右上角图的实现



 要实现上图 当你拍照的图片 上显示两个按钮,点击右上角不要此图片,如果要此图片不显示右上角

public class artooPicture extends RelativeLayout {

    ImageView preview, delete;
    String value = Environment.getExternalStorageDirectory() + "/99006796"
            + "_" + ".jpg", suffix;
    boolean clicked = false;

    public artooPicture(Context context) {
        this(context, null);

    }

    public artooPicture(Context context, AttributeSet attrs) {
        this(context, attrs, 0);

    }

    public artooPicture(Context context, AttributeSet attrs, int defStyle) {
        super(context, attrs, defStyle);

        ((Activity) getContext()).getLayoutInflater().inflate(R.layout.picture,
                this, true);

        delete = (ImageView) findViewById(R.id.scan_delete);
        preview = (ImageView) findViewById(R.id.scan_preview);

        File f = new File(value);
        if (f.exists()) {
            clicked = true;
            preview.setImageDrawable(BitmapDrawable.createFromPath(value));

        } else {

        }

        delete.setOnClickListener(deleteListener);
        preview.setOnClickListener(previewListener);
    }

View.OnClickListener previewListener = new OnClickListener() {

        @Override
        public void onClick(View v) {

            if (!clicked) {

                Intent i = new Intent(MediaStore.ACTION_IMAGE_CAPTURE);
                i.putExtra(MediaStore.EXTRA_OUTPUT, Uri
                        .fromFile(new File(value)));
                getContext().startActivity(i);

                Thread t = new Thread(new Runnable() {

                    @Override
                    public void run() {
                        File f;
                        do {
                            f = new File(value);
                        } while (!f.exists());
                        if (f.exists()) {
                            preview.setImageDrawable(BitmapDrawable
                                    .createFromPath(value));
                            clicked = true;
                        }
                    }
                });
                t.run();

            } else {
                Dialog d = new Dialog(getContext());
                ImageView iv = new ImageView(getContext());
                iv.setImageDrawable(BitmapDrawable.createFromPath(value));              
                d.setContentView(iv);
                d.setCancelable(true);
                d.show();
            }
        }
    };
 
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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