[J2ME]如何替换Google Map静态地图自带的Marker

本文介绍如何在GoogleMap应用中使用自定义图标替换默认Marker。通过解释Graphics.drawImage方法的不同参数选项来定位图标位置,并提供将地理坐标转换为屏幕坐标的函数。最后展示了在Canvas的paint函数中绘制自定义图标的示例。

要替换Google Map静态图片中缺省的Marker为您自己的图标,需要使用

javax.microedition.lcdui.Graphics.drawImage(Image img, int x, int y, int anchor)

其中anchor为图像在屏幕上的停靠点。

int

常量

相当(x,y)

0或20

Graphics.SOLID

或Graphics.LEFT|Graphics.TOP

图片左上角为(x,y)


3

Graphics.DOTTED|Graphics.VCENTER

或Graphics.HCENTER|Graphics.VCENTER

图片中心为(x,y)

6

Graphics.LEFT|Graphics.VCENTER

图片左边中点为(x,y)

10

Graphics.RIGHT|Graphics.VCENTER

图片右边中点为(x,y)

17

Graphics.DOTTED|Graphics.TOP

或Graphics.HCENTER|Graphics.TOP

图片上边中点为(x,y)

24

Graphics.RIGHT|Graphics.TOP

图片右上角为(x,y)

33

Graphics.BOTTOM|Graphics. DOTTED

或Graphics.BOTTOM|Graphics.HCENTER

图片下边中点为(x,y)

36

Graphics.BOTTOM|Graphics.LEFT

图片左下角为(x,y)

40

Graphics.BOTTOM|Graphics.RIGHT

图片右下角为(x,y)

然后需要把Marker的经纬度转换成屏幕坐标,可以使用如下的函数:

public static boolean map2screen(double mx,double my,YPoint pt,double cx,double cy,YRect rt,int zoom)
{
if(Math.abs(cx-0.00001)<0.0001 && Math.abs(cy-0.00001)<0.0001)
return false;

double size = MyMath.pow(2,zoom);
double spanY = 360.0/size*rt.width()/256;
double spanX = 360.0/size*rt.height()/256;
pt.y = (int) (((cx - mx) / spanX + 0.5) * rt.height());
pt.x = (int) (((my - cy) / spanY + 0.5) * rt.width());

return true;
}

最后在你的Canvas paint函数中绘制这个图标:

MyRect rt = new MyRect(0,0,this.getHeight(),this.getWidth());
MyUtils.map2screen(slatitude,slongitude,mypos,latitude,longitude,rt,zoom);
g.drawImage(imgPos, mypos.x, mypos.y, Graphics.BOTTOM|Graphics.DOTTED);

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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