【GT-Android与JavaScript相互调用(二)】

前言:在上一篇文章中,已经分享了安卓端如何通过WebView调用JavaScript定义的方法来进行背景图片的设置,接下来在这篇文章中我将把如何在JS端调用Android端定义的方法分享给大家。

功能描述:JS端调用安卓端定义的截图函数,实现截图并保存至本地

首先,我们需要了解WebView的addJavaScriptInterface这个方法,看名字大致可以猜出他的意思增加一个JS接口,它有两个参数一个是对象,另一个则是对象名。其实简单来说就是利用这个方法将一个引用名与安卓定义的某个对象进行绑定,绑定成功后JS端便可以通过这个引用名调用对象定义的函数。

我们定义一个JsInterface类,代码如下:


我们可以看到,其中定义了一个带参的构造函数以及一个screenCut函数,定义好这个类之后,便可以调用WebView的addJavaScriptInterface方法传递该对象至JS端


当JS端获得这个对象后,便可以通过引用名调用JsInterface类中定义的screenCut函数,代码如下:

jsInterface.screenCut();

最后,将截图的工具类代码也分享给大家吧

public class CaptureTool {
    public static Bitmap captureWebView(WebView webView){
        float scale = webView.getScale();
        int width = webView.getWidth();
        int height = (int) (webView.getHeight() * scale);
        Bitmap bitmap = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.RGB_565);
        Canvas canvas = new Canvas(bitmap);
        webView.draw(canvas);
        return bitmap;
    }

    public static boolean saveBitmap(Bitmap bitmap,String path, String filename) throws IOException
    {
        File file = new File(path + filename);
        if(file.exists()){
            file.delete();
        }
        FileOutputStream out;
        try{
            out = new FileOutputStream(file);
            if(bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.PNG, 100, out))
            {
                out.flush();
                out.close();
            }
        }
        catch (FileNotFoundException e)
        {
            e.printStackTrace();
            Log.e("eeeeee1",e.getMessage());
            return  false;
        }
        catch (IOException e)
        {
            e.printStackTrace();
            Log.e("eeeeee2",e.getMessage());
            return  false;
        }
        return true;
    }
}

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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