首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在同一个活动中分别从图库中挑选两张不同的图片,并在不同的点击时将它们加载到各自的图像视图中?

在同一个活动中分别从图库中挑选两张不同的图片,并在不同的点击时将它们加载到各自的图像视图中,可以通过以下步骤实现:

  1. 在活动的布局文件中,添加两个ImageView控件用于显示图片。
  2. 在活动的Java代码中,首先需要申请读取外部存储器的权限,以便访问图库中的图片。
  3. 创建一个方法用于打开图库,并在用户选择图片后获取其路径。
  4. 在活动的生命周期方法中,例如onCreate方法中,为两个ImageView控件设置点击事件监听器。
  5. 在点击事件监听器中,调用打开图库的方法,分别选择两张不同的图片,并获取它们的路径。
  6. 使用路径加载图片到对应的ImageView控件中,可以使用第三方库如Glide或Picasso来简化图片加载过程。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
public class MainActivity extends AppCompatActivity {

    private static final int REQUEST_CODE_IMAGE1 = 1;
    private static final int REQUEST_CODE_IMAGE2 = 2;

    private ImageView imageView1;
    private ImageView imageView2;

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);

        imageView1 = findViewById(R.id.imageView1);
        imageView2 = findViewById(R.id.imageView2);

        imageView1.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
            @Override
            public void onClick(View v) {
                openGallery(REQUEST_CODE_IMAGE1);
            }
        });

        imageView2.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
            @Override
            public void onClick(View v) {
                openGallery(REQUEST_CODE_IMAGE2);
            }
        });
    }

    private void openGallery(int requestCode) {
        Intent intent = new Intent(Intent.ACTION_PICK, MediaStore.Images.Media.EXTERNAL_CONTENT_URI);
        startActivityForResult(intent, requestCode);
    }

    @Override
    protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data) {
        super.onActivityResult(requestCode, resultCode, data);

        if (resultCode == RESULT_OK) {
            if (requestCode == REQUEST_CODE_IMAGE1) {
                Uri imageUri = data.getData();
                loadImage(imageUri, imageView1);
            } else if (requestCode == REQUEST_CODE_IMAGE2) {
                Uri imageUri = data.getData();
                loadImage(imageUri, imageView2);
            }
        }
    }

    private void loadImage(Uri imageUri, ImageView imageView) {
        // 使用第三方库如Glide或Picasso加载图片到ImageView
        Glide.with(this).load(imageUri).into(imageView);
    }
}

这个示例代码中,我们使用了Android的图库功能来选择图片,并使用Glide库来加载图片到ImageView控件中。你可以根据需要选择其他的图片加载库或自行实现图片加载逻辑。

注意:以上示例代码中没有提及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,因为在这个具体的功能实现中,并没有涉及到云计算相关的内容。如果你需要了解腾讯云的相关产品和服务,可以访问腾讯云官方网站获取更多信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

目标跟踪基础:两张图片相似度算法

在跟踪,下一帧目标要和上一帧目标做一个匹配,才能确定是同一个目标。那么同样是行人,如何确定检测框是同一个目标呢?可以对检测框目标与上一针所有检测框目标进行相似度匹配。...在图像相似度计算,可以图像转换为特征向量(使用卷积神经网络提取特征向量),然后计算这些特征向量之间余弦相似度来衡量图像相似性。1.2 哈希算法在图片相似度算法,哈希算法也被广泛应用。...直方图算法通过统计图像不同颜色像素数量,并以直方图形式呈现,进而进行图像相似度比较。直方图算法计算图片相似度步骤:图像预处理:图像转换为灰度图像或彩色图像,并根据需要进行尺寸调整。...互信息衡量是两个变量之间信息共享程度,通过计算它们联合概率分布和各自概率分布乘积来评估它们相关性。...1.7 特征匹配特征匹配是一种常用图片相似度算法,它基于图像特征点来计算相似度。特征匹配算法步骤:提取特征点:使用特征提取算法(SIFT、SURF、ORB等)从两张图片中提取特征点。

