Android createScaledBitmap与Canvas通过RectF drawBitmap生成马赛克/高斯模糊(毛玻璃)对比,Kotlin
Android createScaledBitmap与Canvas通过RectF drawBitmap生成马赛克/高斯模糊(毛玻璃)对比,Kotlin
import android.graphics.Bitmap
import android.graphics.BitmapFactory
import android.graphics.Canvas
import android.graphics.RectF
import android.os.Bundle
import android.widget.ImageView
import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity
import androidx.core.graphics.toRectclass MainActivity : AppCompatActivity() {private var mScaleFactor = 16f //值越大,马赛克效果越强。private var mSrcBmp: Bitmap? = nullprivate val mResId = R.mipmap.picprivate var mSrcBmpW = 0private var mSrcBmpH = 0override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {super.onCreate(savedInstanceState)setContentView(R.layout.activity_main)val image1 = findViewById<ImageView>(R.id.image1)val image2 = findViewById<ImageView>(R.id.image2)mSrcBmp = BitmapFactory.decodeResource(resources, mResId, null)mSrcBmpW = mSrcBmp!!.widthmSrcBmpH = mSrcBmp!!.heightval smallBmp = getSmallBmp(mSrcBmp!!)image1.setImageBitmap(Bitmap.createScaledBitmap(smallBmp, mSrcBmpW, mSrcBmpH, true))image2.setImageBitmap(getScaleBmp(smallBmp))}private fun getSmallBmp(srcBmp: Bitmap): Bitmap {return Bitmap.createScaledBitmap(srcBmp, (mSrcBmpW / mScaleFactor).toInt(), (mSrcBmpH / mScaleFactor).toInt(), true)}private fun getScaleBmp(srcBmp: Bitmap): Bitmap {//空Bitmapval dstBmp = Bitmap.createBitmap(mSrcBmpW, mSrcBmpH, Bitmap.Config.ARGB_8888)val srcRectF = RectF(0f, 0f, srcBmp.width.toFloat(), srcBmp.height.toFloat())val dstRectF = RectF(0f, 0f, mSrcBmpW.toFloat(), mSrcBmpH.toFloat())val c = Canvas(dstBmp)c.drawBitmap(srcBmp, srcRectF.toRect(), dstRectF.toRect(), null)return dstBmp}
}
自上往下,第一张是原图,第二张是通过
public static Bitmap createScaledBitmap(@NonNull Bitmap src, int dstWidth, int dstHeight,boolean filter)
先把原图缩小1/n,然后再放大到原图等同大小,实现马赛克,发现这种方式生成的Bitmap,肯定可以达到马赛克效果,并基本接近高斯模糊效果。
第三张图是通过Canvas的
public void drawBitmap(@NonNull Bitmap bitmap, @Nullable Rect src, @NonNull Rect dst,@Nullable Paint paint)
基于RectF放大小图到原图大小,发现马赛克的颗粒度更大,更具备马赛克典型特征。
总结起来,
public static Bitmap createScaledBitmap(@NonNull Bitmap src, int dstWidth, int dstHeight,boolean filter)
生成的图更平滑。
这种方式生成的图:
public void drawBitmap(@NonNull Bitmap bitmap, @Nullable Rect src, @NonNull Rect dst,@Nullable Paint paint)
尤其是放大情况下,拉伸的跨越明显,更具大颗粒度的马赛克效果。
Android BitmapShader简洁实现马赛克/高斯模糊(毛玻璃),Kotlin(三)-CSDN博客文章浏览阅读753次,点赞5次,收藏10次。Android拼接合并图片生成长图代码实现合并两张图片,以第一张图片的宽度为标准,如果被合并的第二张图片宽度和第一张不同,那么就以第一张图片的宽度为准线,对第二张图片进行缩放。Android拼接合并图片生成长图代码实现合并两张图片,以第一张图片的宽度为标准,如果被合并的第二张图片宽度和第一张不同,那么就以第一张图片的宽度为准线,对第二张图片进行缩放。Android BitmapShader简洁实现马赛克,Kotlin(一)-CSDN博客。https://zhangphil.blog.csdn.net/article/details/145322436
相关文章:
Android createScaledBitmap与Canvas通过RectF drawBitmap生成马赛克/高斯模糊(毛玻璃)对比,Kotlin
Android createScaledBitmap与Canvas通过RectF drawBitmap生成马赛克/高斯模糊(毛玻璃)对比,Kotlin import android.graphics.Bitmap import android.graphics.BitmapFactory import android.graphics.Canvas import android.graphics.RectF …...

ThinkPad E480安装Ubuntu 18.04无线网卡驱动
个人博客地址:ThinkPad E480安装Ubuntu 18.04无线网卡驱动 | 一张假钞的真实世界 遗憾的是虽然下面的方法可以解决,但是内核升级后需要重新安装。 基本信息 Ubuntu 18.04ThinkPad E480使用下面的命令查看 Linux 内核: $ uname -r 5.0.0-3…...

