HarmonyOS NEXT 应用开发怎么通过rotateSync和flipSync实现静态图片的旋转与翻转demo？

原创 于 2025-11-13 16:38:32 发布 · 411 阅读 · 7 ·
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#鸿蒙 #HarmonyOS

问题描述
在编辑静态图片时，需要将静态图片进行旋转（向左90°、向右90°）或翻转（水平、垂直），请问如何使用rotateSync和flipSync实现静态图片的旋转和翻转？
解决方案
参考文档：静态图片旋转与翻转

HarmonyOS Next应用开发——图像PixelMap变换
高心星的专栏
10-22 771
图片处理指对PixelMap进行相关的操作，如获取图片信息、裁剪、缩放、偏移、旋转、翻转、设置透明度、读写像素数据等。图片处理主要包括图像变换、位图操作，本文介绍图像变换。
数字人模型Wav2Lip技术理论与模型训练
heyiqiunet的博客
09-18 2677
Wav2Lip研究了将任意身份的说话人脸视频与目标语音片段进行唇同步的问题。通过从强大的唇同步判别器中学习来实现。Wav2Lip提出了新的、严格的评估基准和指标，以准确测量不受约束视频中的唇同步。在具有挑战性的基准上的广泛定量评估表明，Wav2Lip模型生成的视频的唇同步准确性几乎与真实同步视频一样好。Wav2Lip模型可以实现广泛的现实应用。
鸿蒙开发干货——手把手教你玩转多媒体文件操作
wz08180819的博客
04-23 726
以上我们详细拆解了鸿蒙开发中多媒体文件处理的全流程核心技术，涵盖网络图片/视频下载、本地像素处理、截图集成及多格式文件存储等关键场景，附可直接复用的代码示例与避坑经验。期待你将这些技术应用于实际项目，提升应用交互体验，若有任何实践疑问或创新想法，欢迎随时留言探讨，后续将带来更多鸿蒙开发实战干货！
[dx12]Flip, VSync 和 GSync
安柏霖的专栏
08-29 4025
windows平台上，vsync和flip常常是一个剪不断理还乱的东西，时不时就会有新的问题处理；而且随着时代的发展，概念也在不停地演变，包括这里我们就常用的windows平台上的情况做一个记录。
OpenHarmony-TPC/ImageKnife静态解析：ParseStaticImage实现深度剖析
gitblog_00842的博客
08-29 638
在OpenHarmony应用开发中，高效加载和显示静态图像是提升用户体验的关键环节。ImageKnife作为专为OpenHarmony打造的图像加载缓存库，其`ParseStaticImage`类承担着静态图像解码的核心职责。本文将深入解析这一关键组件的实现机制、技术细节和最佳实践。 ## ParseStaticImage架构设计 ### 类继承关系与接口实现 `ParseStaticIma...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
11-26
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DeepSeek+7大场景+50大案例+全套提示词
11-26
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EtherNet/IP协议测试与实现源码库
11-26
标题中的"EthernetIP-master.zip"压缩文档涉及工业自动化领域的以太网通信协议EtherNet/IP。该协议由罗克韦尔自动化公司基于TCP/IP技术架构开发，已广泛应用于ControlLogix系列控制设备。该压缩包内可能封装了协议实现代码、技术文档或测试工具等核心组件。 根据描述信息判断，该资源主要用于验证EtherNet/IP通信功能，可能包含测试用例、参数配置模板及故障诊断方案。标签系统通过多种拼写形式强化了协议主题标识，其中"swimo6q"字段需结合具体应用场景才能准确定义其技术含义。 从文件结构分析，该压缩包采用主分支命名规范，符合开源项目管理的基本特征。解压后预期可获取以下技术资料： 1. 项目说明文档：阐述开发目标、环境配置要求及授权条款 2. 核心算法源码：采用工业级编程语言实现的通信协议栈 3. 参数配置文件：预设网络地址、通信端口等连接参数 4. 自动化测试套件：包含协议一致性验证和性能基准测试 5. 技术参考手册：详细说明API接口规范与集成方法 6. 应用示范程序：展示设备数据交换的标准流程 7. 工程构建脚本：支持跨平台编译和部署流程 8. 法律声明文件：明确知识产权归属及使用限制 该测试平台可用于构建协议仿真环境，验证工业控制器与现场设备间的数据交互可靠性。在正式部署前开展此类测试，能够有效识别系统兼容性问题，提升工程实施质量。建议用户在解压文件后优先查阅许可协议，严格遵循技术文档的操作指引，同时需具备EtherNet/IP协议栈的基础知识以深入理解通信机制。 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！
嵌入式51单片机实时时钟 pcf8563完整代码
11-26