1.7K30

一文教你搞懂图像相似度

基本原理:对于两张主体内容相似的图片而言,其所用颜色数量基本上是相近。而对于两张主体内容完全不同图像,其所用颜色数量一般情况下都存在着较大差异。...因此RGB图像各通道对应256个颜色值数量作为相应图像特征编码。...考虑到相近颜色肉眼无法甄别的因素,引入颜色值数量容差概念,即在同一个通道下,两张图像在某个颜色值处颜色值数量差,不大于设定颜色数差值,则认为颜色相同,否则认为不相同,而这个设定颜色数差值即为颜色值数量容差...设定容差值后, 根据容差值对原图和测试图各个通道相应颜色值数量进行做差,若在容差范围内,则对应通道相同颜色数量1,统计完成后三个通道相同颜色数量累加与256*3个颜色数相除,其比值作为两张图片相似度...clc;clear; % 读取原始图 S = imread('1.bmp'); % 提取图库对应标号图片 num = 18; T = imread([pwd,'\img\',num2str(num),

2.1K20

卷积神经网络——吴恩达深度学习课程笔记(四)

三 人脸识别 1,人脸识别和人脸验证 人脸验证(Face Vertification): 输入两张图片; 输出这两张图片是否是同一个人。...对于一个卷积神经网络结构,我们去掉最后softmax层,图片样本1输入网络,最后由网络输出一个N维向量(图中实例以128表示),这N维向量则代表输入图片样本1编码。...将不同图片样本输入相同参数网络结构,得到各自相应图片编码。...4,转换成二分类问题 除了利用 Triplet 损失函数来学习人脸识别卷积网络参数方法外,我们还可以这个验证问题转换成一个二分类问题,使用sigmoid激活单元来输出两张图片是否是同一个概率。...6,检测同一个格子出现多个目标 如果有两个目标同时出现在一个格子,那么我们前面的算法显然不能同时将它们标注出来。 ?

56410

22个无版权、免费、高清图片素材网站整理!(合集)

,照片都是有专人在众多图片中精心挑选而来。...里面有很多不同类型摄影照片,大家可以通过Pixabay去寻找自己想要图片,简直完美解决各种场合分辨率要求,真的是一个图片搜索神器。...网址:http://www.gratisography.com Unsplash Unsplash是一个数量很大免费高质量照片网站,每天更新一张高质量图片素材,全是生活景象作品,清新生活气息图片可以应用于各种需要环境...网站:https://stocksnap.io/ 泼辣有图 泼辣有图是一个开源摄影项目,即任何人都可以免费泼辣有图图片用于任何用途,包括商业使用等。...网站:http://www.bieyang.info/ FANCYCRAVE 每天两张手工筛选精品照片,都是一些偏现代图片,比如:城市、旅行、建筑、自然、物品。

6.7K20

论文Express | 英伟达最新:多模态无监督图像迁移网络框架

然而,今天这篇论文效果更棒!先上两张图片: 当你养了一只哈士奇觉得不过瘾时候,你可以AI出四只小猫咪,让它们一起陪你玩耍。 用一张猫咪图像生成老虎、狮子或者豹子等其他猫科动物图像!...其次,为了把域X1图像(例如一只美洲豹)迁移到域X2(例如各种家猫),我们在目标风格空间(家猫风格)使用随机风格代码重组了输入图像内容代码,不同风格代码生成不同输出结果。...虽然很难定义图像内容和风格,而且不同图像要使用不同定义,因此,我们内容定义为下属空间,风格定义为底层空间。...论文模型 ▲论文模型 本文图像迁移由两个自动编码器组成(上图中分别用红色和蓝色箭头标注),每个域中都有这两个自动编码器。每个自动编码器隐式代码分别由内容代码c和风格代码s组成。...当输入一张给定图像,可以生成多种迁移图像。生成迁移图像动物形状发生了明显改变,但是它们表情保持一致。 该模型还可以实现高分辨率风景图像迁移。

