结合上面的图片压缩方法

本文提供了一种解决三星手机拍照后图片横向显示的方法。通过读取图片的EXIF信息并根据图片的旋转角度进行调整,确保图片正确显示。

图片压缩少了一个方法给大家补上

/**
 * 获取原始图片的角度(解决三星手机拍照后图片是横着的问题)
 * @param path 图片的绝对路径
 * @return 原始图片的角度
 */
public static int getBitmapDegree(String path) {
   int degree = 0;
   try {
      // 从指定路径下读取图片,并获取其EXIF信息
      ExifInterface exifInterface = new ExifInterface(path);
      // 获取图片的旋转信息
      int orientation = exifInterface.getAttributeInt(ExifInterface.TAG_ORIENTATION,
            ExifInterface.ORIENTATION_NORMAL);
      Log.e("jxf", "orientation" + orientation);
      switch (orientation) {
         case ExifInterface.ORIENTATION_ROTATE_90:
            degree = 90;
            break;
         case ExifInterface.ORIENTATION_ROTATE_180:
            degree = 180;
            break;
         case ExifInterface.ORIENTATION_ROTATE_270:
            degree = 270;
            break;
      }
   } catch (IOException e) {
      e.printStackTrace();
   }
   return degree;
}
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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