收集了几个关于J2ME图片缩放的函数

本文提供了几种基于MIDP2.0的图像缩放方法,包括resizeImage、ZoomImage等函数,通过不同算法实现图片的放大与缩小,并保持透明色不变。

收集了几个图像缩放函数,可能实现的方式很多,感觉这几个还是不错的,分享下
说明:以下函数都是基于MIDP2.0的,缩放后保留透明色。


代码1,resizeImage函数

 

代码2,ZoomImage函数

 

代码3,

 

我将100*100的图片放到到200*200后对比了一下,ZoomImage生成的图片和另外两个函数生成的图像有点区别,感觉ZoomImage效果好点。再放大点就就基本一样了,看不出区别了。

 

代码4

 

用法举例:
1.将1张图片pic转换成176*208的图,pic=transImage(pic,176,208);
2.将1张图片pic转成原来的两倍大,pic=scaleImage(pci,2,1);

3.将一张图片pic转成原来的三分之二,pic=scaleImage(pic,2,3)

 

代码5,

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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