android Canvas的常用操作

本文深入探讨了图像处理领域的关键概念和技术,包括颜色绘制、基本形状绘制、图片绘制、文本绘制、路径绘制、顶点操作、画布剪裁、画布快照和画布变换等。详细介绍了各种API及其应用,旨在帮助开发者掌握从基础到高级的图像处理技巧。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

操作类型 相关API 备注
绘制颜色 drawColor, drawRGB, drawARGB 使用单一颜色填充整个画布
绘制基本形状 drawPoint, drawPoints, drawLine, drawLines, drawRect, drawRoundRect, drawOval, drawCircle, drawArc 依次为 点、线、矩形、圆角矩形、椭圆、圆、圆弧
绘制图片 drawBitmap, drawPicture 绘制位图和图片
绘制文本 drawText, drawPosText, drawTextOnPath 依次为 绘制文字、绘制文字时指定每个文字位置、根据路径绘制文字
绘制路径 drawPath 绘制路径,绘制贝塞尔曲线时也需要用到该函数
顶点操作 drawVertices, drawBitmapMesh 通过对顶点操作可以使图像形变,drawVertices直接对画布作用、 drawBitmapMesh只对绘制的Bitmap作用
画布剪裁 clipPath, clipRect 设置画布的显示区域
画布快照 save, restore, saveLayerXxx, restoreToCount, getSaveCount 依次为 保存当前状态、 回滚到上一次保存的状态、 保存图层状态、 回滚到指定状态、 获取保存次数
画布变换 translate, scale, rotate, skew 依次为 位移、缩放、 旋转、错切
Matrix(矩阵) getMatrix, setMatrix, concat 实际上画布的位移,缩放等操作的都是图像矩阵Matrix, 只不过Matrix比较难以理解和使用,故封装了一些常用的方法。
内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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