Android使用apng图片

一般来说动态图片使用gif,但是gif图片的缺点是有白边,因此apng格式动态图片是更好的选择

由于Android原生并不支持apng图片,可以使用第三方支持框架 https://github.com/aellerton/japng_android


使用方法也简单

播放apng

Drawable d = PngAndroid.readDrawable(this, R.drawable.rotating_logo);
ImageView iv = (ImageView)findViewById(R.id.view_render_image);
iv.setImageDrawable(drawable);
if (drawable instanceof AnimationDrawable) {
    ((AnimationDrawable)drawable).start();
}

停止播放

((AnimationDrawable)drawable).stop();

这是我使用的APNG工具类,导入japng框架后可以使用该工具类


/**
 * Created by TonyYang on 2017/1/17.
 * APNG工具类
 * 支持同时播放多个apng
 */

public class APNGUtil {

    private String TAG = "APNGUtil";

    private static APNGUtil instance;
    private Map<Integer, Drawable> drawableMap = new HashMap<>();

    public static APNGUtil getInstance() {
        if (instance == null) {
            instance = new APNGUtil();
        }
        return instance;
    }

    /**
     * 设置apng到imageview对象
     *
     * @param drawable
     * @param imageView
     */
    private void setDrawable(Drawable drawable, ImageView imageView) {
        imageView.setImageDrawable(drawable);
        if (drawable instanceof AnimationDrawable) {
            Log.i(TAG, "AnimationDrawable start");
            ((AnimationDrawable) drawable).start();
        } else {
            Log.i(TAG, "drawable no instanceof AnimationDrawable");
        }
        if (drawableMap.get(imageView.getId()) != null) {
            Log.i(TAG, "drawablemap already has drawable >>" + imageView.getId());
            drawableMap.get(imageView.getId()).setCallback(null);
            drawableMap.remove(imageView.getId());
        }
        drawableMap.put(imageView.getId(), drawable);
        Log.i(TAG, "add ! drawablemap size>>" + drawableMap.size());
    }

    /**
     * 播放apng图片
     *
     * @param context
     * @param path      apng图片路径
     * @param imageView 播放容器
     */
    public void start(Context context, String path, ImageView imageView) {
        try {
            if (path.contains("file://")) {
                Log.i(TAG, "start by file path");
                setDrawable(PngAndroid.readDrawable(context, new FileInputStream(new File(path))), imageView);
            } else {
                Log.i(TAG, "start by assert path");
                setDrawable(PngAndroid.readDrawable(context, context.getAssets().open(path)), imageView);
            }
        } catch (FileNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (PngException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    /**
     * 播放apng图片
     *
     * @param context
     * @param id        apng图片资源id
     * @param imageView 播放容器
     */
    public void start(Context context, int id, ImageView imageView) {
        try {
            Log.i(TAG, "start by res id");
            setDrawable(PngAndroid.readDrawable(context, FormatTools.getInstance().Drawable2InputStream(context.getResources().getDrawable(id))), imageView);
        } catch (PngException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    /**
     * 播放apng图片
     *
     * @param context
     * @param stream    apng图片数据流
     * @param imageView 播放容器
     */
    public void start(Context context, InputStream stream, ImageView imageView) {
        try {
            Log.i(TAG, "start by inputStream");
            setDrawable(PngAndroid.readDrawable(context, stream), imageView);
        } catch (PngException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    /**
     * 停止播放apng
     *
     * @param imageView 停止对象
     */
    public void stop(ImageView imageView) {
        if (drawableMap.get(imageView.getId()) != null) {
            if (drawableMap.get(imageView.getId()) instanceof AnimationDrawable) {
                Log.i(TAG, "AnimationDrawable stop");
                ((AnimationDrawable) drawableMap.get(imageView.getId())).stop();
            }
            drawableMap.get(imageView.getId()).setCallback(null);
            drawableMap.remove(imageView.getId());
            Log.i(TAG, "delete ! drawablemap size>>" + drawableMap.size());
        }
    }

    public void clear() {
        for (Map.Entry<Integer, Drawable> entry : drawableMap.entrySet())
            entry.getValue().setCallback(null);
        drawableMap.clear();
    }
}

