APP开发实战162-减少预置图片所占空间大小方法汇总

本文介绍了多种减少APP预置图片占用空间的方法,包括使用系统自带图片,减少预置图片数量,利用点9图或SVG矢量图,选择适合的图片格式(如JPG用于大图,PNG用于需要透明度的图),使用代码旋转实现箭头方向变化,通过tint和tintmode属性动态改变图片颜色,以及使用WebP格式压缩图片大小等技巧。

1 尽量使用Android和iOS系统自带的图片,系统没有的图片,才预置在APP中。

 

2 减少预置图片的个数,如AndroidAPP可以只预置一套XHDPI密度的图片,只有个别的小图标,如桌面icon,每种密度的都预置一张。iOS APP只预置2X和3X的图片。

 

3 普通的位图在不同分辩率的设备上伸缩时,很容易变形,APP内常会预置内容一样,但分辨率不同的多张图,解决这个问题,这样也导致APP所占空间变大。

可以使用点9图或SVG矢量图代替普通的位图,这两种格式的图伸缩都不会变形,不需预置多张内容一样,分辨率不同的图片,只需预置一张就可以了,可以有效减少APP所占空间。

 

4 APP通常都使用PNG格式的图,主要是Android和iOS系统会对其进行硬件加速,图片的加载速度相对会变快。

但对于欢迎界面的图、背景图和引导页的图,这些大尺寸的图片,建议使用JPG格式图片。

PNG格式有透明通道,是无损压缩,JPG格式的没有透明通道,且是有损压缩;使用JPG图片,虽然加载慢些,但图片体积小,也减少了APP的大小。

 

5 通常,引导页的多张图片只是中间的内容不同,背景都一样的;可以把引导图拆成一张背景图和多张内容图,相比多张完整的图片,可以有效减少APP的大小。

 

6 APP有时会使用到上下左右箭头这类内容一样,方向不同的图片,可以只预置一张上的箭头图标,下左右箭头可以使用代码旋转上箭头图标实现;这样只需预置一张图片,也减少了APP的大小。

在Google的官方文档中,有如下说明:

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。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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