深入学习Activity之启动模式

本文详细介绍了Android中Activity的四种启动模式:standard、singleTop、singleTask和singleInstance,并解释了它们之间的区别及应用场景。此外,还介绍了如何通过配置文件和代码设置启动模式。

1.activity的启动模式

默认的启动模式,每次都需要创建新的实例,有些需求默认启动模式不能满足要求,所以需要不同的启动模式。

四种启动模式

1.standard,默认模式

每次启动都会创建新的activity实例不管是否存在或者是否在栈顶,A 启动了B activity,那么B就会进入A所在的任务栈中,如果使用全局的ApplicationContext去启动activity就会出错,因为没有指定启动activity的任务栈,需要添加Flag_activity_new_task 标记。

2.singleTop 栈顶复用模式

如果被启动的activity已经处于任务栈的栈顶那么就不会创建该activity,也不会执行activity的生命周期,二回调用onNewIntent()方法,可以通过该方法,获得启动的intent

3.singleTask 栈内复用模式,比较复杂的模式

被启动的activity A如果为singletask模式,那么启动它时,

系统会找是否有栈是 ==A需要的栈==,如果有这样的栈那么查找A是否在栈中,

如果在栈中和singletop类似,调用其onNewIntent(),同时将其移到栈顶

如果有栈但不存在A的实例,则创建实例A

如果没有这样的栈,则创建栈和activity实例,压入栈中。

4.singleInstance,加强版的singleTask

被启动的activity,系统会为其创建新的task栈,后续的启动都不会创建新的activity了。singletask是查找是否有activity 需要的栈,复用栈,没有在创建栈。

A需要的栈,taskAffinity参数

TaskAffinity参数标识了activity需要的栈的名字,默认情况是包名 ,也可以在即指定,该惨数只有和singleTask和allowTaskReparenting属性一起使用才有意义。

和singletask一起使用,如上面描述的一样,和taskAddinity名字相同的就是activity需要的栈,

和allowTaskReparenting一起使用,A应用启动B应用的C activity,C具有该属性时,启动C后,C会从A的任务栈移到B的任务栈,点击B应用的图标后启动的是Cactivity而不是主activity;因为A的activity的Affinity和B的Affinity不一样所以会移动。

任务栈分前台和后台,跟栈内的activity相关

如何指定启动模式

方法一:

activity的注册信息中添加属性,launchmode

方法二:

intent.addFlags(Intent.Flag_Acitivy_new_task)

区别:第二种优先级高,同时存在是以第二种为准。

限定范围有区别,第一种为U发直接设定,Flag_activity_clear_top标识,第二种无法指定singleinstance

ps:
adb shell dumpsys activity 可以查看任务栈信息

activity的flags

FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK

FLAG_ACTIVITY_SINGLE_TOP

FLAG_ACTIVITY_CLEAR_TOP:启动时,栈中所有位于他上面的activity都出栈,一般和new——task一起使用,如果不是singletask,那么连同自己也出栈,创建新的实例。singletask默认具有该标志

FLAG_ACTIVITY_EXCLUDE_FROM_RECENTS:
excludeFromRecents 不会出现在里氏activity中

### 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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