一个有趣的android加载动画

本文介绍了一个自定义Android加载动画的实现过程,包括进度框绘制、动态云彩效果、烟圈动画及房屋波浪效果等。文章提供了GitHub上的代码示例,并分享了使用Canvas绘图的心得。

之前学习canvas画图的时候,写了一个android的加载动画,代码托管在github上面。

这里是github的地址,欢迎star,欢迎关注

下面先附上实际运行的效果图。



下面介绍一下基本的工作思路:

需要绘制这样的动画,首先要学习Canvas的一些基本知识,这里我就不一一介绍了,推荐一个大神的教程,讲解的非常好。
这里是连接:点击打开链接

这里要说一下,在没有现成的View,需要自己实现的时候,就使用自定义View,一般继承自View,SurfaceView或其他的View,不包含子View。一般的情况下,我们要下面几个函数,构造函数,测量View大小(onMeasure),确定View大小(onSizeChanged),确定子View布局位置(onLayout),绘制内容(onDraw),最后在对外提供操作方法和监听回调。
这个loading主要分为下面几个部分:
1、精度框的绘制,随着进度的增加,内部的进度需要,向前填充。
但是,要注意,在左边的部分是分为,上半弧,矩形,下半弧,组成,中间就是一个矩形,在右边同理,有上半弧,矩形,下半弧。下面详细分析的图。

2,云彩的动态效果
详细见代码
3,烟圈的动态效果
详细见代码
4,房子的波浪显示效果,这里要考虑到试用Path()路径绘图,贝塞尔曲线的绘制。
先写这么多,下次继续补全。欢迎到github帮我star。

附:Canvas的常用操作速查表




本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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