使用9Patch图片作为按钮背景

最新推荐文章于 2024-02-25 15:10:33 发布
原创 最新推荐文章于 2024-02-25 15:10:33 发布 · 596 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

博客主要围绕使用9Patch图片作为按钮背景展开，虽未给出具体内容，但可知聚焦于这一前端开发中关于界面设计的应用。
使用9Patch图片作为按钮背景

使用9Patch图片作为按钮背景

我的Android进阶之旅------>Android使用9Patch图片作为不失真背景
字节卷动
07-04 9180
做人要大度，海纳百川，做事要圆滑，左右逢源，这让我想到了编程也是如此，代码要扩展，界面也要考虑自适应。 这篇文章是android开发人员的必备知识，是我特别为大家整理和总结的，不求完美，但是有用。 1.背景自适应且不失真问题的存在       制作自适应背景图片是UI开发的一个广泛问题，也是界面设计师渴望解决的问题，我相信我们彼此都深有体会。       比如,列表的背景图一定，但是列
draw9patch 9png制作工具
12-12
在Android开发中，Draw9Patch是一款非常重要的工具，它用于创建具有可伸缩性的图形资源，特别是对于界面布局中的背景图或按钮等元素。这种特殊格式的图片被称为".9.png"，因为它在图像的四边和对角线上添加了额外的...
Android------使用9Patch图片作为按钮背景
Ruby
08-14 1458
从图片中来看，当按钮内容
关于9-patch图片作为背景图片
weixin_33698823的博客
03-05 229
如果一个TextView以一个9-patch图片作为背景图的话， 需要先设置TextView的背景图，然后再设置文本，否则 伸展的时候会出问题 而且作为背景图片，不能采用缓存的方式供同一个页面上的其他TextView等View作为背景， 这个规律也可以扩展到需要动态变化TextView上的文字的背景图片，或者会导致 同一个页面上的同一个背景图的控件是一样的，而导致某些View文字在背景图...
Android 使用9Patch图片做背景
菜鸟的自我修养
10-17 7339
9Patch 图片是一种特殊的 PNG 图片，这种图片以 .9.png 结尾，它在原始图片四周各添加一个宽度为1像素的线条，这4条线就 决定了该图片的缩放规则、内容显示规则。         如上图显示了定义图片缩放区域的示意图。左侧和上侧的直线共同决定了图片的缩放区域：以左边直线为左边界绘制矩形，它 覆盖的区域可以在纵向上缩放；以上面直线为上边界绘制矩形，它覆盖的区域可以水平缩放；
使用9Patch图片作为按 钮背景
被遗忘的角落
03-18 868
有时候为了美观，我们会为按钮添加背景图片，如果直接添加图片的话会把整个图片拉伸填充整个背景。这时候，android sdk为我们提供了一个很方便的工具，名为： Draw9-patch，先看下图： 使用这个工具编辑好会拉伸的区域，如上图四条红线的交集区域，保存，然后再把其设置为按钮的背景，这时候拉伸的就只是那一部分。
Android开发中，9-patch （九宫格）图片作为背景带来的问题
个人学习笔记
08-31 1422
点击访问原文 9-patch为了解决不同分屏下的图片适应性，对图片做了padding，而在android中，要给一个控件设置背景图，最终是要调用  setBackgroundDrawable 方法来设置图片资源，而此方法执行是这样的，如果图片资源带有padding的话，会缺省作为控件的padding。基于这样，如果控件没有明确设置自己的padding，很肯能会出现图片能出来
使用9Patch图片作为背景实现“气泡”聊天框
weixin_50995731的博客
02-25 854
有时候缩放整张图片的效果并不好。实际的情况是我们只想缩放图片中某个部分，这样才能保证按钮的视觉效果。为了实现只缩放图片中某个部分的效果，我们需要借助于9Patch图片来实现。最典型的用途就是聊天界面上的"气泡"对话框。
使用9Patch图片作为背景防止图片拉伸
啦啦啦啦 la
03-20 1577
9Patch图片是一种特殊的PNG图片，以.9.png结尾，在图片四周各添加一条直线来控制图片的缩放规则、内容显示规则； 在Android的SDK “tools”目录下有draw9patch工具左侧和上侧的直线共同决定了图片的缩放区域，他们覆盖的交集可以在两个方向上缩放 右侧和下侧直线共同决定图片的内容显示区域，二者的交集就是图片显示的内容 这样，在使用9Patch图片时只有指定的区域才会被缩放
9-Patch图片在Android开发中实现按钮背景不失真技巧
4. **在布局文件中使用9-Patch图片作为背景**：在Android布局文件中，可以通过android:background属性指定按钮的背景为刚才创建的9-Patch图片资源。 5. **测试不同尺寸的屏幕适配**：在不同尺寸和分辨率的设备或...
draw9patch技术：打造自适应背景图片
3. **弹出窗口**：在创建弹出窗口时，使用9-patch图片作为背景可以保证弹窗能够适应不同的内容大小。 ### 知识点四：如何制作9-patch图片 制作9-patch图片的基本步骤如下： 1. **准备图片**：首先需要一个普通PNG...
App自适应draw9patch背景方法详解
