android菜瓜笔记之手机照片选取与拍摄

本文介绍如何在Android应用中实现从手机相册选择图片或视频、使用相机拍摄照片或录制视频的功能,并提供了 onActivityResult 方法中处理返回结果的具体代码示例。

开发项目过程中经常需要在手机中选择图片或者临时拍摄照片使用,我们一般会直接调用系统提供的功能来实现。

1、选取照片或视频(手机中存储好的),参见代码

localIntent=new Intent();
localIntent.setAction("android.intent.action.GET_CONTENT");
			
if(this.type==TakeMediaDialogType.IMAGE){
	localIntent.setType("image/*");
	this.activity.startActivityForResult(localIntent, 5);
}
else
{
	localIntent.setType("video/*");
	this.activity.startActivityForResult(localIntent, 6);
}

此功能的关键是调用了红色部分的android.intent.action.GET_CONTENT作为action.

2、使用拍照功能获取照片或视频,参见代码

if(this.type==TakeMediaDialogType.IMAGE){
	localIntent = new Intent("android.media.action.IMAGE_CAPTURE");
	localIntent.putExtra("output", this.outputFileUri);
	this.activity.startActivityForResult(localIntent, 3);
}
else
	if(this.type==TakeMediaDialogType.VIDEO){
		localIntent = new Intent("android.media.action.VIDEO_CAPTURE");
		localIntent.putExtra("output", this.outputFileUri);
		this.activity.startActivityForResult(localIntent, 4);
	}

此部分代码的关键部分为拍照使用android.media.action.IMAGE_CAPTURE,视频使用android.media.action.VIDEO_CAPTURE
3、结果获取可以参考我上篇文章

基本代码为:

protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data)
	{
		// TODO Auto-generated method stub
		super.onActivityResult(requestCode, resultCode, data);
		try
		{
			ContentResolver resolver=getContentResolver();
			if( resultCode !=RESULT_OK){
				return;// for issues handle
			}
			else{
				
				switch(requestCode){
				case 3: //take image
					Bundle bundle = data.getExtras();  
					if (bundle != null) {  
						
						userAvatarBitmap = (Bitmap) bundle.get("data");
						userAvatarImageView.setImageBitmap(userAvatarBitmap);
						
					}
					break;
				case 4:  //take video
					break;
				case 5: //content image
					Uri originalUri = data.getData();  
					if (originalUri != null) { 
						userAvatarBitmap = MediaStore.Images.Media.getBitmap(resolver,originalUri);  
						userAvatarImageView.setImageBitmap(userAvatarBitmap);
					}
					break;
				case 6: //content video
					break;
					
				}
			}
		}
		catch(Exception e){
			
		}
		
		
		
	}


 

【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改进中。
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