LinearGradient类

本文介绍了如何使用LinearGradient在Android中实现线性渐变效果。包括设置起始和结束颜色,定义渐变路径,以及如何创建分段渐变效果等。

用来实现渐变效果的,可以参考apidemos的AlphaBitmap例子

  LinearGradient是线性渐变,用法如下:
    Paint p=new Paint();
   LinearGradient lg=new LinearGradien(0,0,100,100,Color.RED,Color.BLUE,Shader.TileMode.MIRROR);  
   参数一:为渐变起初点坐标x位置,

   参数二 :为y轴位置,

   参数三和四:分别对应渐变终点,

   最后参数为平铺方式,这里设置为镜像
   LinearGradient是基于Shader类,所以我们通过Paint的setShader方法来设置这个渐变,代码如下: 

     p.setShader(lg);
    canvas.drawCicle(0,0,200,p); //参数3为画圆的半径,类型为float型

另外:

   它除了定义开始颜色和结束颜色以外还可以定义,多种颜色组成的分段渐变效果
     LinearGradient shader = new LinearGradient(startX, startY, endX, endY, new int[]{startColor, midleColor, endColor},new float[]{0 , 0.5f, 1.0f},                TileMode.MIRROR);
       其中参数new int[]{startColor, midleColor, endColor}是参与渐变效果的颜色集合,
       其中参数new float[]{0 , 0.5f, 1.0f}是定义每个颜色处于的渐变相对位置,
       这个参数可以为null,如果为null表示所有的颜色按顺序均匀的分布

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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