Robot 使用

public void Save (ActionEvent e){
  try

  {

  int saved=fileChooser.showSaveDialog(item2);

  if(saved==JFileChooser.APPROVE_OPTION)

  {

  //获取要设置的文件名(包括路径)

  File saveFileName=fileChooser.getSelectedFile();

  //获取要保存文件的名字

  String fileName=new String(saveFileName.getPath()+".jpg");

  //1.首先创建一个输出流

  FileOutputStream fileOutPut=new FileOutputStream(fileName);

  //2.然后把输出流用JPEG编码器进行包裹,其实就是把输出流连接到编码器

  encoder=JPEGCodec.createJPEGEncoder(fileOutPut);

  //把BufferedImage对象进行编码

  encoder.encode((BufferedImage)this.createImage());

  fileOutPut.flush();

  fileOutPut.close();

  }

  }

  catch(Exception ea){

  ea.printStackTrace();

  }

  }

  public void Clear (ActionEvent e){

  label.setIcon(null);

  item2.setEnabled(false);

  item3.setEnabled(false);

  }

  public void Exit (ActionEvent e){

  System.exit(0);

  }

  private Image createImage() {

  try {//截图代码开始

  Image tempLocalImage=null;

  Robot robot=new Robot();

  Dimension dimension= Toolkit.getDefaultToolkit().getScreenSize();

  Rectangle scrRect=new Rectangle(0,0,dimension.width,dimension.height);

  tempLocalImage=robot.createScreenCapture(scrRect);

  //截图代码结束

  return tempLocalImage;

  } catch (AWTException ex) {

  ex.printStackTrace();

  }

  return null;}

  public static void main(String[] args) {

  new image_test();

  }

  }

【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,并将其与遗传算法(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与改进中。
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