bitmap在进行放大缩小的时候经常会出现边缘锯齿的情况,通常的解决办法是在Paint中加入抗锯齿, paint.setAntiAlias(true); 但是有时候发现这并没有起到抗锯齿的作用,这是可以直接在Canvas中加入抗锯齿, canvas.setDrawFilter(new PaintFlagsDrawFilter(0, Paint.ANTI_ALIAS_FLAG|Paint.FILTER_BITMAP_FLAG)); 结果证明这种方式可以解决锯齿问题.

一.View转换为Bitmap         在Android中所有的控件都是View的直接子类或者间接子类,通过它们可以组成丰富的UI界面.在窗口显示的时候Android会把这些控件都加载到内存中,形成一个以ViewRoot为根节点的控件树,然后由根节点开始逐级把控件绘制到屏幕上. 可以通过调用控件的setDrawingCacheEnabled(true)方法,开启绘图缓存功能,在绘制View的时候把图像缓存起来,然后通过getDrawingCache()方法获取这个缓存的Bitmap.需要

1 Bitmap加载方式 在介绍Bitmap--OOM 异常时,首先介绍一下Bitmap有哪几种加载方式.通常Bitmap的加载方式有Resource资源加载.本地(SDcard)加载.网络加载等加载方式. 1.1 Resource资源加载 Assets资源加载方式: AssetManager am = getAssets(); InputStream is = am.open("high_pixel_img.jpg"); Bitmap bitmap = BitmapFactory.d

相信有些Android&图像算法开发者和我一样,遇到过这样的状况:要对Bitmap对象做一些密集计算(例如逐像素的滤波),但是在java层写循环代码来逐像素操作明显是不现实的,因为Java代码的运行速度太慢,而一副很小的240*320图像就有76800个像素,如果考虑到RGB三通道(或者ARGB四通道),还要对这个数量乘以3/4.因此对图像的密集计算一般都利用Jni接口,用C++实现.那么问题来了,怎么把Bitmap中的像素数据从Java层传到C++层? 做法1:之前的做法 我之前的做法是这样的

android上绘图时常用的抗锯齿方法是: paint.setAntiAlias(true); 但是在以Bitmap作为绘图缓冲绘制时,绘制出来的Bitmap可能仍然有锯齿,此时可以在绘制开始前加上下列代码,给Canvas加上抗锯齿标志: canvas.setDrawFilter(new PaintFlagsDrawFilter(0, Paint.ANTI_ALIAS_FLAG | Paint.FILTER_BITMAP_FLAG)); https://blog.csdn.net/baidu_2

先说背景.最近在用C#+EmguCV(其实就是用P/Invoke封闭了OpecCV,与OpenCVDotNet差不多) 做一个视频的东西.视频是由摄像头采集回来的1f/s,2048X1000大小,其实是由一张张位图(Bitmap)未经压缩制成的avi视频文件,而且图像很不清楚.在GSpot可以看出视频是BI_RGB Raw Bitmap编码,所以我用EmguCV里的Capture(string filename)(即cvCaptureFromFile(string filename))这个函数从

  一.View转换为Bitmap 在Android中所有的控件都是View的直接子类或者间接子类,通过它们可以组成丰富的UI界面.在窗口显示的时候Android会把这些控件都加载到内存中,形成一个以ViewRoot为根节点的控件树,然后由根节点开始逐级把控件绘制到屏幕上.         可以通过调用控件的setDrawingCacheEnabled(true)方法,开启绘图缓存功能,在绘制View的时候把图像缓存起来,然后 通过getDrawingCache()方法获取这个缓存的Bitmap

内容概述 本文内容来自开发文档"Traning > Displaying Bitmaps Efficiently",包括大尺寸Bitmap的高效加载,图片的异步加载和数据缓存. Bitmap的处理和加载非常重要,这关系到app的流畅运行和内存占用,如果方法不当,很容易导致界面卡顿和OOM.其中的原因大致有: android系统对进程的内存分配限制,移动设备的配置较低. Bitmap会消耗很大内存.比如相机拍下的 2592x1936 像素的照片,以ARGB_8888 格式一次加载到

一.写在前面 爱吖校推如同它的名字一样,是一款校园类信息推送交流平台,这么多的家校互动类软件,你选择了我,这是我的幸运.从第一次在博客园上写博客到现在,我一次一次地提高博文的质量和代码的可读性,都是为了你们,因为有你们,才有我. 我从一个一个的demo到从0开始做这个app,一路历经艰难险阻,期待你与我进行心灵交流.因为我也曾遇到各种棘手的问题,到处询问不到答案, 那个时候的我,也许正如现在的你.而我,也还在这条道路上默默前行. 前面两期地址:[开源毕设]一款精美的家校互动APP分享--爱吖校推

