自定义View(八)-View的工作原理- View的measure

作者:志先生_
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声明:本文是 志先生_ 原创投稿,转发等请联系原作者授权。

前言

从上一篇中。同Activity的布局加载了解了整个View树加载的流程。最后是通过View的三大流程来实现布局的显示的。那么我们这篇来讲下布局的三大流程之一-->measure


1.MeasureSpec  
在讲解测量之前我们要先清楚什么是MeasureSpec?MeasureSpaec可以理解为测量规格。在View.measure()中多次被用到。它是有一个32位的int值,高2位代表SpecMode(指测量模式),低30位代表SpecSize(在指定模式下的规格大小)。

他们对应的二进制值分别是:
UNSPECIFIED=00000000000000000000000000000000
EXACTLY =01000000000000000000000000000000
AT_MOST =10000000000000000000000000000000
由于最前面两位代表模式,所以他们分别对应十进制的012

在测量中,会根据子View的LayoutParames与父容器的MeasureSpec的规格来生成子View的MeasureSpec然后根据它来测量出View的宽/高。所以这个概念该是非常重要的。下面我来看下它的具体模式的含义。

SpecMode SpecSize
MeasureSpec.UNSPECIFIED 不确定模式:子视图View请求多大就是多大,父容器不限制其大小范围,一般用于系统内部
MeasureSpec.EXACTLY 精确模式,父容器已经检测View所需要的精确大小,View的最终大小就SpecSize所指定的值。对应Layout中的match_parent和具体的数值两种模式
MeasureSpec.AT_MOST 最大模式,父容器制定一个可用大小SpecSize,子View不能大于这个值。对应LayoutParames中的warp_content

2.View#measure()  
measure测量分成两种一种是原始View,那么通过measure方法就完成了其自己的测量,如果是ViewGroup,除了完成自己的测量完还要遍历子元素的measure方法,各个子元素如果是View就测量自己,如果是ViewGroup就接着遍历,最后都是调用View的measure。

因为View是所有View与ViewGroup的老祖宗,那么我们先抛开ViewGroup先直接来了解下View.measure()方法:

    int mOldWidthMeasureSpec = Integer.MIN_VALUE;

   int mOldHeightMeasureSpec = Integer.MIN_VALUE;

public final void measure(int widthMeasureSpec, int heightMeasureSpec) {

       ..................
       final boolean specChanged = widthMeasureSpec != mOldWidthMeasureSpec
               || heightMeasureSpec != mOldHeightMeasureSpec;
       final boolean isSpecExactly = MeasureSpec.getMode(widthMeasureSpec) == MeasureSpec.EXACTLY
               && MeasureSpec.getMode(heightMeasureSpec) == MeasureSpec.EXACTLY;
       final boolean matchesSpecSize = getMeasuredWidth() == MeasureSpec.getSize(widthMeasureSpec)
               && getMeasuredHeight() == MeasureSpec.getSize(heightMeasureSpec);
       final boolean needsLayout = specChanged
               && (sAlwaysRemeasureExactly || !isSpecExactly || !matchesSpecSize);
       //如果上一次的测量规格和这次不一样,则条件满足,重新测量视图View的大小
       if (forceLayout || needsLayout) {

           int cacheIndex = (mPrivateFlags & PFLAG_FORCE_LAYOUT) == PFLAG_FORCE_LAYOUT ? -1 :
                   mMeasureCache.indexOfKey(key);
           if (cacheIndex < 0 || sIgnoreMeasureCache) {
               // measure ourselves, this should set the measured dimension flag back
               onMeasure(widthMeasureSpec, heightMeasureSpec);
               mPrivateFlags3 &= ~PFLAG3_MEASURE_NEEDED_BEFORE_LAYOUT;
           } else {
               long value = mMeasureCache.valueAt(cacheIndex);
               // Casting a long to int drops the high 32 bits, no mask needed
               setMeasuredDimensionRaw((int) (value >> 32), (int) value);
               mPrivateFlags3 |= PFLAG3_MEASURE_NEEDED_BEFORE_LAYOUT;
           }

           mPrivateFlags |= PFLAG_LAYOUT_REQUIRED;
       }

       mOldWidthMeasureSpec = widthMeasureSpec;
       mOldHeightMeasureSpec = heightMeasureSpec;

   }

这段代码比较简单,首先判断与上次测量的MeasureSpec是否相等,不等就重新测量。可以看到此方法调用了onMeasure()方法,并将传来的值直接传递下去,那么就说明测量的主要的逻辑都在此方法中,我们跟往下走View#onMeasure():


 
### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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