andengine中的小技巧

本文介绍了AndEngine中高效利用BitmapTextureAtlas加载多个图片的方法,通过合理布局减少内存浪费。

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andengine中,有很多小技巧,下面将为大家介绍一些


一、图片的创建
之前的例子当中,我们在创建图片的时候,都要预先创建一个区域BitmapTextureAtlas,例如之前在创建坦克sprite例子中,我们为坦克sprite创建了一个BitmapTextureAtlas:

[java]  view plain copy
  1.         BitmapTextureAtlas mBitmapTextureAtlas = new BitmapTextureAtlas(  
  2.         getTextureManager(), 128256, TextureOptions.DEFAULT);  
  3. mSpriteTiledTextureRegion = BitmapTextureAtlasTextureRegionFactory  
  4.         .createTiledFromAsset(mBitmapTextureAtlas, this"tank.png"0,  
  5.                 011);  
  6. mBitmapTextureAtlas.load();  

而坦克这张图片的实际大小为:73*132,因此有部分区域浪费掉了。如果我们再创建一个精灵为它再建立一个BitmapTextureAtlas,又会有一部分区域浪费掉了。实际上是我们对内存的消耗。因此,我们可以建立一张很大BitmapTextureAtlas,然后将其它图片加载到这一张上来。这里有一点需要注意:BitmapTextureAtlas并不是可以无限创建大小的,它也是有极限的。因此,如果图片很多很大的话,还是分多个BitmapTextureAtlas来创建吧。

关于如何在一个BitmapTextureAtlas上创建多个图片的方法,可以看一看andengine的例子,我这里随便摘取了一段供大家参考:
[java]  view plain copy
  1. this.mAutoParallaxBackgroundTexture = new BitmapTextureAtlas(1024,  
  2.         1024, TextureOptions.DEFAULT);  
  3. this.mParallaxLayerFront = BitmapTextureAtlasTextureRegionFactory  
  4.         .createFromAsset(this.mAutoParallaxBackgroundTexture, this,  
  5.                 "gfx/parallax_background_layer_front.png"00);  
  6. this.mParallaxLayerBack = BitmapTextureAtlasTextureRegionFactory  
  7.         .createFromAsset(this.mAutoParallaxBackgroundTexture, this,  
  8.                 "gfx/parallax_background_layer_back.png"0188);  
  9. this.mParallaxLayerMid = BitmapTextureAtlasTextureRegionFactory  
  10.         .createFromAsset(this.mAutoParallaxBackgroundTexture, this,  
  11.                 "gfx/parallax_background_layer_mid.png"0669);  


解释一下:
首先,创建一个1024*1024的BitmapTextureAtlas,然后分别在这个上面建立3张图片。

第一张创建在mAutoParallaxBackgroundTexture的左上角,坐标位置为0,0点。其原始图片大小为:640*187;

第二张创建在mAutoParallaxBackgroundTexture的0,188位置,意思就是排在640*187图片的下面,即187+1=188。其原始图片大小为:640*480;

第三张创建在mAutoParallaxBackgroundTexture的0,669位置,意思就是排在640*480图片的下面,即188+480+1=669;

看明白了吗,O(∩_∩)O哈哈~




未完,待续。。。。

内容概要:本文详细探讨了基于MATLAB/SIMULINK的多载波无线通信系统仿真及性能分析,重点研究了以OFDM为代表的多载波技术。文章首先介绍了OFDM的基本原理和系统组成,随后通过仿真平台分析了不同调制方式的抗干扰性能、信道估计算法对系统性能的影响以及同步技术的实现与分析。文中提供了详细的MATLAB代码实现,涵盖OFDM系统的基本仿真、信道估计算法比较、同步算法实现和不同调制方式的性能比较。此外,还讨论了信道特征、OFDM关键技术、信道估计、同步技术和系统级仿真架构,并提出了未来的改进方向,如深度学习增强、混合波形设计和硬件加速方案。; 适合人群:具备无线通信基础知识,尤其是对OFDM技术有一定了解的研究人员和技术人员;从事无线通信系统设计与开发的工程师;高校通信工程专业的高年级本科生和研究生。; 使用场景及目标:①理解OFDM系统的工作原理及其在多径信道环境下的性能表现;②掌握MATLAB/SIMULINK在无线通信系统仿真中的应用;③评估不同调制方式、信道估计算法和同步算法的优劣;④为实际OFDM系统的设计和优化提供理论依据和技术支持。; 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析,还附带了大量的MATLAB代码示例,便于读者动手实践。建议读者在学习过程中结合代码进行调试和实验,以加深对OFDM技术的理解。此外,文中还涉及了一些最新的研究方向和技术趋势,如AI增强和毫米波通信,为读者提供了更广阔的视野。
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