SeniorUI0403_Gradient:环形渲染效果、梯度渲染、组合渲染

高级UI汇总​​​​​​​
SeniorUI04_Paint高级渲染Shader使用
##一 RadialGradient

  1. 效果图:
    这里写图片描述

  2. Demo:
    RadialGradientView

  3. Code:

public class RadialGradientView extends View {
    private Paint mPaint;

    private int[] mColors = {Color.RED,Color.GREEN,Color.BLUE,Color.YELLOW};

    public RadialGradientView(Context context, @Nullable AttributeSet attrs) {
        super(context, attrs);
        mPaint = new Paint();
    }

    @Override
    protected void onDraw(Canvas canvas) {
        super.onDraw(canvas);
        canvas.drawColor(Color.WHITE);

        RadialGradient mRadialGradient = new RadialGradient(350, 350, 100, mColors, null, Shader.TileMode.CLAMP);
		mPaint.setShader(mRadialGradient);
		canvas.drawCircle(350, 350, 300, mPaint);   
    }
}

##二 SweepGradient梯段渲染

  1. 效果图
    这里写图片描述
  2. Demo
    SweepGradientView
  3. Code
        SweepGradient mSweepGradient = new SweepGradient(300, 300, mColors, null);
        mPaint.setShader(mSweepGradient);
        canvas.drawCircle(350, 350, 300, mPaint);

