最近在看《Android开发艺术探索》这本书,不得不赞一句主席写得真好,受益匪浅。在书中的相关章节有介绍用Scroller来实现平滑滚动的效果。而我们今天就来探究一下为什么Scroller能够实现平滑滚动。
本篇文章主要介绍了Android 利用三阶贝塞尔曲线绘制运动轨迹的示例,分享给大家,具体如下:
以上效果就是通过ViewAnimationUtils实现的,利用简单的几行代码,实现酷炫的揭露动画。
回环模式是transceiver数据通路的专门配置,其中数据流被折返到源头。通常情况下,传输一个特定的数据流,然后进行比较以检查错误。下图说明了一个具有四种不同回环模式的回环测试配置。
今天还是给大家带来自定义控件的编写,自定义一个ListView的左右滑动删除Item的效果,这个效果之前已经实现过了,有兴趣的可以看下Android 使用Scroller实现绚丽的ListView左右滑动删除Item效果,之前使用的是滑动类Scroller来实现的,但是看了下通知栏的左右滑动删除效果,确实很棒,当我们滑动Item超过一半的时候,item的透明度就变成了0,我们就知道抬起手指的时候item就被删除了,当item的透明度不为0的时候,我们抬起手指Item会回到起始位置,这样我们就知道拖动到什么位
相信很多同学都知道“贝塞尔曲线”这个词,我们在很多地方都能经常看到。利用“贝塞尔曲线”可以做出很多好看的UI效果,本篇博客就让我们一起学习“贝塞尔曲线”。
(温馨提示:本系列知识是循序渐进的,推荐第一次阅读的同学从第一章看起,链接在文章底部)
先bb一句:在看本文的同时,如果觉得我写的模糊看不太懂的可以直接拉到文末,配合完整代码再一步一步看。
完整代码,请查看我的github:https://github.com/shuaijia/LiveLike,喜欢的话就给点个赞喽^_^
原文链接:http://blog.sciencenet.cn/blog-290812-1016263.html
视频链接:https://www.bilibili.com/video/av6500834?from=search&seid=3249893627908257126 在二维空间中的向量[3,2],我们
3D坐标系是3D游戏开发与VR开发中的基础概念。一般而言3D坐标系都是使用的 笛卡尔坐标系来描述物体的坐标信息,笛卡尔坐标系:分为左手坐标系与右手坐标系
算法:Fast特征检测是根据像素周围16个像素的强度和阈值等参数来判断像素点是否为关键点。
在开发数字孪生可视化项目时,经常会遇到各种坐标相关的问题可能会导致交付项目的效率降低。关于坐标,可能有这些问题:
思路分析 绘制棋盘: 计算横线和竖线的起始、终结点坐标,绘制棋盘网格; 棋盘交叉点坐标: 计算每格宽高,循环保存棋盘所有点坐标,并初始化状态为0,表示此位置没有棋子,形成“棋盘坐标数组”; 获取点击位置的精确坐标: 获取当前点击位置的横纵坐标,然后获取精确坐标方法: 1、由于知道每格宽高,可以通过当前坐标计算出棋盘中离点击点最近坐标; 2、通过循环“棋盘坐标数组”,查找最近坐标; 绘制棋子: 通过获取的精准坐标,以该点为圆心,每格宽高的三分之一为半径绘制棋子; 判断持棋方:
为三个单位正交主矢量,分别表示刚体坐标系{B}的三个坐标轴XBYBZB在参考系{A}中的方位,∠XBXA表示坐标轴XB与坐标轴XA之间的夹角,其他的类似。
在前面绘制基本图形中,遇到了很明显的问题,圆形不像圆形,正多边形不像正多边形?就像下面图形一样:
下图我们用的就多了,直角也就是90°的角,是个拼在一起编程了一个直角坐标系,这里是分象限的,这个如果不记得象限就该挨数学老师的打了。
AVM环视系统中相机参数通常是汽车出厂前在标定车间中进行的离线阶段标定。很多供应商还提供了不依赖于标定车间的汽车自标定方法。自标定指的是:汽车在马路上慢速行驶一段路,利用车道线等先验信息标定出相机的外参。
本文介绍在ArcMap软件中,为不含有任何坐标系的图层添加地理坐标系或投影坐标系的方法。
2:相机坐标系:以摄像机光心为原点(在针孔模型中也就是针孔为关心),z轴与光轴重合也就是z轴指向相机的前方(也就是与成像平面垂直),x轴与y轴的正方向与物体坐标系平行,其中上图中的f为摄像机的焦距。单位m
大地坐标系(Geodetic Coordinate System)是一种用于 表示地球上位置的坐标系统,考虑了地球的形状和尺寸 ;
left , top , right , bottom 是组件相对于父容器的位置 , 该值一般不会改变 ;
本文主要讲述地理坐标系统的原理以及怎么利用Python进行地理坐标系统转换,内容包含以下几块:
坐标轴范围,指定为包含 4 个、6 个或 8 个元素的向量。对于笛卡尔坐标区,以下列形式之一指定范围:
坐标基于一个由互相垂直且交于一点(即原点)的三条坐标轴形成的网格,即一个空间直角坐标系。
2017-07-31 by Liuqingwen | Tags: Unity3D | Hits
图3-27为一种典型的工况,机器人抓持某种工具,并把工具末端移动到操作者指定的位置。图3-27所示的5个坐标系就是需要命名的坐标系。这五个坐标系的命名以及随后在机器人的编程和控制系统中的应用都以简单易懂的的特点提供了一种通用性。所有机器人的运动都将按照这些坐标系描述。