自然语言处理——从原理、经典模型到应用
1. 概述 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是一门借助计算机技术研究人类语言的科学,是人工智能领域的一个分支,旨在让计算机理解、生成和处理人类语言。其核心任务是将非结构化的自然语言转换为机器可以…...

Ollama 运行从 ModelScope 下载的 GGUF 格式的模型
本文系统环境 Windows 10 Ollama 0.5.7 Ollama 是什么? Ollama 可以让你快速集成和部署本地 AI 模型。它支持各种不同的 AI 模型,并允许用户通过简单的 API 进行调用 Ollama 的安装 Ollama 官网 有其下载及安装方法,非常简便 但如果希…...

Haproxy介绍及学习
一、负载均衡(load balance): 1.一种服务基于硬件设备实现的高可用反向代理技术,将特定的业务分担给指定的一个或者多个后端特定的服务器,提高了业务的并发处理能力保证业务的高可用并方便对业务后期的水平动态扩展性。 2.使用负载均衡的原因…...

【2024年华为OD机试】 (C卷,200分)- 贪心歌手(JavaScriptJava PythonC/C++)
一、问题描述 问题描述 一个歌手需要从A城前往B城参加演出,必须在T天内到达。途中会经过N座城市,且不能往回走。每两座城市之间的行程天数已知。歌手在每座城市都可以卖唱赚钱,但收入会随着停留天数的增加而递减。具体来说,第一…...

深度学习在金融风控中的应用:突破传统模型的瓶颈
深度学习在金融风控中的应用:突破传统模型的瓶颈 金融风险控制(简称“风控”)是现代金融体系中至关重要的一环,关系到金融机构的稳定性、客户的安全以及整体经济的健康运行。近年来,随着深度学习的迅猛发展,传统的风控模型正面临被颠覆的挑战,新的技术手段和思维方式正…...

LLM - 大模型 ScallingLaws 的指导模型设计与实验环境(PLM) 教程(4)
欢迎关注我的CSDN:https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址:https://spike.blog.csdn.net/article/details/145323420 免责声明:本文来源于个人知识与公开资料,仅用于学术交流,欢迎讨论,不支持转载。 Scaling Laws (缩放法则) 是大模型领域中,用于描述 模型性能(Loss) 与…...

hunyuan 混元学习
使用了5个subset,也是用了text-image和text-video进行训练的 也是进行了复杂的视频选择。同movie gen. 也进行了模型切断,用拉普拉斯算子找到最清晰的一帧作为训练的起始 训练了不同的模型去选择数据,比如用Dover去选择美观度比较好的数据,…...

开发、科研工具汇总
一些基础教程网站 W3:w3school 在线教程 菜鸟:菜鸟教程 - 学的不仅是技术,更是梦想! 开发相关参考文档 Vue2:Vue.js Vue3:Vue.js - 渐进式 JavaScript 框架 | Vue.js MDN:MDN Web Docs HT…...

项目部署(springboot项目)
1、安装Nginx,并开启 2、前端项目打包:npm run build:prod--->dist 3、后端项目打包:install--->xxx.jar 4、开放需要的端口号:比如我的后端项目端口号为8282,则需要防火墙和服务器同时开发8282端口 5、将di…...

OpenEuler学习笔记(十四):在OpenEuler上搭建.NET运行环境
一、在OpenEuler上搭建.NET运行环境 基于包管理器安装 添加Microsoft软件源:运行命令sudo rpm -Uvh https://packages.microsoft.com/config/centos/8/packages-microsoft-prod.rpm,将Microsoft软件源添加到系统中,以便后续能够从该源安装.…...

神经网络的通俗介绍
人工神经网络,是一种模仿人类大脑工作原理的数学模型。人类的大脑是由无数的小“工作站”组成的,每个工作站叫做“神经元”。这些神经元通过“电线”互相连接,负责接收、处理和传递信息。 一、人类大脑神经网络 人类大脑的神经网络大概长这…...

基于 AWS SageMaker 对 DeepSeek-R1-Distilled-Llama-8B 模型的精调与实践
在当今人工智能蓬勃发展的时代,语言模型的性能优化和定制化成为研究与应用的关键方向。本文聚焦于 AWS SageMaker 平台上对 DeepSeek-R1-Distilled-Llama-8B 模型的精调实践,详细探讨这一过程中的技术细节、操作步骤以及实践价值。 一、实验背景与目标 …...

如何使用DeepSeek R1
以下是如何使用DeepSeek R1的详细步骤: ### 一、注册DeepSeek账户 1. **访问官方网站**: - 打开浏览器,访问[chat.deepseek.com](http://chat.deepseek.com)。 2. **注册账户**: - 使用电子邮件、Google账户或86手机号码…...

