31、Android设备硬件与媒体交互开发指南

Android设备硬件与媒体交互开发指南

在Android开发中,与设备硬件和媒体进行交互是常见的需求,如拍照、录像、录音等。本文将详细介绍这些功能的实现方法和相关技术要点。

1. 图像与视频捕获

在处理图像输出时,文档表明通常只期望得到一个图像输出。若不存在Uri,会以数据形式返回小图像;否则,图像会保存到Uri指定的位置。即便市场上部分设备有不同表现,也不应期望同时获得这两种结果。同时,为避免一次性将全尺寸的Bitmap加载到内存中,可使用 BitmapFactory.Options 在显示图像前对其进行缩放。若将文件保存到设备的外部存储,在API级别4及以上需要在清单文件中声明 android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE 权限。

视频捕获方面,使用特定方法捕获视频片段也较为直接,但结果略有不同。视频片段数据不会直接在 Intent 的额外信息中返回,而是始终保存到目标文件位置。可通过以下两个参数作为额外信息传递:
- MediaStore.EXTRA_VIDEO_QUALITY :用于描述视频捕获质量级别的整数值,0表示低质量,1表示高质量。
- MediaStore.EXTRA_OUTPUT :视频内容保存的Uri目标位置。若未提供该参数,视频将保存到设备的标准位置。

以下是一个让用户录制并保存视频,然后将保存位置显示在屏幕上的示例:

res/layout/main.xml

<
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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