帧动画和补间动画的使用

Android动画(帧动画、补间动画、属性动画)讲解 ** Android动画(帧动画、补间动画、属性动画)讲解 ** 首先我们来看看啥是帧动画、补间动画、属性动画。 介绍: 帧动画:是一种常见的动画形式(Frame By Frame),其原理是在“连续的关键帧”中分解动画动作,也就是在时间轴的每帧上逐帧绘制不同的内容,使其连续播放而成动画。 补间动画:指的是做FLASH动画时,在两个关键帧中间需要做“补间动画”,才能实现图画的运动; 属性动画:帧动画与补间动画实现了对View进行移动、缩放、旋转和淡入淡出的效果。但对于android开发师来说是不够的,同 阅读详情


一、Android 动画分类

总的来说,Android动画可以分为两类,最初的传统动画和Android3.0 之后出现的属性动画;

传统动画又包括 帧动画(Frame Animation)和补间动画(Tweened Animation)。


二、帧动画

帧动画是最容易实现的一种动画,这种动画更多的依赖于完善的UI资源,他的原理就是将一张张单独的图片连贯的进行播放,从而在视觉上产生一种动画的效果;有点类似于某些软件制作gif动画的方式。

代码要做的事情就是把一幅幅的图片按顺序显示,造成动画的视觉效果

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<animation-list xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android">
    <item
        android:drawable="@drawable/a_0"
        android:duration="100" />
    <item
        android:drawable="@drawable/a_1"
        android:duration="100" />
    <item
        android:drawable="@drawable/a_2"
        android:duration="100" />
</animation-list>
protected void onCreate(@Nullable Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_frame_animation);
        ImageView animationImg1 = (ImageView) findViewById(R.id.animation1);
        animationImg1.setImageResource(R.drawable.frame_anim1);
        AnimationDrawable animationDrawable1 = (AnimationDrawable) animationImg1.getDrawable();
        animationDrawable1.start();
    }

可以说,图片资源决定了这种方式可以实现怎样的动画

在有些代码中,我们还会看到android:oneshot=“false” ,这个oneshot 的含义就是动画执行一次(true)还是循环执行多次。

这里其他几个动画实现方式都是一样,无非就是图片资源的差异。


二.补间动画

补间动画又可以分为四种形式,分别是 alpha(淡入淡出),translate(位移),scale(缩放大小),rotate(旋转)。 补间动画的实现,一般会采用xml 文件的形式;代码会更容易书写和阅读,同时也更容易复用。

首先,在res/anim/ 文件夹下定义如下的动画实现方式

1.alpha_anim.xml 动画实现

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<alpha xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    android:duration="1000"
    android:fromAlpha="1.0"
    android:interpolator="@android:anim/accelerate_decelerate_interpolator"
    android:toAlpha="0.0" />

2.scale.xml 动画实现

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<scale xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    android:duration="1000"
    android:fromXScale="0.0"
    android:fromYScale="0.0"
    android:pivotX="50%"
    android:pivotY="50%"
    android:toXScale="1.0"
    android:toYScale="1.0"/>

然后,在Activity中

Animation animation = AnimationUtils.loadAnimation(mContext, R.anim.alpha_anim);
img = (ImageView) findViewById(R.id.img);
img.startAnimation(animation);

这样就可以实现ImageView alpha 透明变化的动画效果。

3.set 标签将多个动画组合

也可以使用

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<set xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    android:interpolator="@[package:]anim/interpolator_resource"
    android:shareInterpolator=["true" | "false"] >
    <alpha
        android:fromAlpha="float"
        android:toAlpha="float" />
    <scale
        android:fromXScale="float"
        android:toXScale="float"
        android:fromYScale="float"
        android:toYScale="float"
        android:pivotX="float"
        android:pivotY="float" />
    <translate
        android:fromXDelta="float"
        android:toXDelta="float"
        android:fromYDelta="float"
        android:toYDelta="float" />
    <rotate
        android:fromDegrees="float"
        android:toDegrees="float"
        android:pivotX="float"
        android:pivotY="float" />
    <set>
        ...
    </set>
</set>

可以看到组合动画是可以嵌套使用的。

各个动画属性的含义结合动画自身的特点应该很好理解,就不一一阐述了;这里主要说一下interpolator 和 pivot。

Interpolator 主要作用是可以控制动画的变化速率 ,就是动画进行的快慢节奏。

Android 系统已经为我们提供了一些Interpolator ,比如 accelerate_decelerate_interpolator,accelerate_interpolator等。更多的interpolator 及其含义可以在Android SDK 中查看。同时这个Interpolator也是可以自定义的,这个后面还会提到。

pivot 决定了当前动画执行的参考位置

pivot 这个属性主要是在translate 和 scale 动画中,这两种动画都牵扯到view 的“物理位置“发生变化,所以需要一个参考点。而pivotX和pivotY就共同决定了这个点;它的值可以是float或者是百分比数值。

我们以pivotX为例,

pivotX取值含义10距离动画所在view自身左边缘10像素10%距离动画所在view自身左边缘 的距离是整个view宽度的10%10%p距离动画所在view父控件左边缘的距离是整个view宽度的10%

pivotY 也是相同的原理,只不过变成的纵向的位置。如果还是不明白可以参考源码,在Tweened Animation中结合seekbar的滑动观察rotate的变化理解。

4.Java Code 实现

有时候,动画的属性值可能需要动态的调整,这个时候使用xml 就不合适了,需要使用java代码实现

private void RotateAnimation() {
        animation = new RotateAnimation(-deValue, deValue, Animation.RELATIVE_TO_SELF,
                pxValue, Animation.RELATIVE_TO_SELF, pyValue);
        animation.setDuration(timeValue);

        if (keep.isChecked()) {
            animation.setFillAfter(true);
        } else {
            animation.setFillAfter(false);
        }
        if (loop.isChecked()) {
            animation.setRepeatCount(-1);
        } else {
            animation.setRepeatCount(0);
        }

        if (reverse.isChecked()) {
            animation.setRepeatMode(Animation.REVERSE);
        } else {
            animation.setRepeatMode(Animation.RESTART);
        }
        img.startAnimation(animation);
    }

这里animation.setFillAfter决定了动画在播放结束时是否保持最终的状态;animation.setRepeatCount和animation.setRepeatMode 决定了动画的重复次数及重复方式,具体细节可查看源码理解。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Android:帧动画和补间动画看这篇就足够了!

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