类似刮奖

本文介绍了一个名为HappyCard的自定义View组件,该组件实现了抽奖卡片效果。通过触摸屏幕绘制路径的方式擦除覆盖层,逐步显示隐藏的奖金数额。文章详细展示了HappyCard的绘制流程、触摸事件处理及擦除区域统计逻辑。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

转载:http://blog.youkuaiyun.com/lmj623565791/article/details/40162163
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其中Sa全称为Source alpha表示源图的Alpha通道;Sc全称为Source color表示源图的颜色;Da全称为Destination alpha表示目标图的Alpha通道;Dc全称为Destination color表示目标图的颜色,[…,..]前半部分计算的是结果图像的Alpha通道值,“,”后半部分计算的是结果图像的颜色值。图像混排后是依靠这两个值来重新计算ARGB值的

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布局

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"
    android:layout_width="match_parent"
    android:layout_height="match_parent"
    android:orientation="vertical"
    tools:context="com.example.administrator.testapplication.Main2Activity"
    >
  <!--    android:background="@mipmap/a" -->
  <com.example.administrator.testapplication.HappyCard
      android:layout_height="100dp"
      android:layout_width="300dp"
      ></com.example.administrator.testapplication.HappyCard>

</LinearLayout>

2

public class HappyCard extends View {
    /*绘制线条的Pain,用户手指绘制path*/
    private Paint mOutterPaint = new Paint();
    /*记录用户绘制的Path*/
    private Path mPath ;
    /*内存中创建的Canvas*/
    private Canvas mCanvas;
    /*mCanvas绘制内容在其上*/
    private Bitmap mBitmap;
    private int mLastX,mLastY;
    private Paint mBackPin = new Paint();
    private Rect mTextBound = new Rect();
    private String mText = "¥500,000,000";

    public HappyCard(Context context) {
        this(context,null,0);
    }

    public HappyCard(Context context, AttributeSet attrs) {
        this(context, attrs,0);
    }

    public HappyCard(Context context, AttributeSet attrs, int defStyleAttr) {
        super(context, attrs, defStyleAttr);
        init();
    }

    private void init() {
        mPath = new Path();
        setUpOuterPaint();
        setUpBackPaint();
    }

    @Override
    protected void onMeasure(int widthMeasureSpec, int heightMeasureSpec) {
        super.onMeasure(widthMeasureSpec, heightMeasureSpec);
        int width = getMeasuredWidth();
        int height = getMeasuredHeight();

        //初始化bitmap
        mBitmap = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.ARGB_8888);
        mCanvas = new Canvas(mBitmap);
        //设置画笔//    mOutterPaint.setColor(Color.RED);
        mOutterPaint.setStyle(Paint.Style.FILL);
        mCanvas.drawRoundRect(new RectF(0, 0, width, height), 30, 30, mOutterPaint);//灰色层

      ;
        mCanvas.drawBitmap(BitmapFactory.decodeResource(getResources(),
                R.mipmap.s_title), null, new RectF(0, 0, width, height), null);//图片层

    }


    @Override
    protected void onDraw(Canvas canvas) {

  //     canvas.drawBitmap(mBitmap, 0, 0, null);
        //绘制奖金
        canvas.drawText(mText, getWidth() / 2 - mTextBound.width() / 2, getHeight() / 2 + mTextBound.height() / 2, mBackPin);

       if(!isComplete) {
           drawPath();
           canvas.drawBitmap(mBitmap, 0, 0, null);

       }
    }

    /*绘制细线*/
    private void drawPath() {
        mOutterPaint.setStyle(Paint.Style.STROKE);
        mOutterPaint.setXfermode(new PorterDuffXfermode(PorterDuff.Mode.DST_OUT));
        mCanvas.drawPath(mPath,mOutterPaint);

