Android View的绘制

Android Canvas绘图解析
本文深入探讨了Android中Canvas对象的使用方法,解释了如何在Canvas上绘制图像,以及Canvas与bitmap之间的关系。通过实例说明了如何利用Canvas的绘图API进行复杂的图形绘制。

接上一篇当测量好一个View之后,我们就可以简单的重写onDraw()方法,并在Canvas对象上来绘制说需要的图形。首先我们来了解一下利用系统2D绘图API所需要用到的Canvas对象。

想要在Android的界面中绘制相应的图像,就必须要Canvas上进行绘制。Canvas就像是一个画板,使用Paint就可以在上面作画了。通常需要继承View并重新它的onDraw()方法来完成绘制。

那么上面是Cancar呢?一般情况,可以使用重写View类中的onDraw()方法来绘图,onDraw()方法有一个参数,就是Canvas canvas 对象。使用这个Canvas对象就可以进行绘图了,  而在其他地方,通常需要使用代码创建一个Canvas对象。代码如下所示。

    Canvas canvas = new Canvas(bimap);

当创建一个Canvas对象是,为什么要传进去一个bitmap对象呢?如果传入一个bitmap对象,IDE编译虽然不会报错,但是一般我们不会这样做。这是因为传进去的bitmap与通过这个bitmap创建的Canvas画布是紧紧联系在一起的,这个过程我们称之为装载画布。这个bitmap用来存储所有绘制在Canvas上的像素信息。所以当你通过这种方法创建了Cancas对象后,后面调用所有的Canvas.drawXXX方法都发生在这个bitmap上。如果在View类的onDraw()方法中,通过下面这段代码,我们可以了解到canvas与bitmap直接的关系。首先在onDraw方法中绘制两个bitmap,代码如下所示。

    canvas.drawBitmap(bitmap1,0,0,null);
    canvas.drawBitmap(bitmap2,0,0,null);

而对于bitmap2,我们将它装载到另一个Canvas对象中,代码如下所示。

    Canvas mCanvas = new Canvas(bitmap2);

在其他地方是使用Canvas对象的绘图方法在装载bitmap2的Canvas对象上进行绘图,代码如下所示。

    mCanvas.drawXXX

通过mCanvas将绘制效果作用在了bitmap2上,在刷新View的时候,就会发现通过onDraw()方法画出来的bitmap2已经发生了改变,这就是因为bitmap2承载了在mCanvas上所进行的绘图操作。虽然我们也使用了Canvas的绘制API,但其实并没有将图形绘制在onDraw()方法指定的那块画布上,而是通过改变bitmap,让后让View重绘,从而显示改变之后的bitmap。这一过程对初学者来说可能非常难以理解,但是却非常重要,这对后续进行深入地学习和提升绘图技巧非常有帮助。

在理解了Canvas对象之后,我们就可以调用Canvas所提供的绘图方法,来绘制自己想要的图形了。不管是多么复杂、精美的控件,它都可以被拆分成一个个小的图形单元,我们要做的正是找到这些小的绘图单元并将它们绘制出来。

 

 

 

 

 

 

 

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值