Android 画图之Matrix(一)

本文介绍了如何使用3x3矩阵进行图像处理,包括旋转、缩放和平移等操作,并通过一个具体的Android示例展示了如何实现这些变换。

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Matrix,中文里叫矩阵,高等数学里有介绍,在图像处理方面,主要是用于平面的缩放、平移、旋转等操作。

首先介绍一下矩阵运算。加法和减法就不用说了,太简单了,对应位相加就好。图像处理,主要用到的是乘法。下面是一个乘法的公式:
[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/500991/df3d99bb-768c-37db-ae6c-26c084c954da.png[/img]

在Android里面,Matrix由9个float值构成,是一个3*3的矩阵。如下图。
[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/500993/e5062e1d-9d76-3608-9708-a9c7dc134cc5.png[/img]

没专业工具,画的挺难看。解释一下,上面的sinX和cosX,表示旋转角度的cos值和sin值,注意,旋转角度是按顺时针方向计算的。translateX和translateY表示x和y的平移量。scale是缩放的比例,1是不变,2是表示缩放1/2,这样子。

IaiaiActivity.java类:

package com.iaiai.activity;

import android.app.Activity;
import android.content.Context;
import android.graphics.Bitmap;
import android.graphics.Canvas;
import android.graphics.Matrix;
import android.graphics.drawable.BitmapDrawable;
import android.os.Bundle;
import android.view.View;

public class IaiaiActivity extends Activity {

@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);

this.setContentView(new MyView(this));
}

public class MyView extends View {
private Bitmap bmp;
private Matrix matrix = new Matrix();

public MyView(Context context) {
super(context);
initialize();
}

private void initialize() {
bmp = ((BitmapDrawable) getResources().getDrawable(R.drawable.icon))
.getBitmap();
float cosValue = (float) Math.cos(-Math.PI / 6);
float sinValue = (float) Math.sin(-Math.PI / 6);
matrix.setValues(new float[] { cosValue, -sinValue, 100, sinValue,
cosValue, 100, 0, 0, 2 });
}

@Override
protected void onDraw(Canvas canvas) {
// super.onDraw(canvas); //当然,如果界面上还有其他元素需要绘制,只需要将这句话写上就行了。
canvas.drawBitmap(bmp, matrix, null);
}
}
}


运行结果:
[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/501001/0df78eff-39d8-3cbb-ba94-59afb83cbebd.jpg[/img]

以左上角为顶点,缩放一半,逆时针旋转30度,然后沿x轴和y轴分别平移50个像素,代码里面写的是100,为什么是平移50呢,因为缩放了一半。
大家可以自己设置一下Matrix的值,或者尝试一下两个Matrix相乘,得到的值设置进去,这样才能对Matrix更加熟练。

这里讲的直接赋值的方式也许有点不好理解,不过还好,andrid提供了对矩阵的更方便的方法,下一篇介绍。
内容概要:本文详细探讨了基于MATLAB/SIMULINK的多载波无线通信系统仿真及性能分析,重点研究了以OFDM为代表的多载波技术。文章首先介绍了OFDM的基本原理和系统组成,随后通过仿真平台分析了不同调制方式的抗干扰性能、信道估计算法对系统性能的影响以及同步技术的实现与分析。文中提供了详细的MATLAB代码实现,涵盖OFDM系统的基本仿真、信道估计算法比较、同步算法实现和不同调制方式的性能比较。此外,还讨论了信道特征、OFDM关键技术、信道估计、同步技术和系统级仿真架构,并提出了未来的改进方向,如深度学习增强、混合波形设计和硬件加速方案。; 适合人群:具备无线通信基础知识,尤其是对OFDM技术有定了解的研究人员和技术人员;从事无线通信系统设计与开发的工程师;高校通信工程专业的高年级本科生和研究生。; 使用场景及目标:①理解OFDM系统的工作原理及其在多径信道环境下的性能表现;②掌握MATLAB/SIMULINK在无线通信系统仿真中的应用;③评估不同调制方式、信道估计算法和同步算法的优劣;④为实际OFDM系统的设计和优化提供理论依据和技术支持。; 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析,还附带了大量的MATLAB代码示例,便于读者动手实践。建议读者在学习过程中结合代码进行调试和实验,以加深对OFDM技术的理解。此外,文中还涉及了些最新的研究方向和技术趋势,如AI增强和毫米波通信,为读者提供了更广阔的视野。
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