Accompanist多点触控手势识别：实现缩放与旋转交互-优快云博客

Accompanist多点触控手势识别：实现缩放与旋转交互

【免费下载链接】accompanist A collection of extension libraries for Jetpack Compose 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/accompanist

引言

在移动应用开发中，多点触控手势识别是提升用户体验的重要功能。Accompanist作为Jetpack Compose的扩展库集合，虽然未直接提供多点触控手势识别的实现，但我们可以基于Jetpack Compose的基础API，结合Accompanist的相关功能，实现缩放与旋转交互。本文将详细介绍如何利用Accompanist的Drawable Painter和Jetpack Compose的手势API，构建一个支持多点触控的交互组件。

准备工作

项目概述

Accompanist是一个旨在为Jetpack Compose补充常用功能的库集合。目前包含以下主要库：

Permissions：提供Android运行时权限支持
Drawable Painter：将Android Drawables用作Jetpack Compose Painters
Adaptive：提供自适应布局的工具集合

依赖配置

要使用Accompanist的Drawable Painter库，需要在项目中添加以下依赖：

dependencies {
    implementation "com.google.accompanist:accompanist-drawablepainter:0.37.0"
}

Drawable缩放基础

Accompanist的Drawable Painter库提供了将Android Drawable转换为Compose Painter的功能，并支持基本的缩放操作。

DrawablePainter类

DrawablePainter.kt类是实现Drawable绘制的核心，其中在onDraw方法中使用了canvas.scale进行缩放：

override fun DrawScope.onDraw() {
    drawIntoCanvas { canvas ->
        // Reading this ensures that we invalidate when invalidateDrawable() is called
        drawInvalidateTick

        canvas.withSave {
            // AnimatedImageDrawable is not respecting the bounds below Android 12, so this is
            // a workaround to make the render size correct in this specific case
            if (Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.P &&
                Build.VERSION.SDK_INT < Build.VERSION_CODES.S &&
                drawable is AnimatedImageDrawable
            ) {
                canvas.scale(
                    size.width / intrinsicSize.width,
                    size.height / intrinsicSize.height
                )
            } else {
                // Update the Drawable's bounds
                drawable.setBounds(0, 0, size.width.roundToInt(), size.height.roundToInt())
            }

            drawable.draw(canvas.nativeCanvas)
        }
    }
}

基本缩放实现

使用rememberDrawablePainter函数可以将Drawable转换为可在Compose中使用的Painter：

@Composable
fun ScalableImageView(drawable: Drawable) {
    val painter = rememberDrawablePainter(drawable)
    Image(
        painter = painter,
        contentDescription = null,
        modifier = Modifier.fillMaxSize()
    )
}

实现多点触控手势识别

虽然Accompanist没有直接提供多点触控手势识别的实现，但我们可以结合Jetpack Compose的手势API来实现这一功能。

手势识别基础

Jetpack Compose提供了PointerInputScope和detectTransformGestures等API，用于处理手势事件：

val pointerInputScope = remember { mutableStateOf<PointerInputScope?>(null) }

缩放与旋转状态管理

我们需要管理缩放比例、旋转角度和平移偏移等状态：

var scale by remember { mutableStateOf(1f) }
var rotation by remember { mutableStateOf(0f) }
var offset by remember { mutableStateOf(Offset.Zero) }
var center by remember { mutableStateOf(Offset.Zero) }

实现detectTransformGestures

使用detectTransformGestures来检测缩放、旋转和平移手势：

Image(
    painter = painter,
    contentDescription = null,
    modifier = Modifier
        .fillMaxSize()
        .pointerInput(Unit) {
            detectTransformGestures(
                onGesture = { centroid, pan, zoom, rotation ->
                    center = centroid
                    scale *= zoom
                    rotation += rotation
                    offset += pan
                }
            )
        }
)

完整实现示例

结合Accompanist的DrawablePainter和Jetpack Compose的手势API，我们可以实现一个完整的支持缩放和旋转的组件：

@Composable
fun TransformableImageView(drawable: Drawable) {
    val painter = rememberDrawablePainter(drawable)
    
    var scale by remember { mutableStateOf(1f) }
    var rotation by remember { mutableStateOf(0f) }
    var offset by remember { mutableStateOf(Offset.Zero) }
    var center by remember { mutableStateOf(Offset.Zero) }

    Box(
        modifier = Modifier
            .fillMaxSize()
            .background(Color.LightGray)
    ) {
        Image(
            painter = painter,
            contentDescription = null,
            modifier = Modifier
                .align(Alignment.Center)
                .graphicsLayer(
                    scaleX = scale,
                    scaleY = scale,
                    rotationZ = rotation,
                    translationX = offset.x,
                    translationY = offset.y
                )
                .pointerInput(Unit) {
                    detectTransformGestures(
                        onGesture = { centroid, pan, zoom, rot ->
                            scale = maxOf(0.5f, minOf(scale * zoom, 5f))
                            rotation += rot
                            offset += pan
                        }
                    )
                }
        )
    }
}

高级应用：自适应布局中的手势交互

结合Accompanist的Adaptive库，我们可以在自适应布局中使用多点触控手势：

可拖动的FoldAwareColumn

DraggableFoldAwareColumnSample.kt演示了如何在自适应布局中添加拖动手势：

import androidx.compose.foundation.gestures.detectDragGestures

@Composable
fun DraggableFoldAwareColumnSample() {
    var offset by remember { mutableStateOf(Offset.Zero) }
    
    FoldAwareColumn(
        modifier = Modifier
            .fillMaxSize()
            .pointerInput(Unit) {
                detectDragGestures { change, dragAmount ->
                    change.consumeAllChanges()
                    offset += dragAmount
                }
            }
    ) {
        // Column content here
    }
}

结合缩放与自适应布局

我们可以将多点触控手势与自适应布局结合，创建更复杂的交互：

@Composable
fun AdaptiveTransformableImage() {
    val displayFeatures = calculateDisplayFeatures()
    
    TwoPane(
        first = {
            TransformableImageView(
                drawable = resources.getDrawable(R.drawable.sample_image, null)
            )
        },
        second = {
            // 控制面板，用于调整缩放和旋转参数
        },
        displayFeatures = displayFeatures,
        horizontalThreshold = 600.dp,
        verticalThreshold = 400.dp
    )
}

总结与展望

本文介绍了如何结合Accompanist和Jetpack Compose的API实现多点触控手势识别，主要包括：

使用Accompanist的DrawablePainter实现基本的Drawable缩放
基于Jetpack Compose的手势API实现多点触控的缩放与旋转
在Accompanist的Adaptive布局中应用手势交互

虽然Accompanist目前没有直接提供多点触控手势识别的实现，但通过与Jetpack Compose基础API的结合，我们可以构建出功能丰富的交互组件。未来，随着Accompanist库的不断发展，可能会提供更直接的手势识别支持。

参考资料

【免费下载链接】accompanist A collection of extension libraries for Jetpack Compose 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/accompanist

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考