J2ME中用MMAPI开发手机摄像头程序

本文介绍如何在J2ME程序中使用摄像头捕获影像数据并显示。通过MMAPI中的VideoControl和Player组件,开发者可以在高级或低级界面中集成摄像头功能,并调整画面大小和位置。此外,还介绍了如何获取静态图片。
 现在支持J2ME的手机越来越多,同时不带摄像头的手机也越来越少。支持高版本J2ME和高像素摄像头无疑是手机的两个重要的卖点。而作为J2ME的开发人员,我们关心的是,我们能否把这二者结合起来,简单地说,就是在J2ME程序里使用摄像头来获取图象。

  答案是肯定的。在扩展包MMAPI中,我们可以使用VideoControl加上Player来实现从手机摄像头捕获影象数据,并在屏幕上显示出来。

 

  大家都知道,J2ME的用户界面总的来说分成两类,分别是高级界面和低级界面。高级界面使用方便,但自由度不大。低级界面自由度大,但都要靠程序自己来完成。在这两种界面上VideoControl都可以很好地工作,只需要在初始化时指定对应的工作模式。

  函数Object initDisplayMode(int mode, Object arg)用来设置VideoControl的显示模式,其中参数mode表示显示的模式,arg则根据mode的取值而变化。目前已有两种显示模式被定义,分别是GUIControl.USE_GUI_PRIMITIVE和VideoControl.USE_DIRECT_VIDEO。如果使用USE_GUI_PRIMITIVE,则说明VideoControl将被放置在一个高级界面的容器中显示出来;相应,使用USE_GUI_PRIMITIVE则说明VideoControl将显示在低级界面上。

  在使用USE_GUI_PRIMITIVE时,参数arg用于指定容器的类型。在仅仅支持一种UI的平台上,如J2ME,仅仅支持LCDUI这一种UI,则可以传一个null,系统将使用默认的UI;如果在某个支持多种UI(如AWT和LCDUI)的平台中,则需要指定使用何种UI,可以使用一个包含完整类名的字符串来作为参数arg,如"Javax.microedition.lcdui.Item"。相应地,函数initDisplayMode此时返回的Object类型就是参数arg所指定的,或者默认的类型,在J2ME中,是Item。示例如下:

Player p;
VideoControl VC;
try{
p = Manager.createPlayer("capture://video");
p.realize();
vc = (VideoControl) p.getControl("VideoControl");
if (vc != null) {
append((Item)vc.initDisplayMode(VidecControl.USE_GUI_PRIMITIVE, null));//当前类继承了Form类
}
p.start();
}catch(Exception e){}

  模式USE_DIRECT_VIDEO只能被用于LCDUI中,这个时候,参数arg必须是一个Canvas或者它的子类,同时函数将返回null。

Player p;
VideoControl vc;
try{
p = Manager.createPlayer("capture://video");
p.realize();
vc = (VideoControl) p.getControl("VideoControl");
if (vc != null) {
vc.initDisplayMode(VideoControl.USE_DIRECT_VIDEO, this);//当前类继承了Canvas类
}
vc.setVisible(true);//设置可见
p.start();
}catch(Exception e){}

  这两种模式还有一个很大的区别是,在USE_GUI_PRIMITIVE模式下,默认是可见的,而在USE_DIRECT_VIDEO模式下,默认是不可见的,需要通过方法setVisible(boolean visible)来设置。

  无论是哪种模式,我们都可以对画面的大小进行调整。通过方法setDisplaySize(int width, int height),我们可以设置显示画面的大小。这里注意,是设置显示画面的大小,也就是说,它不会影响到后面谈到的获取的快照的大小。在USE_DIRECT_VIDEO模式下,我们还可以设置画面的位置,方法setDisplayLocation(int x, int y)正是提供了这样的功能,两个参数分别是画面左上角的坐标。而画面的源大小、显示大小、显示位置等信息可以通过VideoControl提供的一些方法来获取,分别是getSourceWidth() 、getSourceHeight() 、getDisplayWidth() 、getDisplayHeight() 、getDisplayX() 、getDisplayY()。

  到目前位置,我们所做的工作仅仅是如何控制一个摄像头来取景,而最后一个关键步骤则是获取一张静态图片。方法getSnapshot(String imageType)可以按照指定文件格式返回图片的数据,然后可以利用返回的数据创建一个图片。其中ImageType是图片格式,传进null则是默认的png图片。

byte[] data;
Image img=null;
data = vc.getSnapshot(null);
img = Image.createImage(data, 0, data.length);

  <script type="text/javascript" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/show_ads.js"> </script> 如果想保存图片,可以存进RMS,或者发送至服务器上,那已超出本文的范围。

  这样,我们就可以利用摄像头的功能来丰富游戏的功能。据笔者所知,目前结合摄像头的游戏还不多,西门子SX1上有一款游戏,内容是打蚊子,游戏的背景就是摄像头实时拍摄到的画面,更重要的是,随着玩家移动或者摇晃手机,游戏能够计算出手机的移动方向,并改变游戏中蚊子的位置及瞄准器的位置,不能不让人击节叫好。 

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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