64920

基于深度学习行人重识别研究综述

分类子网络对图片进行ID预测,根据预测ID来计算分类误差损失。验证子网络融合两张图片特征,判断这两张图片是否属于同一个行人,该子网络实质上等于一个二分类网络。...在这些工作它们额外标注了行人图片属性特征,例如性别、头发、衣着等属性。...首先,假如有两张输入图片和,通过网络前馈我们可以得到它们归一化后特征向量和。...孪生网络输入为一对(两张图片和,这两张图片可以为同一行人,也可以为不同行人。每一对训练图片都有一个标签,其中表示两张图片属于同一个行人(正样本对),反之表示它们属于不同行人(负样本对)。...概括而言TriHard损失是针对batch每一张图片挑选了一个三元组,而MSML损失只挑选出最难一个正样本对和最难一个负样本对计算损失。

2.8K80

人脸对齐之GBDT(ERT)算法解读

人脸校验就是判断两张脸是不是同一个人。人脸识别就是给定一张脸,判断这张脸是谁。...假设我们一共有N幅图像,将它们作为训练样本,我们知道这N幅图像每一个真实形状。...在原论文中,在训练,作者并非只使用了初始形状,而是随机挑选另一个真实形状来作为某一幅图像初始形状,这种做法我们先不讨论,首先讨论如何构建一棵GBDT。 现在开始构建GBDT第一棵树。...对于每一幅图像来说,初始形状虽然相同,但每一幅图片不同,因此提取出特征也就不同,论文中是使用像素差作为特征,下一节会详细讲这种特征提取方式。...5.树接点分裂和像素差特征 对于一棵GBDT(很多棵子树构成)而言,我们要建立一个特征池,这个特征池里是我们随机挑选一些点坐标,然后对于每一幅图像,这些点都对应着不同像素值,因此,在树节点分裂

4K130

多图文帖智能封面提取方案

挑选出来图片宽高比可能与封面要求比例不符,如何从图中裁剪出适合区域呈现给用户? 本文主要跟大家分享一下我们团队最新开发智能封面提取方案。...3、对2得到结果作归一化,取值限定在0~255之间,然后用三个不同阈值分别对其进行二值化处理,这样一共可以得到三张二值图片。之所以要用三个阈值是因为很难找到一个通用经验阈值可以适合不同图片。...4、用漫水填充算法这三张二值图边缘附近噪点去掉。 5、三张二值图上同一个像素点求和并作归一化处理,得到即为最终显著图。...这时可以得到两张掩码图(无人脸只有显著性mask): 然后,生成权重矩阵(W)。权重矩阵表征是裁剪框每个位置所占比重,它大小与最终裁剪区域大小相同(用WxH表示)。...在实际操作,中心区域共享同一个权重W1,左上、右上、左下、右下4个区域共享一个权重W3,其余区域共享权重W2。半衰长度L表示中心区域长度,在下图中L=2。

1.6K30

ECCV oral|弱监督语义分割SOTA,高效挖掘跨图像语义关系

本文在传统分类器引入了两种注意力机制:协同注意力和对比协同注意力。前者帮助分类器发现两张图像之间共同语义信息,后者帮助分类器关注两张图像之间不同语义信息。...传统分类器:首先,同时输入两张图像,分别经过编码器encoder提取特征,再经全局池化(GAP)和全连接层(FC),得到各自分类概率。...损失函数以Cross Entropy(CE)计算,可视为传统学习传统分类器标准操作: 协同注意力机制:在标准分类器基础之上,两张图像特征Fm和Fn输入协同注意力模块,来挖掘两张图像相同语义信息...损失函数计算如下: 直观而言,对于上图中例子,通过对比协同注意力机制,两张图像共有类(Person)语义信息被滤掉。 对比协同注意力机制本质是使共有与非共有信息解耦和。...但后两者包含了领域迁移和噪声干扰难题。本文提出方法利用一个统一网络架构,可以优雅解决以上三种设置,并在不同设置中都获得SOTA。 4.

