Android自定义View之一:初探实例

本文详细介绍了如何在Android中自定义View,包括继承View类、重写构造函数、onDraw方法等基本步骤,以及如何在xml布局文件中使用自定义属性。通过实例演示了自定义TextView的实现过程,并解释了自定义属性的定义和使用方法。

原文:!http://www.cnblogs.com/ufocdy/archive/2011/05/17/2048958.html

Android自定义View实现很简单

继承View,重写构造函数、onDraw,(onMeasure)等函数。

如果自定义的View需要有自定义的属性,需要在values下建立attrs.xml。在其中定义你的属性。

在使用到自定义View的xml布局文件中需要加入xmlns:前缀="http://schemas.android.com/apk/res/你的自定义View所在的包路径".

在使用自定义属性的时候,使用前缀:属性名,如my:textColor="#FFFFFFF"。

实例:

 

  1. package demo.view.my;   
  2. import android.content.Context;   
  3. import android.content.res.TypedArray;   
  4. import android.graphics.Canvas;   
  5. import android.graphics.Color;   
  6. import android.graphics.Paint;   
  7. import android.graphics.Paint.Style;   
  8. import android.util.AttributeSet;   
  9. import android.view.View;   
  10. /**  
  11.  * 这个是自定义的TextView.  
  12.  * 至少需要重载构造方法和onDraw方法  
  13.  * 对于自定义的View如果没有自己独特的属性,可以直接在xml文件中使用就可以了  
  14.  * 如果含有自己独特的属性,那么就需要在构造函数中获取属性文件attrs.xml中自定义属性的名称  
  15.  * 并根据需要设定默认值,放在在xml文件中没有定义。  
  16.  * 如果使用自定义属性,那么在应用xml文件中需要加上新的schemas,  
  17.  * 比如这里是xmlns:my="http://schemas.android.com/apk/res/demo.view.my"  
  18.  * 其中xmlns后的“my”是自定义的属性的前缀,res后的是我们自定义View所在的包  
  19.  * @author Administrator  
  20.  *  
  21.  */  
  22. public class MyView extends View {   
  23.        
  24.     Paint mPaint; //画笔,包含了画几何图形、文本等的样式和颜色信息   
  25.     public MyView(Context context) {   
  26.         super(context);   
  27.            
  28.     }   
  29.        
  30.     public MyView(Context context, AttributeSet attrs){   
  31.         super(context, attrs);   
  32.         mPaint = new Paint();   
  33.         //TypedArray是一个用来存放由context.obtainStyledAttributes获得的属性的数组   
  34.         //在使用完成后,一定要调用recycle方法   
  35.         //属性的名称是styleable中的名称+“_”+属性名称   
  36.         TypedArray array = context.obtainStyledAttributes(attrs, R.styleable.MyView);   
  37.         int textColor = array.getColor(R.styleable.MyView_textColor, 0XFF00FF00); //提供默认值,放置未指定   
  38.         float textSize = array.getDimension(R.styleable.MyView_textSize, 36);   
  39.         mPaint.setColor(textColor);   
  40.         mPaint.setTextSize(textSize);   
  41.            
  42.         array.recycle(); //一定要调用,否则这次的设定会对下次的使用造成影响   
  43.     }   
  44.        
  45.     public void onDraw(Canvas canvas){   
  46.         super.onDraw(canvas);   
  47.         //Canvas中含有很多画图的接口,利用这些接口,我们可以画出我们想要的图形   
  48.         //mPaint = new Paint();   
  49.         //mPaint.setColor(Color.RED);   
  50.         mPaint.setStyle(Style.FILL); //设置填充   
  51.         canvas.drawRect(1010100100, mPaint); //绘制矩形   
  52.            
  53.         mPaint.setColor(Color.BLUE);   
  54.         canvas.drawText("我是被画出来的"10120, mPaint);   
  55.     }   
  56. }  

 

相应的属性文件:

 

  1. <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>  
  2. <resources>  
  3.     <declare-styleable name="MyView">  
  4.         <attr name="textColor" format="color"/>  
  5.         <attr name="textSize" format="dimension"/>  
  6.     </declare-styleable>  
  7. </resources>  

 

在布局文件中的使用:

 

  1. <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>  
  2. <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"    
  3.               xmlns:my="http://schemas.android.com/apk/res/demo.view.my"    
  4.     android:orientation="vertical"  
  5.     android:layout_width="fill_parent"  
  6.     android:layout_height="fill_parent"  
  7.     >  
  8.        
  9.     <demo.view.my.MyView  
  10.         android:layout_width="fill_parent"  
  11.         android:layout_height="wrap_content"    
  12.         my:textColor="#FFFFFFFF"    
  13.         my:textSize="22dp"  
  14.         />  
  15. </LinearLayout>  

 

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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