    }
    private void setUpBackPaint(){
        mBackPin.setStyle(Paint.Style.FILL);
        mBackPin.setTextScaleX(2f);
        mBackPin.setColor(Color.DKGRAY);
        mBackPin.setTextSize(32);
        mBackPin.getTextBounds(mText, 0, mText.length(), mTextBound);
    }
    private void setUpOuterPaint(){
        mOutterPaint.setAntiAlias(true);
        mOutterPaint.setColor(Color.parseColor("#c0c0c0"));
        mOutterPaint.setDither(true);
        mOutterPaint.setStyle(Paint.Style.STROKE);
        mOutterPaint.setStrokeJoin(Paint.Join.ROUND);
        mOutterPaint.setStrokeCap(Paint.Cap.ROUND);
        mOutterPaint.setStrokeWidth(20); //设置画笔宽度
    }

    @Override
    public boolean onTouchEvent(MotionEvent event) {
        int action = event.getAction();
        int x = (int) event.getX();
        int y = (int) event.getY();
        switch (action){
            case MotionEvent.ACTION_DOWN:
                mLastX = x;
                mLastY = y;
                mPath.moveTo(mLastX, mLastY);
                break;
            case MotionEvent.ACTION_MOVE:

                int dx = Math.abs(x - mLastX);
                int dy = Math.abs(y - mLastY);

                if(dx > 3 || dy >3)
                    mPath.lineTo(x, y);

                    mLastX = x;
                    mLastY = y;
                break;
            case MotionEvent.ACTION_UP:
                new Thread((mRunnable)).start();
                break;
        }
        invalidate();
        return true;
    }

    //统计擦除区域任务
    private  Runnable mRunnable = new Runnable() {
        private int[] mPixels;
        @Override
        public void run() {
            int w = getWidth();
            int h = getHeight();

            float wipeArea = 0;
            float totalArea = w*h;
            Bitmap bitmap = mBitmap;
            mPixels = new int[w*h];
            //拿到所有像素信息
            bitmap.getPixels(mPixels, 0, w, 0, 0, w, h);

            //遍历统计擦除的区域
            for (int i = 0; i < w; i++) {
                for (int j = 0; j < h; j++) {
                    int index = i+j*w;
                    if(mPixels[index] == 0){
                        wipeArea++;
                    }
                }
            }

        //根据所占比例,进行一些操作
            if(wipeArea>0&&totalArea>0){
                int percent   =(int)(wipeArea*100/totalArea);
                if(percent >70){
                    isComplete = true;
                    postInvalidate();
                }
            }
        }
    };
            boolean isComplete;
}
基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型,个人经导师指导并认可通过的高分设计项目,评审分99分,代码完整确保可以运行,小白也可以亲自搞定,主要针对计算机相关专业的正在做大作业的学生和需要项目实战练习的学习者,可作为毕业设计、课程设计、期末大作业,代码资料完整,下载可用。 基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现
内容概要:本文深入介绍了HarmonyOS文件系统及其在万物互联时代的重要性。HarmonyOS自2019年发布以来,逐步覆盖多种智能设备,构建了庞大的鸿蒙生态。文件系统作为其中的“数字管家”,不仅管理存储资源,还实现多设备间的数据协同。文章详细介绍了常见的文件系统类型,如FAT、NTFS、UFS、EXT3和ReiserFS,各自特点和适用场景。特别强调了HarmonyOS的分布式文件系统(hmdfs),它通过分布式软总线技术,打破了设备界限,实现了跨设备文件的无缝访问。此外,文章对比了HarmonyOS与Android、iOS文件系统的差异,突出了其在架构、跨设备能力和安全性方面的优势。最后,从开发者视角讲解了开发工具、关键API及注意事项,并展望了未来的技术发展趋势和对鸿蒙生态的影响。 适合人群:对操作系统底层技术感兴趣的开发者和技术爱好者,尤其是关注物联网和多设备协同的用户。 使用场景及目标:①理解HarmonyOS文件系统的工作原理及其在多设备协同中的作用;②掌握不同文件系统的特性和应用场景;③学习如何利用HarmonyOS文件系统进行应用开发,提升跨设备协同和数据安全。 阅读建议:本文内容详实,涵盖了从基础概念到高级开发技巧的多个层次,建议读者结合自身需求,重点关注感兴趣的部分,并通过实践加深理解。特别是开发者可参考提供的API示例和开发技巧,尝试构建基于HarmonyOS的应用。
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