - orig[m + 0];
    float dy = cy + orig[m + 1];
    // 计算dd对应点与(cx,cy)对应点之间的距离
    float dd = dx * dx + dy * dy;

    float d = (float) Math.sqrt(dd);
    // 计算扭曲度
    float pull = 80000 / (float) (dd * d);

    // 对verts数组重新赋值

    if (pull > 1) {

     verts[m] = cx;
     verts[m + 1] = cy;
    } else {
     // 各触摸点向定点偏移
     verts[m] = orig[m] + dx * pull;
     verts[m + 1] = orig[m + 1] + dy * pull;

    }

   }
   // 通知view组件重新绘制
   invalidate();
  }

  public boolean onTouchEvent(MotionEvent event) {

   warp(event.getX(), event.getY());
   return true;

  }

 

 

 

 

 

 

 

 

 

【路径规划】(螺旋)基于A星全覆盖路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于A星算法的全覆盖路径规划”展开研究,重点介绍了一种结合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域全覆盖路径规划问题。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函数设计、开放集与关闭集管理机制,并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率,确保覆盖完整性。同时,文档提及该研究属于一系列路径规划技术的一部分,涵盖多种智能优化算法与其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人、自动化、智能控制及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域全覆盖任务的设备路径设计;②用于学习和理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用,特别是如何结合特定搜索策略(如螺旋)提升算法性能;③作为科研复现与算法对比实验的基础代码参考。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注A星算法与螺旋策略的切换逻辑与条件判断,并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验,进一步掌握算法适应性与优化方向。
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