android视图截屏功能,在eoe无意看到

本文介绍了一种通过代码获取Android应用中特定控件的缩略图的方法。该方法首先清除控件的状态并调整其缓存设置,然后构建绘图缓存以创建缩略图所需的Bitmap对象。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

如果想获得某个控件的缩略图,参数view是要获得的控件,调用这个方法

public Bitmap getBitmap(View view){
view.clearFocus();
view.setPressed(false);
boolean willNotcache=view.willNotCacheDrawing();
view.setWillNotCacheDrawing(false);
int color=view.getDrawingCacheBackgroundColor();
view.setDrawingCacheBackgroundColor(0);
if (color!=0){
view.destroyDrawingCache();
}
view.buildDrawingCache();
Bitmap cacheBitmap=view.getDrawingCache();
if (cacheBitmap==null){
return null;

}
Bitmap bitmap=Bitmap.createBitmap(cacheBitmap);
view.destroyDrawingCache();
view.setWillNotCacheDrawing(willNotcache);
view.setDrawingCacheBackgroundColor(color);
return bitmap;

}

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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