 

由于框架作者并未提供Maven,Jcenter等仓库链接,需要自己将框架clone下来作为module导入到项目中使用。

这里提供已经打包为aar的框架,将aar包放到libs文件夹,使用 compile(name: 'Japng', ext: 'aar') 导入框架

下载地址

### RK3588平台NPU调用方法 #### 创建和初始化NPU环境 为了在RK3588平台上成功调用NPU进行神经网络推理或加速,首先需要确保设备已正确配置并加载了相应的驱动程序。Rockchip的官方固件通常已经预装了RKNPU驱动[^3]。 一旦确认硬件准备就绪,可以通过以下方式创建和初始化NPU环境: ```cpp #include "rknn_api.h" // 初始化模型路径和其他参数 const char* model_path = "./model.rknn"; int ret; rknn_context ctx; ret = rknn_init(&ctx, model_path, 0, 0, NULL); if (ret < 0) { printf("Failed to initialize rknn context\n"); } ``` 这段代码展示了如何使用`rknn_api.h`库来初始化一个RKNN上下文对象,这一步骤对于后续的操作至关重要[^2]。 #### 加载和编译模型 接下来,在实际运行之前还需要加载预先训练好的神经网络模型文件(通常是`.rknn`格式)。此过程涉及读取模型二进制数据,并将其传递给RKNN API以便内部处理和优化。 ```cpp // 假设模型已经被转换成 .rknn 文件格式 char *model_data; // 模型的数据指针 size_t model_size; // 模型大小 FILE *fp = fopen(model_path, "rb+"); fseek(fp, 0L, SEEK_END); model_size = ftell(fp); rewind(fp); model_data = (char *)malloc(sizeof(char)*model_size); fread(model_data, sizeof(unsigned char), model_size, fp); fclose(fp); // 将模型数据传入RKNN API ret = rknn_load_rknn(ctx, &model_data, &model_size); free(model_data); if(ret != 0){ printf("Load Model Failed!\n"); } else{ printf("Model Loaded Successfully.\n"); } ``` 这里说明了从磁盘读取模型文件的具体操作流程,并通过API函数将这些信息提交给了底层框架去解析和设置好用于推断所需的资源[^1]。 #### 执行前向传播计算 当一切准备工作完成后就可以开始真正的预测工作——即让NPU执行一次完整的前向传播运算。这个阶段主要是构建输入张量、启动异步任务以及收集输出结果。 ```cpp float input_tensor[INPUT_SIZE]; // 输入特征图数组 float output_tensors[MAX_OUTPUTS][OUTPUT_SIZE]; // 输出特征图数组 struct rknn_input inputs[] = {{input_tensor}}; struct rknn_output outputs[MAX_OUTPUTS]; for(int i=0;i<NUM_ITERATIONS;++i){ memset(inputs, 0 ,sizeof(struct rknn_input)); memcpy(input_tensor, inputData[i], INPUT_SIZE*sizeof(float)); // 启动推理任务 ret = rknn_run(ctx, nullptr); if(ret!=0){ printf("Inference failed at iteration %d", i); break; } // 获取输出结果 for(size_t j=0;j<num_outputs;++j){ struct rknn_output& out = outputs[j]; size_t bufSize = OUTPUT_SIZE * sizeof(float); void* buffer = malloc(bufSize); ret = rknn_get_output(ctx, j, &out.datatype, &buffer, &bufSize, false); if(!ret && buffer){ memcpy(output_tensors[j], buffer, bufSize); free(buffer); } } } printf("All iterations completed successfully."); ``` 上述片段体现了典型的基于RKNN SDK的应用场景:先准备好待测样本作为输入;接着触发内核中的计算逻辑;最后获取到经过变换后的响应值供下一步分析所用[^4]。
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