使用getIdentifier()获取资源Id

本文介绍了在Android开发中使用getIdentifier()方法轻松获取应用包内的指定资源ID的两种方式,包括资源路径和ID名的组合使用,并提供了一个自定义方法用于从数据库读取并调用图片。
使用getIdentifier()方法可以方便的获各应用包下的指定资源ID。
主要有两种方法:
(1)方式一

Resources resources = context.getResources();
int indentify = resources.getIdentifier(org.loveandroid.androidtest:drawable/icon",null,null);
if(indentify>0){
icon = resources.getDrawable(indentify);
}
  1. 第一个参数格式是:包名 + : + 资源文件夹名 + / +资源名;是这种格式 然后其他的可以为null 

(2)方式二
Resources resources = context.getResources();
int indentify= getResources().getIdentifier("icon", "drawable", "org.anddev.android.testproject");

  1. 第一个参数为ID名,第二个为资源属性是ID或者是Drawable,第三个为包名。  

如果找到了,返回资源Id,如果找不到,返回0。


写了一个方法:获取资源ID,如果不存在返回0。
static int getResourceId(Context context,String name,String type,String packageName){
        Resources themeResources=null;
        PackageManager pm=context.getPackageManager();
        try {
            themeResources=pm.getResourcesForApplication(packageName);
            return themeResources.getIdentifier(name, type, packageName);
        } catch (NameNotFoundException e) {


            e.printStackTrace();
        }
        return 0;
 }


从数据库里读取图片名称,然后调用图片。直接用R.drawable.?无法调用。查了好多地方最后找到了个方法,分享给大家,希望有帮助。
主要由两种方法,个人建议第二种。
1. 不把图片放在res/drawable下,而是存放在src某个package中(如:com.drawable.resource),这种情况下的调用方法为:

String path = "com/drawable/resource/imageName.png";
InputStream is = getClassLoader().getResourceAsStream(path);
Drawable.createFromStream(is, "src");
2. 如果还是希望直接使用res/drawable中的图片,就需要通过下面的方法了:
假设创建工程的时候,填写的package名字为:com.test.image


int resID = getResources().getIdentifier("imageName", "drawable", "com.test.image");
Drawable image = getResources().getDrawable(resID);

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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