Android开发: listview去除分割线

这篇博客介绍了如何在Android开发中简单有效地去除ListView的分割线。通过设置ListView的`setDivider(null)`方法可以去除下划线,而通过设置`android:footerDividersEnabled="false"`可以在XML布局中禁显示分割线。此外,调整`android:divider`和`android:dividerHeight`属性可以改变分割线的颜色和宽度。

通过布局的android:dividerHeight="" 和 android:divider="" 来实现去除分割线,不是太方便而且还会受背景影响。

下面的方法最简便

[java]  view plain copy print ?
  1. lvMain = (ListView)view.findViewById(R.id.list_bookcontent);  
  2. lvMain.setDivider(null);//去除listview的下划线  

ListView中每个Item项之间都有分割线,设置android:footerDividersEnabled表示是否显示分割线,此属性默认为true。

1.不显示分割线只要在ListView控件中添加android:footerDividersEnabled="false"即可。

[html]  view plain copy
  1. <ListView  
  2.     android:id="@+id/local_groups_list"  
  3.     android:layout_width="match_parent"  
  4.     android:layout_height="wrap_content"  
  5.     android:footerDividersEnabled="false" />  

2.改变ListView的分割线颜色和宽度,需要在布局中定义android:dividerandroid:dividerHeight属性。

[html]  view plain copy
  1. <ListView  
  2.     android:id="@+id/local_groups_list"  
  3.     android:layout_width="match_parent"  
  4.     android:layout_height="wrap_content"  
  5.     android:divider="@color/divider_color"  
  6.     android:dividerHeight="1px" />  


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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