本篇博客讲解: 1.UI坐标 2.OpenGL坐标 3.世界坐标和模型坐标 4.实例:世界坐标转换为模型坐标 5.实例:模型坐标转换为世界坐标
原文链接:http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/44756073
无论是开发2D还是开发3D游戏,首先必须弄清楚坐标系的概念。在Cocos2d-x中,需要了解的有OpenGL坐标系、世界坐标系和节点坐标系。
在图形图像领域,矩阵是一个应用广泛,且极其重要的工具。简单的,我们在OpenGL的Shader中,可以利用矩阵进行视图变换,比如透视、投影等。但本文不打算讨论这些内容,而是聚焦在如何利用矩阵把坐标从一个坐标系变换到另一个坐标系,并且保证坐标的相对位置不变,即计算一个坐标系上的点在另一个坐标系的投影。本文只探讨平面坐标系的问题,并且假设读者对矩阵知识有一定的了解,如果对矩阵比较陌生,建议先复习一下这部分知识。
把维数为n维的向量用一个n+1维向量来表示(如x,y,z转换为x,y,z,w),齐次坐标有以下性质:
在构造四边形单元时,等参坐标的应用取得了巨大的成功,它有着公式推导简单,易于便捷描述,便于进行数值积分等优点,而且更重要的是它是一种自然坐标,因此可以克服直角坐标导致的方向性问题,但是它也有很多不足,其中最主要的一点是因为它与直角坐标之间不是线性变换,所以在模拟二次以上直角坐标的完备多项式时比较困难。
相机对于机器人来说就相当于人的眼睛,景物在相机中呈现的样子就是机器看到的世界的样子。当我们理解了相机的成像原理,才能理解图像中的景物与实际世界中景物的对应关系。
机器人的坐标系,你知道多少 ?真的会使用坐标系吗?下面我来带你来剖析机器人的坐标系吧!(以ABB机器人举例说明
总之,Unity中的本地坐标系是相对游戏对象自身的坐标系统,用于表示对象内部的相对关系,是一个非常重要的概念
马三最近开始学习计算机图形学了,买了两本书,其中一本是国内的,还是什么大学的教材,不过写得真不咋样啊。另外一本是大名鼎鼎的《计算机图形学》第四版。最近接触了下计算机图形学中的坐标系统,做个笔记。
View是Android所有控件的基类,接下来借鉴网上的一张图片让大家一目了然(图片出自:http://blog.51cto.com/wangzhaoli/1292313)
之前我们已经提到在OpenGL中,所有物体都是在一个3D空间里的,但是屏幕都是2D像素数组,所以OpenGL会把3D坐标转变为适应屏幕的2D像素,最终投射到2D的屏幕上去。所以对于每一个顶点坐标都会依次进行model、view、projection三种变换。这三种变换实现代码如下:
cdt 只有一个文件, 来自 mapbox 的三角剖分库 earcut, 其官方链接为: https://github.com/mapbox/earcut
为了轻松理解问题,我们假设您在一个房间内部署了一个摄像头。 给定这个房间中的 3D 点 P,我们想在相机拍摄的图像中找到该 3D 点的像素坐标 (u,v)。
焊接机器人是一种自动化设备,用于进行焊接操作。为了确保焊接过程的准确性和效率,焊接机器人需要在三维空间中进行定位和控制。这涉及到使用不同的坐标系,以便机器人能够精确地执行任务。本文将重点讨论焊接机器人常用的四种坐标系:关节坐标系、直角坐标系、工具坐标系和用户坐标系。
在上一节中,我们在监听鼠标移动事件时,将其坐标范围处理为了[-1,1]的范围,使用如下代码
直角坐标系可分为左手坐标系与右手坐标系,cad 中用到的是右手坐标系, Laya2D 中用到的是左手坐标系, Laya3D 中使用右手坐标系。 那么如何判断二维直角坐标系是左手还是右手呢? 以原点 O 为支点, 将 x 轴逆时针旋转 90° 后, 若其与 y 轴同向则为右手坐标系,若与 y 轴反向,则为左手坐标系。
规划工作中最常接触的就是空间数据了,我们的操作也常常是在某个具体空间上。为了方便所有空间数据的统一处理,我们需要引入一个中间量,所有数据都参照它,“它”就是坐标系了。我们常用的Sketch、CAD、ArcGIS里面都是有坐标系的,如果我们可以建立起一个坐标系的概念,那么这些软件中的不同数据都可以拉通使用了(还包括从网络上获取到的各种数据)。
在讲h5 的geolocation API之前,让我们先了解一下当前国内地理坐标系现状
坐标系转换在很多方面都会用到,比如机器人中的骨骼关节间的空间关系,GIS中的坐标系,渲染和计算机视觉中的相机等,往往需要采用矩阵来实现不同坐标系间的转换。因此,这里主要涉及到几何和线性代数两方面的数学知识。
上图中右下角的黑点是真实世界的一个点,最左边的灰色部分是一张数字照片,称为像平面,单位为毫米(mm)。青色的格子则是像平面中一个一个的像素。我们现在需要知道的是黑色的点是如何变成像平面中的一个像素。中间的灰色部分是相机的透镜,而该部分中心点称为光心。真实世界的黑点会经过各种模型(线性或非线性的),通过光心在像平面中得到一个像素点。
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