本项目提供了一套基于51单片机与pcf8563芯片实现的实时时钟（RTC）的完整代码。该代码能够实现日期、星期、闹钟的查看与调整，并具备整点报时功能。此外，它还支持电源拔插时间不重置（内置电池供电维持时间变化），确保时间在断电后依然准确。 功能特点 实现实时时钟，断电后时间由内置电池维持。 查看和调整日期、星期、闹钟。 支持整点报时功能。 闹钟可以设置为每天同一时间或特定星期几的特定时间。 代码支持查看秒表，但未实现（可通过外部中断或定时器T1实现）。 使用说明 初始化与设置： 首次使用时，需通过按键进入设置模式，调整当前时间、日期和闹钟。 时间查看： 在非设置模式下，可以通过相应的按键查看当前时间、日期和星期。 闹钟设置： 闹钟支持设置为每天同一时间或特定星期几的特定时间。 闹钟响起时，可以通过按键关闭。 整点报时： 每到整点，系统会自动报时，但若闹钟设置的时间与整点时间相同，则不会报时。 注意事项 代码中存在一处小瑕疵：当闹钟设置的时间正好是整点时，整点报时与闹钟不会同时触发。这个问题可以通过修改代码轻松解决。 由于显示和中断处理较为复杂，秒表功能未实现。 代码中包含部分注释，有助于理解各个功能模块的实现。
头豹：2022年中国氢能研究系列（四）-燃料电池系统企业盘点（亿华通、捷氢科技、国鸿氢能）（摘要版）.pdf
11-26
头豹：2022年中国氢能研究系列（四）-燃料电池系统企业盘点（亿华通、捷氢科技、国鸿氢能）（摘要版）
基于STM32F103ZET6与OpenMV4H7Plus的智能分类垃圾桶
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本资源文件是基于STM32F103ZET6与OpenMV4H7Plus开发的智能分类垃圾桶项目，适用于2021年工训大赛（垃圾分类组）。项目包含了完整的STM32单片机程序、OpenMV主程序以及训练好的垃圾分类模型，能够满足比赛的所有要求。 功能特点 主控与识别模块： 主控使用正点原子精英板（STM32F103ZET6）。 识别模块使用OpenMV4H7Plus。 核心功能： 内置训练好的垃圾分类模型。 支持播放视频、满载检测、垃圾分类、垃圾信息显示以及倒垃圾功能。 通信方式： 封装了STM32与OpenMV之间的串口通信方法，具有较高的可移植性。 项目结构 STM32程序：包含STM32F103ZET6的固件代码，负责控制垃圾桶的各项功能。 OpenMV程序：包含OpenMV4H7Plus的识别程序，负责垃圾分类模型的运行与识别结果的输出。 垃圾分类模型：训练好的模型文件，用于识别不同类型的垃圾。 使用说明 硬件连接： 将STM32F103ZET6与OpenMV4H7Plus通过串口连接。 确保硬件连接正确，电源供应稳定。 软件配置： 将STM32程序烧录到主控板中。 将OpenMV程序上传到OpenMV4H7Plus。 运行测试： 启动系统后，垃圾桶将自动进行垃圾分类识别。 系统会根据识别结果进行相应的分类处理，并显示垃圾信息。
upload-2025.11.26.zip
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【数据库技术】多类型数据库选型与组合应用：面向高并发、分布式场景的实战解决方案设计
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内容概要：本文系统介绍了主流数据库技术路线（关系型数据库、NoSQL、NewSQL）的特点、优劣势及典型应用场景，深入分析了当前行业在数据爆炸、多样性、高并发、一致性、复杂查询等方面的痛点与核心需求，并通过三个实战案例展示了如何结合不同数据库技术解决实际问题。文章还提出了数据库选型的综合建议，强调根据业务场景合理选择并组合使用多种数据库技术，以实现性能、一致性与可扩展性的平衡。; 适合人群：具备一定数据库基础知识，从事后端开发、系统架构设计或数据平台建设的技术人员，尤其是工作1-3年并参与实际项目设计的研发人员； 使用场景及目标：①理解RDBMS、NoSQL和NewSQL的技术差异与适用边界；②掌握在电商、金融、物联网等典型场景下数据库的选型与架构设计方法；③学习如何通过多数据库协同（Polyglot Persistence）解决高并发、强一致性和海量数据处理问题； 阅读建议：此资源侧重于技术选型思维与实战架构设计，建议结合文中示例代码与业务场景进行模拟推演，并在实际项目中逐步尝试技术组合方案，同时关注云原生数据库和HTAP等新兴趋势。
VTK 9.0.3 Release文件
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VTK（Visualization Toolkit）是由美国Kitware公司开发的开源免费软件系统，采用BSD许可证，主要应用于三维计算机图形学、图像处理及可视化领域。其内核基于C 构建，采用面向对象设计实现，包含约250,000行代码和2000多个类，支持Java、Tcl/Tk、Python等语言接口，可在Unix及Windows系统跨平台运行。该系统曾在美国Los Alamos国家实验室处理近1PB数据，并于2005年用于模拟ZSU23-4受攻击场景，计算节点达2.5兆 。 VTK支持体绘制与面绘制技术，兼容OpenGL着色方式，核心数据模型可处理医学成像及工程问题。采用流水线机制实现数据流操作，具备并行处理能力，内置3D交互部件实现实时渲染与动态简化网格。其架构包含图形模型对象和可视化模型对象，前者负责构建几何场景，后者完成数据转换与几何体生成 。 VS2017生成
51单片机c源码-PWM调光
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