例如，设置一个按钮的背景为9PATCH图片，Android系统会自动根据定义的拉伸区域进行适配。 6. 注意事项与优化 - 确保重要设计元素位于不可拉伸区域，以防止拉伸导致的失真。 - 适当使用内边距，避免内容区域被拉伸...
【创新未发表】基于吕佩尔狐算法RFO复杂城市地形无人机避障三维航迹规划研究（Matlab代码实现）
12-27
【创新未发表】基于吕佩尔狐算法RFO复杂城市地形无人机避障三维航迹规划研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于吕佩尔狐算法（RFO）在复杂城市地形中实现无人机三维航迹规划与避障，采用Matlab进行算法仿真与代码实现。该方法针对城市环境中密集建筑物、动态障碍物及飞行安全需求，通过优化航迹路径确保无人机高效、安全地完成飞行任务。文中详细阐述了RFO算法的原理及其在路径规划中的应用优势，结合三维地形建模与障碍物检测机制，提升了路径的可行性与最优性。同时，研究对比了传统算法，验证了RFO在收敛速度、避障能力和路径平滑性方面的优越性能。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事无人机路径规划、智能优化算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂城市环境下无人机三维航迹规划与实时避障问题；②提升路径规划算法的效率与安全性，适用于灾害救援、城市巡检、物流配送等实际应用场景；③为智能优化算法在无人系统中的应用提供仿真验证平台。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注RFO算法的寻优机制与三维空间路径生成逻辑，可进一步扩展至多无人机协同规划与动态环境适应性优化研究。
电机控制基于FOC算法的高精度机器人控制系统设计：STM32平台下电流环PID与SVPWM调试优化方案
12-27
内容概要：本文围绕FOC（磁场定向控制）电机控制技术在高精度机器人竞赛中的应用，系统介绍了其核心原理、代码实现与关键调试技巧。文章以STM32微控制器为基础，结合HAL库与嵌入式FOC思想，详细解析了Clark变换、Park变换、SVPWM生成及电流环PID控制等核心环节的代码实现，并强调采样精度、三角函数优化、PID抗饱和和SVPWM效率等竞赛实战中的关键技术要点。同时探讨了无感FOC与高频观测器等未来发展方向。; 适合人群：具备嵌入式开发基础、熟悉C语言和STM32平台，参与机器人或电子设计类竞赛（如RoboMaster、全国大学生电子设计竞赛）的高校学生或开发者；有一定电机控制经验的工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握FOC在竞赛机器人中的高效实现方法，提升电机控制的响应速度与运行平稳性；②学习在高压竞赛环境下进行代码优化与系统调试的关键技巧，解决电机抖动、飞车、响应迟滞等问题；③为实现云台稳定、底盘全向移动、供弹机构等高精度控制提供技术支持。; 阅读建议：学习时应结合代码实例与硬件平台进行实践，重点关注ADC采样时序、PID参数整定和SVPWM生成机制，建议配合示波器和串口调试工具进行波形监控与动态调参，深入理解每一步数学变换的实际物理意义。
NinjaRipper2.0.5(游戏模型提取工具)
最新发布
12-27
游戏模型提取工具
qoindoqiwndpoiqwndp
12-27
qoindoqiwndpoiqwndp
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料无向图的边双连通分量
12-27
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料无向图的边双连通分量
STM32F103平台基于FreeRTOS使用EC20实现无线网通信示例程序
12-27
STM32F103平台基于FreeRTOS使用EC20实现无线网通信示例程序
安全点与安全区关键点检测数据集_20251119_001633.zip
12-27
安全点与安全区关键点检测数据集 一、基础信息 数据集名称：安全点与安全区关键点检测数据集 图片数量：训练集：1892张图片 分类类别： - 安全点（safe-spot）：表示安全点位置，适用于关键点检测。 - 安全区（safe-zone）：表示安全区域，适用于关键点检测。 标注格式：YOLO格式，包含关键点坐标和类别标签，适用于关键点检测任务。 数据格式：来源于实际场景图像。 二、适用场景 安全监控系统开发：用于检测安全点和安全区，辅助监控系统自动识别安全区域，提升安全检查效率。 自动化工业应用：集成到工业环境中，进行实时安全点检测，支持风险预警和区域监控。 计算机视觉研究：支持关键点检测算法的开发与优化，推动安全相关AI模型创新。 教育培训：可用于安全培训场景，作为关键点检测教学和模拟实践的数据资源。 三、数据集优势 精准标注：关键点坐标精确标注，确保模型对安全点和安全区位置的准确学习。 类别专注：专注于安全相关类别，覆盖常见安全检测需求，提升模型在特定场景下的适用性。 数据多样性：包含多种实际场景图像，增强模型在不同环境下的泛化能力。 任务适配性强：标注兼容主流深度学习框架，便于直接用于关键点检测任务，简化模型开发流程。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值