##三 ComposeShader组合渲染

  1. 效果图
    这里写图片描述
  2. Demo
    ComposeGradientView
  3. Code
  /***************用ComposeShader即可实现心形图渐变效果*********************************/
        //创建BitmapShader,用以绘制心
        BitmapShader bitmapShader = new BitmapShader(mBitmap, Shader.TileMode.CLAMP, Shader.TileMode.CLAMP);
        //创建LinearGradient,用以产生从左上角到右下角的颜色渐变效果
        LinearGradient linearGradient = new LinearGradient(0, 0, mWidth, mHeight, Color.GREEN, Color.BLUE, Shader.TileMode.CLAMP);
        //bitmapShader对应目标像素,linearGradient对应源像素,像素颜色混合采用MULTIPLY模式
        ComposeShader composeShader = new ComposeShader(bitmapShader, linearGradient, PorterDuff.Mode.MULTIPLY);
        //将组合的composeShader作为画笔paint绘图所使用的shader
        mPaint.setShader(composeShader);
        //用composeShader绘制矩形区域
        canvas.drawRect(50, 50, mWidth, mHeight, mPaint);
<think>我们有两个代码片段需要分析: 1. `min_gradient_index=np.argmin(std_gradient)` - `np.argmin(std_gradient)` 返回数组 `std_gradient` 中最小值所在的索引。也就是说,`min_gradient_index` 是梯度数组 `std_gradient` 中最小值第一次出现的位置。 2. 循环部分: ```python while density.results.y.hist_bin_edges[min_gradient_index] <= 150: min_gradient_index = np.argmin(std_gradient[min_gradient_index:len(std_gradient)]) ``` 这个循环的条件是:直方图的第 `min_gradient_index` 个 bin 的边缘值(可能是左边缘或右边缘,具体取决于实现)小于等于150。然后,在循环体内,它重新在 `std_gradient` 的子数组(从当前 `min_gradient_index` 到数组末尾)中寻找最小值的索引,并将这个新的索引赋值给 `min_gradient_index`。 ### 功能和作用 这段代码的功能是寻找一个满足特定条件的最小梯度点。具体来说: - 首先,它找到整个梯度数组 `std_gradient` 中最小值的位置(索引)作为初始的 `min_gradient_index`。 - 然后,它检查这个位置对应的直方图 bin 边缘值是否小于等于150。如果是,它就在剩下的子数组(从当前索引到数组末尾)中再次寻找最小值的位置,并更新 `min_gradient_index`。 - 循环会一直进行,直到找到一个位置,使得该位置对应的 bin 边缘值大于150,或者直到搜索完整个数组。 这个循环的目的可能是跳过那些 bin 边缘值小于等于150的区域,寻找在大于150的区域内的最小梯度位置。这可能是为了避开某个特定区间(比如背景或噪声区域),而只关注较高值的区域(比如目标区域)。 ### 潜在问题 1. **索引偏移问题**: - 在循环内部,`min_gradient_index = np.argmin(std_gradient[min_gradient_index:len(std_gradient)])` 返回的是子数组中的索引(相对于子数组的起始位置,即原数组的 `min_gradient_index` 位置为0)。但是,这个新的索引是相对于子数组的起始位置的局部索引,而我们希望得到的是在原数组中的全局索引。 - 因此,正确的做法应该是将返回的索引加上当前的 `min_gradient_index`,否则就会得到一个错误的索引(因为得到的是子数组中的索引,而不是原数组的索引)。 例如: ```python # 假设当前 min_gradient_index=5 # 子数组为 std_gradient[5:len(std_gradient)] # 假设在这个子数组中,最小值的索引是3(即子数组的第4个元素) # 那么实际上在原数组中的索引应该是 5+3=8 # 但如果不加,min_gradient_index 就会被设为3,从而跳到了原数组的第3个位置(错误) ``` 所以,应该修改为: ```python min_gradient_index = min_gradient_index + np.argmin(std_gradient[min_gradient_index:len(std_gradient)]) ``` 2. **循环终止条件**: - 循环条件依赖于 `density.results.y.hist_bin_edges` 数组。如果这个数组的值全部小于等于150,那么循环将一直进行下去,直到最后在子数组中找不到最小值(因为子数组会越来越小)。但是,当子数组长度为0时,`np.argmin` 会抛出异常(因为无法在空数组中寻找最小值)。 - 为了避免无限循环和空数组错误,应该增加一个条件,确保子数组非空。 3. **性能问题**: - 在每次循环中,我们都要重新计算子数组并寻找最小值。如果数组很大,并且需要多次循环,这可能会导致效率较低。 ### 改进建议 1. 修正索引偏移: ```python while density.results.y.hist_bin_edges[min_gradient_index] <= 150: # 获取子数组 sub_grad = std_gradient[min_gradient_index:] # 如果子数组为空,则跳出循环 if len(sub_grad) == 0: break # 在子数组中寻找最小值的索引(局部索引) local_min_index = np.argmin(sub_grad) # 更新为全局索引 new_index = min_gradient_index + local_min_index # 如果新的索引和当前索引相同(即当前就是子数组的最小值,且不满足条件,需要继续找下一个最小值),但为了避免死循环,我们检查是否前进 if new_index == min_gradient_index: # 此时说明当前索引位置就是子数组的最小值,但条件不满足(<=150),我们想跳过当前这个位置,所以加1 # 但是注意:可能当前这个位置是最后一个元素,所以加1后可能超出范围 min_gradient_index += 1 if min_gradient_index >= len(std_gradient): break else: min_gradient_index = new_index ``` 上述代码还处理了当找到的最小值仍在当前位置的情况(即子数组的最小值就在第一个位置),此时我们手动前进一个位置以避免死循环。 