关于AndEngine显示全屏问题

本文介绍了解决AndEngine游戏中遇到的全屏显示问题,包括如何调整分辨率策略以适应不同设备屏幕尺寸,并保持游戏内组件不变形的方法。
最近一直在做一个小游戏玩玩,但是今天突然把应用安装到手机上,发现了一个比较棘手的问题,那就是屏幕显示一直不全屏,我都快急死了,但是急归急,问题总该有解答的方法吧,我在网上各种找答案,有人说可以用以下方法:


public Engine onLoadEngine() {
this.mCamera = new Camera(0, 0, CAMERA_WIDTH, CAMERA_HEIGHT);
return new Engine(new EngineOptions(true, ScreenOrientation.LANDSCAPE,
new RatioResolutionPolicy(CAMERA_WIDTH, CAMERA_HEIGHT),
this.mCamera));
}


把这里的


new RatioResolutionPolicy(CAMERA_WIDTH, CAMERA_HEIGHT)


改成:


new FillResolutionPolicy()


这下总可以对其它手机都全屏了吧?回答是对的,但是有一个问题来了,背景被拉伸了,而且是往一个方向(即横向或者竖向),这也没事,但是又来了个问题,那就是里面的其他组件跟着被拉伸了,这原来形状看着挺好,现在变形了,歪不歪直不直的,也许没添加其他组件只要背景全屏的,现在,目的已经达到了。


但是我的问题比较特殊,我在界面里添加了其他组件,现在我的问题就是保证组件不被拉伸变形,我又是一遍网上查找,但是始终找不到答案,后来我想到一个问题,我们之前定义界面的时候总是给定固定像素的界面如下:


private static final int CAMERA_WIDTH = 480;
private static final int CAMERA_HEIGHT = 320;


既然这样,那我不给固定界面了,我直接获取当前的屏幕大小:


private  int CAMERA_WIDTH = 480;
private  int CAMERA_HEIGHT = 320 ;


public Engine onLoadEngine() {
//获取屏幕寬高
DisplayMetrics dm = new DisplayMetrics();   
getWindowManager().getDefaultDisplay().getMetrics(dm);   
CAMERA_HEIGHT = dm.heightPixels;   
CAMERA_WIDTH = dm.widthPixels;

mHandler = new Handler();
this.mCamera = new Camera(0, 0, CAMERA_WIDTH, CAMERA_HEIGHT);
return new Engine(new EngineOptions(true, ScreenOrientation.LANDSCAPE,
new RatioResolutionPolicy(CAMERA_WIDTH, CAMERA_HEIGHT),
this.mCamera));
}


这个是android固有的一个获取屏幕寬高的方法,这样一来,我在把图片放进去,突然发现我背景被放大,这个是因为屏幕获取到的手机宽高比你的图片来得大,你可以通过判断上面的手机宽高,来加载适当的图片,这样就匹配了,这样一来,组件基本没变化,基本达到了我的要求了。不过要提醒的是,在加组件的时候,我们可以用屏幕寬和高作为参考,不要以加进去的背景图片为参考位置,这样一来,固定的组件位置会比较合理吧


这是我的个人看法,有其他好方法的朋友可以说出来大家一起分享一下,谢谢,本人也是刚用andengine,如有错误之处还望大家指点。
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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