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本文介绍了Android开发中的四大核心组件:Activity、Service、BroadcastReceiver和ContentProvider,并详细解析了Activity的生命周期方法,包括onCreate、onStart、onResume等,以及窗口事件处理方式。

Android 开发小知识(二)
Android的应用程序组件:四大组件
分别为窗口(Activity)组件,服务(Service)组件,广播接收者(Broadcast receivers)组件,内容提供者(Cotent Provider)组件。
Activity类可以显示一个窗口,每一个Activity提供一个可视化的区域,在这个区域中可以放置各种Android控件。在Activity从创建到销毁的过程中需要在不同的阶段中调用7个生命周期方法。
onCreate:负责加载布局文件,创建需要的空间setContentView(R.layout.activity_login);
onStart:表示Activity开始执行
onResume:表示Activity获取焦点,出现在最上层
onPause:暂停,activity关闭,整个被遮蔽或者部分被遮蔽,都会执行。
onStop:activity停止,整个被遮蔽
onDestroy:activity销毁
onRestart:表示activity由停止重新显示
Activity从创建到销毁以及中间状态的改变后的过程
从中可得出整个Activity的生命周期中包含两层循环,
第一层:onPause->onResume->onPause(焦点生命周期),在Activity焦点的获得与失去的过程中循环,在这一过程中Activity始终是可见的;
第二层:onStop->onRestart->onStart->onResume->onPause->onStop(可视生命周期),在Actvity可见与不可见的过程中循环,在这个过程中伴随着Activity焦点的获得与失去。

整体生命周期:onCreate-…-onDestroy
可视生命周期:onStart-..-onStop
焦点生命周期:onResume-onPause

窗口常用事件:

  1. 设置窗口标题事件:调用setTitle和setTitleColor方法会触发标题改变事件,也就是调用onTitleChanged方法。
  2. 键盘按下和抬起事件:按键单击就是按键按下和抬起的组合动作,所以窗口事件中并不能捕获按键单击事件,而只能捕获按键按下和抬起事件,分别为onKeyDown和onKeyUp方法捕获。
  3. 任何情况下捕捉键盘事件:diapatchKeyEvent方法在任何情况下捕捉到按键事件。
  4. 回退事件:除了以上3种方法可以捕捉back键的动作外,还可以使用onBackPressed方法单独捕捉Back键的动作。
  5. 按键长按事件:onKeyLongPress方法
  6. 屏幕触摸事件:可以用onTouchEvent方法捕捉屏幕的触摸事件。原型如下:public boolean onTouchEvent(MotionEvent event)其中event参数可以获取与触摸相关的信息,如触摸点坐标,触摸状态,如果该方法返回true,说明该方法已经处理完屏幕触摸工作,不会向下传递,否则允许调用下一个可以处理屏幕触摸动作的方法。
  7. 窗口获得焦点事件:除了使用onResume和onPause方法处理窗口获得和失去焦点的动作,还可以使用onWindowFocusChanged方法来处理。该方法会在onResume和onPause方法后调用。
### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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