android paint 回滚重做

本文介绍了一个基于Android平台的绘图视图(DrawView)实现方法。该视图支持触摸绘制,并提供了撤销与重做功能。文章详细展示了如何通过Canvas、Path及Paint等组件进行路径绘制,同时利用ArrayList存储绘制路径以便于撤销操作。

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import java.util.ArrayList;
import android.content.Context;
import android.graphics.Bitmap;
import android.graphics.BitmapFactory;
import android.graphics.Canvas;
import android.graphics.Paint;
import android.graphics.Path;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener;

public class DrawView extends View implements OnTouchListener {
    private Canvas  mCanvas;
    private Path    mPath;
    private Paint       mPaint;   
    private ArrayList<Path> paths = new ArrayList<Path>();
    private ArrayList<Path> undonePaths = new ArrayList<Path>(); 

    private Bitmap im;
    public DrawView(Context context) 
    {
        super(context);
        setFocusable(true);
        setFocusableInTouchMode(true);      
        this.setOnTouchListener(this);
        mPaint = new Paint();
        mPaint.setAntiAlias(true);
        mPaint.setDither(true);
        mPaint.setColor(0xFFFFFFFF);
        mPaint.setStyle(Paint.Style.STROKE);
        mPaint.setStrokeJoin(Paint.Join.ROUND);
        mPaint.setStrokeCap(Paint.Cap.ROUND);
        mPaint.setStrokeWidth(6);
        mCanvas = new Canvas();
        mPath = new Path();

        im=BitmapFactory.decodeResource(context.getResources(),R.drawable.ic_launcher);


    }               
        @Override
        protected void onSizeChanged(int w, int h, int oldw, int oldh) {
            super.onSizeChanged(w, h, oldw, oldh);
        }

        @Override
        protected void onDraw(Canvas canvas) {
            //mPath = new Path();
            //canvas.drawPath(mPath, mPaint);
            for (Path p : paths){
                canvas.drawPath(p, mPaint);
            }
            canvas.drawPath(mPath, mPaint);
        }

        private float mX, mY;
        private static final float TOUCH_TOLERANCE = 4;

        private void touch_start(float x, float y) {
            undonePaths.clear();
            mPath.reset();
            mPath.moveTo(x, y);
            mX = x;
            mY = y;
        }
        private void touch_move(float x, float y) {
            float dx = Math.abs(x - mX);
            float dy = Math.abs(y - mY);
            if (dx >= TOUCH_TOLERANCE || dy >= TOUCH_TOLERANCE) {
                mPath.quadTo(mX, mY, (x + mX)/2, (y + mY)/2);
                mX = x;
                mY = y;
            }
        }
        private void touch_up() {
            mPath.lineTo(mX, mY);
            // commit the path to our offscreen
            mCanvas.drawPath(mPath, mPaint);
            // kill this so we don't double draw
            paths.add(mPath);
            mPath = new Path();            

        }

        public void onClickUndo () { 
            if (paths.size()>0) 
            { 
               undonePaths.add(paths.remove(paths.size()-1));
               invalidate();
             }
            else
            {

            }
             //toast the user 
        }

        public void onClickRedo (){
           if (undonePaths.size()>0) 
           { 
               paths.add(undonePaths.remove(undonePaths.size()-1)); 
               invalidate();
           } 
           else 
           {

           }
             //toast the user 
        }

    @Override
    public boolean onTouch(View arg0, MotionEvent event) {
          float x = event.getX();
          float y = event.getY();

          switch (event.getAction()) {
              case MotionEvent.ACTION_DOWN:
                  touch_start(x, y);
                  invalidate();
                  break;
              case MotionEvent.ACTION_MOVE:
                  touch_move(x, y);
                  invalidate();
                  break;
              case MotionEvent.ACTION_UP:
                  touch_up();
                  invalidate();
                  break;
          }
          return true;
    }
}
内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,该项目运用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)和支持向量机(SVM)模型的超参数及特征选择。项目旨在解决电力系统调度、发电计划、需求侧响应等多个应用场景中的关键问题,特别是在应对高比例可再生能源接入带来的非线性、非平稳负荷预测挑战。文中涵盖了从数据接入、特征工程、模型训练到部署上线的全流程,包括详细的代码示例和GUI设计,确保方案的可复现性和实用性。 适用人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB语言和机器学习算法的研发人员;从事电力系统调度、电力市场交易、新能源消纳等相关领域的工程师和技术专家。 使用场景及目标:①通过构建面向小时级别的滚动预测,输出高分辨率负荷轨迹,为日内与日前滚动调度提供边际成本最小化的依据;②在负荷高峰和供给紧张时,通过价格信号或直接负荷控制实施需求侧响应,提升削峰效率并抑制反弹;③为灵活性资源(调峰机组、储能、可中断负荷)提供更清晰的出清路径,降低弃风弃光率,提升系统整体清洁度;④帮助市场主体更准确地评估边际出清价格变化,提高报价成功率与收益稳定性,同时降低由预测偏差带来的风险敞口;⑤在运维与审计场景中,对预测产生的原因进行说明,保障业务侧与监管侧的可追溯性。 阅读建议:此资源不仅提供了完整的代码实现和GUI设计,更注于理解GA优化过程中涉及到的数据处理、特征构造、模型选择及评估等核心步骤。因此,在学习过程中,建议结合实际案例进行实践,并深入研究每个阶段的具体实现细节,特别是适应度函数的设计、超参数空间的定义以及多样性维护机制的应用。此外,关注项目中关于数据对齐、缺失值处理、特征标准化等方面的最佳实践,有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。
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