android手势识别

第一步：建立手势库

使用SDK自带例子GestureBuilder建立手势库（位置：android-sdk-windows\samples\android-8\GestureBuilder）。

使用GestureBuilder之前，你需要恢复其到开发环境，     然后进行编绎并部署到手机上。

此时，就可以使用GestureBuilder建立手势库，生成的手势库文件在SCDard上，默认文件名称为：gestures

第二步：在应用中加载手势库文件，然后开发手势识别代码。

把手势库文件gestures文件拷贝到项目的res/raw目录下。然后在布局文件中添加用于手势绘制的View：

<android.gesture.GestureOverlayView

    android:id="@+id/gestures"

    android:layout_width="fill_parent“ android:layout_height="0dip"

    android:layout_weight="1.0" />

为View添加手势监听事件：gestureOverlayView.addOnGesturePerformedListener();

得到手势库：mLibrary = GestureLibraries.fromRawResource(this, R.raw.gestures);

加载手势库：mLibrary.load();

List<Prediction> predictions = mLibrary.recognize(gesture);//从手势库中查询匹配的内容，匹配的结果可能包括多个相似的内容，匹配度高的结果放在最前面

有一些特别的需求就需要通过多个笔画来实现，这时可以使用gestureStrokeType属性进行设置：android:gestureStrokeType="multiple"

 

public class MainActivity extends Activity {

    private GestureOverlayView gestureOverlayView;

    private GestureLibrary mLibrary;

    private boolean state;

    private EditText addressText;

    @Override

    public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {

        super.onCreate(savedInstanceState);

        setContentView(R.layout.main);

        addressText = (EditText)this.findViewById(R.id.address);

        gestureOverlayView = (GestureOverlayView)this.findViewById(R.id.gestures);

      

        gestureOverlayView.addOnGesturePerformedListener(new GestureListener());

        mLibrary = GestureLibraries.fromRawResource(this, R.raw.gestures);

        state = mLibrary.load();//加载手势库

    }

   

  private final class GestureListener implements GestureOverlayView.OnGesturePerformedListener{

  @Override

  public void onGesturePerformed(GestureOverlayView overlay, Gesture gesture) {

  if(state){

  List<Prediction> predictions = mLibrary.recognize(gesture);//从手势库中查询匹配的内容，匹配的结果可能包括多个相似的结果，匹配度高的结果放在最前面

  if(!predictions.isEmpty()){

  Prediction prediction = predictions.get(0);

  //prediction的score属性代表了与手势的相似程度

  //prediction的name代表手势对应的名称

  if(prediction.score > 1){

  addressText.setText(prediction.name);

  }

  }

  }

  }

    }

}