91720

北大心理与认知学院院长方方:人类注意力图和动态机制

以下是演讲全文,AI科技评论做了不改变原意整理。 我们一般说注意是对外界信息一种选择性加工。解释注意最好例子就是交替呈现以下两张图。它们之间有一个非常大差别,如果不加注意就无法看出。 ?...另一种叫注意优先图(Priority map),则是我们整合自上而下活动和自下而上活动形成注意力图。 做任务任务属性也会影响注意放在何处。...我们把这三个组件放在注意模型里,构建了一个基于图论模型。这个动态注意模型V1神经元构成网络,用该网络搜寻图片上最富有信息区域,然后跳到第二富有刺激信息区域。...任务要求寻找图上小岛,于是小岛被高亮标记。中间这两张并在一起后,小岛应该仍是高亮。Priority map整合了自下而上显着性,与当前任务相关性。 ? 我们又用人面孔进行实验。...另外,扫描被试皮层对面孔反应,得到行为学数据和脑活动数据。 ? 我们重构出任意一个皮层对面孔每一个部分反应。下图右下角是模型重构反应,颜色越暖说明视皮层相应区域对面孔反应更强。

51420

北大心理与认知学院院长方方:人类注意力图和动态机制

以下是演讲全文,AI科技评论做了不改变原意整理。 我们一般说注意是对外界信息一种选择性加工。解释注意最好例子就是交替呈现以下两张图。它们之间有一个非常大差别,如果不加注意就无法看出。 ?...另一种叫注意优先图(Priority map),则是我们整合自上而下活动和自下而上活动形成注意力图。 做任务任务属性也会影响注意放在何处。...我们把这三个组件放在注意模型里,构建了一个基于图论模型。这个动态注意模型V1神经元构成网络,用该网络搜寻图片上最富有信息区域,然后跳到第二富有刺激信息区域。...任务要求寻找图上小岛,于是小岛被高亮标记。中间这两张并在一起后,小岛应该仍是高亮。Priority map整合了自下而上显着性,与当前任务相关性。 ? 我们又用人面孔进行实验。...另外,扫描被试皮层对面孔反应,得到行为学数据和脑活动数据。 ? 我们重构出任意一个皮层对面孔每一个部分反应。下图右下角是模型重构反应,颜色越暖说明视皮层相应区域对面孔反应更强。

41330

还在用肉眼找不同吗?这个技术轻松搞定

点击上方“AI算法与图像处理”,选择"星标"或“置顶” 重磅干货,第一间送达 ? 研究好玩又有用技术第 007 期 在学习中发现快乐,在应用找到价值。这是我第七期分享图像技术应用文章。...具体来说,我们将在两个输入图片不同处绘制边界框。 为了计算两张图片不同,我们将使用结构相似性索引(由wang等人首次提出)。在他们2004年论文中,图像质量评估:从可视化误差到结构相似性。..., cv2.COLOR_BGR2GRAY) 我们导入第一张和第二张图片,并将它们各自存储为imageA和imageB。...该值范围在[-1, 1],其中值为1为“完美匹配”。 差分图片包含了我们希望可视化两张输入图片实际图片不同点。...现在我们已经轮廓存储在一个列表,然后在沿着每张图片不同区域画出矩形。

