模拟登陆加载动画的实现(二)

本文介绍如何使用Android自定义视图LoadingView实现加载动画效果。通过继承ImageView并实现Runnable接口来更新图片资源,达到循环播放帧动画的目的。文章详细解释了构造方法、设置图片资源数组及启动动画的方法。

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自定义布局的学习:

xml中的自定义布局:

 <com.example.loadingview.LoadingView
        android:layout_gravity="center_horizontal"
        android:layout_height="wrap_content"
        android:layout_width="wrap_content"
        android:id="@+id/main_imageview"
        android:src="@drawable/loader_frame_1"
        android:layout_marginTop="160dp"
        ></com.example.loadingview.LoadingView>



com.example.loadingview是包名。

LoadingView是类名。


android:src是显示的图片。不是背景。

具体看链接:http://blog.youkuaiyun.com/ysh06201418/article/details/40744125



然后再具体实现自定义布局的效果。

LoadingView.java


extends ImageView implements Runnable.


ImageView 是显示图片的一个类吧。。。

Runnable 是一个借口,实现多线程的作用,请看代码注释:

/*

thread是类
runnable是接口


实现多线程有两种方式:
1.继承Thread,然后重写他的run方法
2.实现Runnable接口,并实现他的run方法


启动线程时也有区别
继承Thread的类直接调用start方法即可
实现Runnable接口要这样启动
runab :是实现Runnable接口类的对象
Thread thr = new Thread(runab); 
thr.start()

*/


构造方法:


public LoadingView(Context context, AttributeSet attrs) {
super(context, attrs);
// TODO Auto-generated constructor stub
}


setImageIds的方法:


public void setImageIds(int[] imageId){
this.imageIds=imageId;
if(imageIds!=null&& imageIds.length>0){
length=imageIds.length;
}
}



//


private boolean isStop=false;

protected void onDetachedFromWindow() {
super.onDetachedFromWindow();
isStop=true;
};
//

在学习android的Handler 时用到自定义的View ,继承后重写View 的onDetachedFromWinfow()方法。

该方法的作用是当view离开窗口时调用(

This is called when the view is detached from a window. At this point it no longer has a surface for drawing.

)。

在做具体测试时发现,当点击返回键时,可以正常调用该方法;当点击Home键退出时无法正常调用onDetachedFromWindow()。




//

protected void onDraw(Canvas canvas){
super.onDraw(canvas);
if(imageIds!=null&&imageIds.length>0){
this.setImageResource(imageIds[index]);
}
}




public void run(){
while(!isStop){//这里是判断是不是退出当前界面
index=++index%length;
postInvalidate();//使循环继续
try{
Thread.sleep(500);//每隔0.5s进行一次

}catch(InterruptedException e){
e.printStackTrace();
}
}
}


启动一个新线程

public void startAnim(){
new Thread(this).start();
}



内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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