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yangmaolinpl:
希望有表例子更好。。。,不过也看明白了。
浅谈onInterceptTouchEvent、onTouchEvent与onTouch


import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import android.app.Activity; import android.content.Context; import android.content.res.AssetManager; import android.graphics.Bitmap; import android.graphics.BitmapFactory; import android.os.Bundle; import android.os.Handler; import android.widget.ImageView; import android.widget.SeekBar; import android.widget.SeekBar.OnSeekBarChangeListener; import com.enrique.stackblur.StackBlurManager; public class MainActivity extends Activity { private ImageView iv; private SeekBar seekBar; private StackBlurManager stackBlurManager; private String IMAGE_TO_ANALYZE = "android_platform_256.png"; private int blurMode=0; private int radius=30; private int step=2; Handler handler = new Handler(); Runnable runnable = new Runnable() { @Override public void run() { // TODO Auto-generated method stub radius -= step; if (radius < 0) { handler.removeCallbacks(runnable); return; } onBlur(radius); handler.postDelayed(this, 30); } }; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); iv=(ImageView)findViewById(R.id.imageView); seekBar=(SeekBar)findViewById(R.id.blur_amount); stackBlurManager = new StackBlurManager(getBitmapFromAsset(this, "av.png")); onBlur(radius); handler.postDelayed(runnable, 1000); seekBar.setOnSeekBarChangeListener(new OnSeekBarChangeListener() { @Override public void onStopTrackingTouch(SeekBar seekBar) { } @Override public void onStartTrackingTouch(SeekBar seekBar) { } @Override public void onProgressChanged(SeekBar seekBar, int progress, boolean fromUser) { int radius = progress; onBlur(radius); } }); } private Bitmap getBitmapFromAsset(Context context, String strName) { AssetManager assetManager = context.getAssets(); InputStream is=null; Bitmap bitmap = null; try { is = assetManager.open(strName); bitmap = BitmapFactory.decodeStream(is); } catch (IOException e) { return null; } return bitmap; } public void setBlurMode(int mode) { this.blurMode = mode; onBlur(radius); } private void onBlur(int radius) { switch(blurMode) { case 0: iv.setImageBitmap( stackBlurManager.process(radius) ); break; case 1: iv.setImageBitmap( stackBlurManager.processNatively(radius) ); break; case 2: iv.setImageBitmap( stackBlurManager.processRenderScript(this, radius) ); break; } } }
<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:background="#FFF" android:gravity="center_horizontal" android:orientation="vertical" > <SeekBar android:id="@+id/blur_amount" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:max="50" /> <ImageView android:id="@+id/imageView" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" /> </LinearLayout>
https://github.com/qiujuer/ImageBlurring
Medium上采用了的一种新的图片load方式,先显示一张虚化图,再显示完整的图片BlurImageView
http://www.jcodecraeer.com/a/opensource/2015/1112/3681.html
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内容概要:本文档提供了基于OpenCV的数字身份验证系统的Python代码示例,涵盖人脸检测、训练和识别三个主要功能模块。首先,通过调用OpenCV的CascadeClassifier加载预训练模型,实现人脸检测并采集多张人脸图像用于后续训练。接着,利用LBPH(局部二值模式直方图)算法对面部特征进行训练,生成训练数据集。最后,在实际应用中,系统能够实时捕获视频流,对比已有的人脸数据库完成身份验证。此外,还介绍了必要的环境配置如依赖库安装、文件路径设置以及摄像头兼容性的处理。 适合人群:对计算机视觉感兴趣的研发人员,尤其是希望深入了解OpenCV库及其在人脸识别领域的应用者。 使用场景及目标:适用于构建安全认证系统的企业或机构,旨在提高出入管理的安全性和效率。具体应用场景包括但不限于门禁控制系统、考勤打卡机等。 其他说明:文中提供的代码片段仅为基本框架,可根据实际需求调整参数优化性能。同时提醒开发者注意隐私保护法规,合法合规地收集和使用个人生物识别信息。
内容概要:本文档详细介绍了Java并发编程的核心知识点,涵盖基础知识、并发理论、线程池、并发容器、并发队列及并发工具类等方面。主要内容包括但不限于:多线程应用场景及其优劣、线程与进程的区别、线程同步方法、线程池的工作原理及配置、常见并发容器的特点及使用场景、并发队列的分类及常用队列介绍、以及常用的并发工具类。文档旨在帮助开发者深入理解和掌握Java并发编程的关键技术和最佳实践。 适合人群:具备一定Java编程经验的研发人员,尤其是希望深入了解并发编程机制、提高多线程应用性能的中级及以上水平的Java开发者。 使用场景及目标:①帮助开发者理解并发编程的基本概念和技术细节;②指导开发者在实际项目中合理运用多线程和并发工具,提升应用程序的性能和可靠性;③为准备Java技术面试的候选人提供全面的知识参考。 其他说明:文档内容详尽,适合用作深度学习资料或面试复习指南。建议读者结合实际编码练习,逐步掌握并发编程技巧。文中提到的多种并发工具类和容器,均附有具体的应用场景和注意事项,有助于读者更好地应用于实际工作中。
这个数据集包含了日常步数统计、睡眠时长、活跃分钟数以及消耗的卡路里,是个人健康与健身追踪的一部分。 该数据集非常适合用于以下实践: 数据清洗:现实世界中的数据往往包含缺失值、异常值或不一致之处。例如,某些天的步数可能缺失,或者存在不切实际的数值(如10,000小时的睡眠或负数的卡路里消耗)。通过处理这些问题,可以学习如何清理和准备数据进行分析。 探索性分析(发现日常习惯中的模式):可以通过分析找出日常生活中的模式和趋势,比如一周中哪一天人们通常走得最多,或是睡眠时间与活跃程度之间的关系等。 构建可视化图表(步数趋势、睡眠与活动对比图):将数据转换成易于理解的图形形式,有助于更直观地看出数据的趋势和关联。例如,绘制步数随时间变化的趋势图,或是比较睡眠时间和活动量之间的关系图。 数据叙事(将个人风格的追踪转化为可操作的见解):通过讲述故事的方式,把从数据中得到的洞察变成具体的行动建议。例如,根据某人特定时间段内的活动水平和睡眠质量,提供改善健康状况的具体建议。
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