5.8K50

谁能驾驭马赛克?微软AI打码手艺 VS 谷歌AI解码绝活儿

大致流程如下: 技术解决方案背后逻辑是先找出视频全部人脸所在位置,第二步是把同一个所有人脸连接起来。 这背后涉及到人脸检测、追踪和识别。 1.人脸检测 人脸检测作用是定位人脸出现位置。...微软训练了一套基于深度网络的人脸识别模型,对于不同镜头里两张人脸,根据相似度对它们进行连接。最后系统整个视频不同人物的人脸都各自连接起来,提供给用户进行挑选。...大部分情况下,“马赛克”处理都会产生不可逆数据损失。 打马赛克方式有多种,最常见就是取平均。我们可以把一张图片想象成一个方格矩阵,里面不同数值(RGB、CMYK数值)表示不同颜色。...模糊部分就用图像清晰部分来填补,或者多个模糊同一种纹理进行比较,构造出一个清晰纹理来替代它们。也就是说,图像满足一定条件,可以从临近其他部位补全,类似 PS 仿制图章工具。...与此同时,也可在一个图库寻找并组合出最能匹配马赛克图案。 去年九月份,德克萨斯大学研究者研发了“反马赛克”技术。

2.2K30

【技术综述】人脸妆造迁移核心技术总结

第三步:分解后图像进行不同处理,两幅皮肤细节层(Skin Detail)直接相加,颜色层使用一个alpha blending进行融合,对人脸结构高光和阴影部分则使用梯度进行迁移。...在物理化妆,嘴唇上化妆品(口红)通常会保留或突出嘴唇质感,而不是像在面部皮肤上那样隐藏,处理方法是对原始图I每一个像素,从妆造图中搜索匹配像素进行替换,此时会同时用到L通道像素值和空间位置信息...风格推荐是从已上妆人脸数据库挑选与当前素颜人脸最相近图片。具体方法是使用一个人脸识别网络,选取该网络输出的人脸特征欧氏距离最小者作为推荐结果。...因为生成器输入包含了一对图,所以与CycleGAN不同之处在于这里使用了同一个生成器G,该损失用于维持图像背景信息,具体损失定义与CycleGAN相同,不再赘述。...之后γ'和β'沿着通道维度扩充后得到,它们大小都是C×H×W。

1.2K20

Milvus 助力又拍图片管家亿级图像搜图系统

当用户图库变得越来越庞大,业务上急切需要一种方案能够快速定位图像,即直接输入图像,然后根据输入图像内容来找到图库原图及相似图,而以图搜图服务就是为了解决这个问题。...左图红色圈部分其实就是右图中一系列像素点。 再举例: ?...然而,图像在网络传输过程,常常会遇到诸如压缩、水印等等情况,而 MD5 算法特点是,即使是小部分内容变动,其最终结果却是天差地别,换句话说只要图片有一个像素点不一致,最后都是无法对比。...就是对应位置不同比特位个数。 例如: 第一个值: 0 1 0 1 0 第二个值: 0 0 0 1 1 以上两个值对应位置上有 2 个比特位是不相同,因此它们汉明距离就是 2 。...提取特征,进而识物,我把这个过程简单理解为,从多个不同维度去提取特征,衡量一张图片内容或者特征与猫特征有多接近,与狗特征有多接近,等等等等,选择最接近就可以作为我们识别结果,也就是判断这张图片内容是猫

86810

如何清晰地掌握 Android 应用后台任务执行情况?

虽然可以很方便任务配置成 WorkManager Worker,但 Worker 加入到队列后就很难监控它执行情况,遇到问题也不方便调试。...该应用使用 WorkManager 将用户所选择滤镜应用在已挑选照片上。用户可以通过该应用在图库中选择一张图片或者简单地使用一张库存照片。...△ Graph View Graph View 能帮您了解 Worker 顺序、在不同阶段之间传递数据以及它们各自状态。...为了实现这个目的,我再次运行应用,选择 Worker,等它状态变为正在运行后点击左上角 "Cancel Selected Work" 按钮。...您能够在这个图中快速查看一组复杂 Worker 之间关系并监控它们进展。