大屏 UI 设计风格的未来趋势
在科技飞速革新的时代,大屏设备的应用领域不断拓展,从城市的智能交通指挥中心,到商场的互动广告大屏,再到家庭的超大尺寸智能电视,大屏已然成为信息展示与交互的关键载体。大屏 UI 设计风格也随之不断演变,…...

unity学习22:Application类其他功能
目录 1 是否允许后台运行 1.1 Application.runInBackground,显示是否允许后台运行 1.2 设置的地方 2 打开URL 2.1 Application.OpenURL("") 打开超链接 3 退出游戏 3.1 Application.Quit() 退出游戏 4 场景相关 5 返回游戏状态 6 控制游戏的行…...

51单片机入门_02_C语言基础0102
C语言基础部分可以参考我之前写的专栏C语言基础入门48篇 以及《从入门到就业C全栈班》中的C语言部分,本篇将会结合51单片机讲差异部分。 课程主要按照以下目录进行介绍。 文章目录 1. 进制转换2. C语言简介3. C语言中基本数据类型4. 标识符与关键字5. 变量与常量6.…...

定位的叠放次序 z-index
浮动定位和绝对定位的区别: 浮动只会压住它下面标准流的盒子,但是不会压住下面标准流盒子里面的文字,但是绝对定位(固定定位)会压住下面标准流所有的内容。...

ESP32-S3模组上跑通esp32-camera(36)
接前一篇文章:ESP32-S3模组上跑通esp32-camera(35) 一、OV5640初始化 2. 相机初始化及图像传感器配置 上一回继续对reset函数的后一段代码进行解析。为了便于理解和回顾,再次贴出reset函数源码,在components\esp32-camera\sensors\ov5640.c中,如下: static int reset…...

前端性能优化:HMR热更新和预获取加载
最近发现项目开发,有点加载快,有点却是卡机式,甚至刷新导致白屏情况。于是,我找开发和性能优化的方法,找到下面几种。 本文将深入探讨 预获取(Prefetch)、动态导入(Dynamic Import&…...

【自学笔记】计算机网络的重点知识点-持续更新
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 计算机网络重点知识点一、计算机网络概述二、网络分类三、网络性能指标四、网络协议与体系结构五、数据交换方式六、物理层与数据链路层七、网络层与运输层八、应用…...

算法基础学习——二分查找(附带Java模板)
有单调性的数列一定可以使用二分,没有单调性的题目也可能可以使用二分; (一)整数二分 二分的本质: 在某个整数区间内,存在某种性质使得区间内左半边的数都不满足该性质;而右半边的数都满足该性…...

【llm对话系统】大模型源码分析之llama模型的long context更长上下文支持
1. 引言 Llama模型的一个重要特性是支持长上下文处理。本文将深入分析Llama源码中实现长上下文的关键技术点,包括位置编码(position embedding)的外推方法、注意力机制的优化等。我们将通过详细的代码解析来理解其实现原理。 2. 位置编码的外推实现 2.1 旋转位置…...

单片机基础模块学习——NE555芯片
一、NE555电路图 NE555也称555定时器,本文主要利用NE555产生方波发生电路。整个电路相当于频率可调的方波发生器。 通过调整电位器的阻值,方波的频率也随之改变。 RB3在开发板的位置如下图 测量方波信号的引脚为SIGHAL,由上面的电路图可知,NE555已经构成完整的方波发生电…...

Hive:struct数据类型,内置函数(日期,字符串,类型转换,数学)
struct STRUCT(结构体)是一种复合数据类型,它允许你将多个字段组合成一个单一的值, 常用于处理嵌套数据,例如当你需要在一个表中存储有关另一个实体的信息时。你可以使用 STRUCT 函数来创建一个结构体。STRUCT 函数接受多个参数&…...

最优化问题 - 内点法
以下是一种循序推理的方式,来帮助你从基础概念出发,理解 内点法(Interior-Point Method, IPM) 是什么、为什么要用它,以及它是如何工作的。 1. 问题起点:带不等式约束的优化 假设你有一个带不等式约束的优…...

vim交换文件的工作原理
在vim中,交换文件是一个临时文件,当我们使用vim打开一个文件进行编辑(一定得是做出了修改才会产生交换文件)时候,vim就会自动创建一个交换文件,而之后我们对于文件的一系列修改都是在交换文件中进行的&…...

CISCO路由基础全集
第一章:交换机的工作原理和基本技能_交换机有操作系统吗-CSDN博客文章浏览阅读1.1k次,点赞24次,收藏24次。交换机可看成是一台特殊的计算机,同样有CPU、存储介质和操作系统,只是与计算机的稍有不同。作为数据交换设备&…...

网络直播时代的营销新策略:基于受众分析与开源AI智能名片2+1链动模式S2B2C商城小程序源码的探索
摘要:随着互联网技术的飞速发展,网络直播作为一种新兴的、极具影响力的媒体形式,正逐渐改变着人们的娱乐方式、消费习惯乃至社交模式。据中国互联网络信息中心数据显示,网络直播用户规模已达到3.25亿,占网民总数的45.8…...