2. 考虑其他边界条件,比如一开始整个数组的最小值对应的 bin 边缘值就大于150,那么循环不会执行,直接得到结果。 ### 总结 原始代码的意图是跳过那些 bin 边缘值小于等于150的位置,寻找大于150的区域内的最小梯度位置。但由于索引偏移问题,可能会导致错误。此外,还可能存在死循环和索引越界的风险。因此,需要仔细修正代码。 §§相关问题§§ 1. 在NumPy数组中如何正确使用`argmin`和切片索引? 2. 如何避免在循环中处理数组时出现索引偏移错误? 3. 在梯度下降优化算法中,梯度最小值的选择对结果有什么影响? </think>### 功能分析 #### 1. `min_gradient_index = np.argmin(std_gradient)` - **功能**: - `np.argmin()` 返回数组最小值所在的索引位置 - 该行代码在梯度数组 `std_gradient` 中找到最小值的位置索引 - 数学表达式:$\text{min\_gradient\_index} = \underset{i}{\arg\min}\, \text{std\_gradient}[i]$ #### 2. while循环结构 ```python while density.results.y.hist_bin_edges[min_gradient_index] <= 150: min_gradient_index = np.argmin(std_gradient[min_gradient_index:len(std_gradient)]) ``` - **功能**: 1. **条件判断**:检查直方图bin边缘值是否 ≤ 150 - `density.results.y.hist_bin_edges` 是直方图的分桶边界值 2. **梯度最小值搜索**: - 在梯度数组的子区间 `[min_gradient_index, len(std_gradient)]` 中重新寻找最小值索引 - 数学表达式:$\text{min\_gradient\_index} = \underset{j}{\arg\min}\, \text{std\_gradient}[j],\quad j \in [\text{min\_gradient\_index}, N]$ 3. **循环目标**:跳过所有边界值 ≤ 150的bin,找到第一个边界值 > 150的最小梯度位置 ### 作用解析 该代码段的主要作用是在**量化校准过程**中: 1. 定位梯度变化最平缓的区域(最小梯度位置) 2. 排除边界值 ≤ 150的区间(可能是噪声或无效数据区域) 3. 为后续确定最优量化范围(amax)提供关键索引 4. 与引用[1]的量化校准逻辑相关,用于最小化量化误差 ### 潜在问题 #### 1. 索引偏移错误 (严重) ```python min_gradient_index = np.argmin(std_gradient[min_gradient_index:len(std_gradient)]) ``` - **问题**:`np.argmin()` 返回的是**子数组的相对索引**,但直接赋值给全局索引变量 - **后果**: - 下一次循环时索引错乱 - 可能陷入死循环或越界访问 - **修正方案**: ```python relative_index = np.argmin(std_gradient[min_gradient_index:]) min_gradient_index = min_gradient_index + relative_index ``` #### 2. 边界条件缺失 - **问题**:缺少子数组为空的检查 - **风险**:当 `min_gradient_index >= len(std_gradient)` 时 - 切片操作 `[:]` 返回空数组 - `np.argmin([])` 抛出 `ValueError` - **修正方案**: ```python if min_gradient_index >= len(std_gradient): break ``` #### 3. 循环退出条件缺陷 - **问题**:当所有bin边缘值都 ≤ 150时 - 循环持续执行直至索引越界 - **修正方案**:增加双重退出条件 ```python while (min_gradient_index < len(std_gradient)) and \ (density.results.y.hist_bin_edges[min_gradient_index] <= 150): ... ``` #### 4. 性能问题 - **问题**:每次循环都创建新数组切片 - **优化方案**:改用NumPy的掩膜操作 ```python mask = (density.results.y.hist_bin_edges > 150) valid_gradients = std_gradient[mask] if len(valid_gradients) > 0: min_gradient_index = np.argmin(valid_gradients) ``` ### 改进后的代码实现 ```python min_gradient_index = np.argmin(std_gradient) # 跳过边界值≤150的区域 while min_gradient_index < len(std_gradient): if density.results.y.hist_bin_edges[min_gradient_index] > 150: break # 获取子数组并计算全局索引 sub_arr = std_gradient[min_gradient_index + 1:] if len(sub_arr) == 0: break rel_idx = np.argmin(sub_arr) min_gradient_index = min_gradient_index + 1 + rel_idx ``` ### 应用场景 此代码常见于: 1. 模型量化中的校准过程(如引用[1]的TensorRT/PyTorch量化) 2. 直方图分析中排除无效区间 3. 梯度下降优化的预处理阶段
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
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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