81020

Python爬虫之极验滑动验证码识别

例如斗鱼、魅族登录页面,它们都对接了极验验证码。 4. 极验验证码特点 极验验证码相较于图形验证码来说识别难度更大。对于极验验证码 3.0 版本,我们首先点击按钮进行智能验证。...三角防护之防暴力 恶意程序短时间内进行密集攻击,对验证码进行暴力识别 针对暴力,极验拥有多种验证形态,每一种验证形态都有利用神经网络生成海量图库储备,每一张图片都是独一无二,且图库不断更新,极大程度提高了暴力识别的成本...一般来说,如果是同一个会话,一段时间内第二次点击会直接通过验证。如果智能识别不通过,则会弹出滑动验证窗口,我们要拖动滑块拼合图像完成二步验证。 拖动示例 验证成功后,验证按钮变成如图状态。...此方法参数是两张图片,一张为带缺口图片,另一张为不带缺口图片。这里遍历两张图片每个像素,利用 is_pixel_equal() 方法判断两张图片同一位置像素是否相同。...初始状态 后续状态 两张图片有两处明显不同地方:一个就是待拼合滑块,一个就是缺口。滑块位置会出现在左边位置,缺口会出现在与滑块同一水平线位置,所以缺口一般会在滑块右侧。

43410

论文 | COTR 一种基于Transformer图像匹配网络

Correspondence Transformer 本文作者提出了一种匹配网络,输入为两张图像以及其中一张图像任意一点,输出为另外一张图像对应匹配点。...COTR architecture 总览:输入两张图像,经过同一个CNN提取特征图,特征图串联放在一起,结合位置编码得到上下文特征图;这个特征图以及经过位置编码查询点喂给transformer...两幅输入图像resize到,随后使用同一个CNN backbone提取到维度为特征图,二者并排组合在一起;随后使用位置编码器对坐标函数进行编码,将上述二者结合得到上下文特征图(context feature...Fig4.通过共区域进行尺度估计 为了应对不同尺度匹配问题,作者认为缩放比例应该与共区域呈一定比例。...例如,一开始进行匹配输入是两张原始图像它们可能存在一定尺度差异,如上图(左边两幅图)所示宫殿是从近处和远处分别拍摄

2.6K40

最新iOS设计规范十|5大拓展程序(Extensions)

在键入过程播放标准键盘点击声音。当用户点击键盘上按键,键盘点击声音会提供可听见反馈。在输入视图中点击自定义控件也会产生这种声音。...您扩展程序载到已经包含导航栏模式视图中。提供第二个导航栏会造成混乱,并占用您内容空间。...您扩展程序载到已经包含导航栏模式视图中。提供第二个导航栏会造成混乱,并占用正在编辑内容空间。 让人们预览编辑。如果您看不到它外观,则很难批准该编辑。...操作扩展则是让用户启动针对当前内容任务,例如添加书签、复制链接、保存图像。 用户在点击页面操作按钮,会显示带有共享扩展和操作扩展活动视图。该活动视图只会显示与当前内容相关扩展。...最好扩展程序使人们仅需几个步骤即可执行任务。例如,共享扩展名可以通过单击立即将图像发布到社交媒体帐户。仅在必要提供接口。 避免模式视图放在扩展。默认情况下,扩展显示在模式视图中

3.1K10

浅出深度学习系列-说说“人脸识别”

然而,它们居然就形成了那么复杂模式——即使是面容极其相似的双胞胎,也能由微妙差别区分出来。人脸特征如同指纹一样,无法找到完全相同存在。那么,区分如此众多不同人脸“特征”到底是什么?...一开始选取了不同尺寸图像范围,构成了图像金字塔,然后分别输入这些规模不同图像进行3个阶段训练,以检测人脸各个特征。...三、人脸验证/识别 人脸验证做是1比1比对,即判断两张图片里的人是否为同一人。...经过拓展后,其训练图库比原来图库大了两个量级,包括100万个人脸(identities),每个identity有50张图像,提高了识别的效率和精确度。 ?...FaceNet采用方法是通过卷积神经网络学习图像映射到欧几里得空间。空间距离直接和图片相似度相关:同一个不同图像在空间距离很小,不同图像在空间中有较大距离。

91530
领券