Android Bitmap 和 ByteArray的互相转换 移动平台图像处理,需要将图像传给native处理,如何传递?将bitmap转换成一个 byte[] 方便传递也方便cpp代码直接处理图像内容. Bitmap -> byte[] 创建一个ByteBuffer用于接收数据.首先需要爲buffer开辟内存空间,内存空间的大小就是图片的大小.将bitmap的数据写入buffer,然后调用buffer的 array() 方法得到array. int bytes = bmp.getByteCo

粒子滤波确实是一个挺复杂的东西,从接触粒子滤波到现在半个多月,博主哦勒哇看了N多篇文章,查略了嗨多资料,很多内容都是看了又看,细细斟酌.今日,便在这里验证一下自己的修炼成果,请各位英雄好汉多多指教. 讲粒子滤波之前,还得先讲一个叫”贝叶斯滤波”的东西,因为粒子滤波是建立在贝叶斯滤波的基础上的哩.说太多抽象的东西也很难懂,以目标跟踪为例,直接来看这东西是怎么回事吧: 1. 首先咋们建立一个动态系统,用来描述跟踪目标在连续时间序列上的变换情况.简单一点,我们就使用目标的位置(i,j)作为这个动态系统

我们在Android的开发中,经常可以遇到图片的处理,当中,有很多是 Bitmap.Drawable.byte[]和资源文件它们直接相互转换. 今天就此总结一下: 1.资源文件转为Drawable 2.资源文件转为Bitmap 3.Bitmap转Drawable 4.Drawable转Bitmap 5.Bitmap转byte数组 6.Drawable转byte数组 7.byte数组转Bitmap 8.byte数组转Drawable 上面的代码也比较简单,这里不解释咯! 2016-10-29

原文地址:http://blog.csdn.net/u013074465/article/details/46956295 现在有n个无重复的正整数(n 小于10的7次方),如果内存限制在1.5M以内,要求对着n个数进行排序.[编程珠玑第一章题目] 很显然,10的7次方个整数占用的空间为10 ^ 7 * 4字节,大约等于40M,而内存限制为1.5M,因此,无法将所有数字加载到内存,所以快速排序.堆排序等高效的排序算法就没法使用.这里可以使用bitmap方式,用1bit表示一个整数,那么,10^7

目前操作位图的主流方法有三种: 1.基于Bitmap像素的处理方法,以GetPixel()和SetPixel()方法为主.方法调用简单,但是效率偏低. 2.基于内存的像素操作方法,以System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy()方法将数据变为非托管资源,操作后再写入内存. 3.基于指针的操作方式,效率最高,但是对使用者的能力有要求,能力不够者容易造成内存溢出. 第二种方法的一个实例: //大图逐行遍历,y为行索引 ; y < destHeight; y

1.布局优化 首先删除布局中无用的控件和层级,其次有选择地使用性能较低的viewgroup,比如布局中既可以使用RelativeLayout和LinearLayout,那我们就采用LinearLayout,因为RelativeLayout的功能比较复杂,它的布局需要花费 风度哦的CPU实际. 布局优化的另一个手段就是采用<include>,<merge>,<viewstub>标签.<include>主要用于布局重用,<include>,<m

开发中,有时候需要获取View的截图来做动画来达到动画流程的目的 原理:将View的内容画到一个Bitmap画布上,然后取出 下面封装了一个从View生成Bitmap的工具类 /** * 将View转换为Bitmap对象 */ public class ViewToBitmapUtil { private static final String TAG = "ViewToBitmapUtil"; public static Bitmap convertViewToBitmap(View

这十年来,在图像处理领域提出了很多新的图像分析和处理方法,包括是自动的以及一些需要有人工参与的,典型的比如stereo depth computations.image colorization.tone mapping of high dynamic range (HDR) images. graph cuts ,这些算法都有着比较好的效果,但都普遍存在一个问题:就是计算量特别大,很难满足用户的需求.而数字图像在尺寸大小上的增长速度这段时间也相当惊人.还有个问题就是有些算法需要解一个很大的稀疏

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define BYTE unsigned char #define WORD short #define DWORD long #define SUCCESS 0 #define FAILURE 0xFFFFFFFF #define VOID void #define CHECK_NULL_POINT(x) { if(NULL == (x)) retu

public BitmapImage BitmapToBitmapImage(System.Drawing.Bitmap bitmap) { MemoryStream ms = new MemoryStream(); bitmap.Save(ms, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Png); BitmapImage bit3 = new BitmapImage(); bit3.BeginInit(); bit3.StreamSource = ms; bit3

正如我们上一篇文章中讲到的,线性滤波可以实现很多种不同的图像变换.然而非线性滤波,如中值滤波器和双边滤波器,有时可以达到更好的实现效果. 邻域算子的其他一些例子还有对 二值图像进行操作的形态学算子,用于计算距离变换和寻找连通量的半全局算子 一.理论与概念讲解--从现象到本质 1.1 非线性滤波概述 之前的那篇文章里,我们所考虑的滤波器都是线性的,即俩个信号之和的响应和他们各自响应之和相等.换句话说,每个像素的输出值是一些输入像素的加权和,线性滤波器易于构造,并且易于从频率响应角度来进行分析. 其