基于OpenCV+vs2008的手势检测,检测英文字母A的手势,利用了OpenCV的haar特征级联分类器,效果可好
2026/1/16 7:03:19 7.02MB 手势检测 haar特征 级联分类器 opencv
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简介:
抽屉布局(Sliding Drawer)在Android开发中是一种常见的交互元素,它通常被用来隐藏一些不常用但必要的功能或信息,比如设置、帮助等。
用户可以通过拖动抽屉的把手来显示或隐藏抽屉内容。
在Android API 17及之后,官方不再推荐使用SlidingDrawer,而是建议使用`androidx.drawerlayout.widget.DrawerLayout`,这是Material Design组件库的一部分,提供更现代的界面设计和更好的用户体验。
然而,对于旧版本的Android应用或者对自定义需求较高的项目,我们仍可能需要手动实现类似抽屉的效果。
下面我们将深入讲解抽屉布局的实现原理和步骤。
1. **基本结构** 抽屉布局通常包含两个部分:抽屉内容(content)和抽屉把手(handle)。
内容部分通常包含一些控件,而把手则用于触发抽屉的滑动动画。
2. **自定义View** 要实现抽屉布局,你需要创建一个自定义的View,继承自`ViewGroup`。
在这个自定义View中,你需要管理抽屉内容和把手的位置和大小,并实现滑动手势的监听。
3. **手势检测** 使用`GestureDetector`或者直接在`onTouchEvent()`方法中处理滑动事件。
当用户触摸到把手并进行滑动时,你需要计算滑动的距离并相应地改变抽屉的内容区域。
4. **动画实现** Android提供了`android.view.ViewPropertyAnimator`类来实现平滑的动画效果。
你可以通过设置动画的时间、速度以及抽屉移动的距离来实现打开和关闭的动画。
5. **方向控制** 抽屉可以向上、向下、向左或向右滑出。
在处理滑动事件时,需要根据设定的方向判断滑动的合法性,并相应地更新抽屉的位置。
6. **状态管理** 记录抽屉的打开和关闭状态,以便在需要时恢复正确的视图状态。
例如,当用户点击其他地方或者按下返回键时,抽屉应自动关闭。
7. **触摸事件拦截** 如果抽屉内容中还有其他可交互的控件,可能需要处理触摸事件的拦截,确保滑动操作不会被子View误处理。
在提供的`slidingdrawer`文件中,你可能看到以下关键文件:- `SlidingDrawer.java`: 自定义的抽屉布局类,包含了抽屉的逻辑实现。
- `HandleView.java`: 抽屉的把手视图,通常会有一些自定义的样式。
- `ContentView.java`: 抽屉内容视图,可能包含多个子View。
- `activity_main.xml`: 布局文件,将自定义的抽屉布局添加到活动中。
通过阅读和理解这些代码,你可以了解到抽屉布局的具体实现细节,并根据自己的需求进行修改和扩展。
同时,这个项目也是一个很好的学习资源,可以帮助你更好地理解和掌握Android自定义View的开发。
2025/6/15 19:55:03 403KB
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近年来,手势识别的问题是由于难以利用多种计算方法和设备来感知人的手部运动。
因而,在本文中,我们解释了不同的算法来解释手势识别算法,因为它具有得到了很多关注。
我们可以使用手势在不触摸计算机屏幕的情况下与计算机进行交互,可以向计算机提供指令,因而在本文中,我们将介绍使用Kinect进行手势手势检测的方法。
我们正在使用手势识别的动态时间扭曲方法。
我们解释了一种有效的手势识别方法。
我们还使用了简单的K-NN分类器。
在这种方法中,我们使用了DTW(动态时间包装)对齐方式。
我们使用不同的算法和方法来解释有关手势手势识别结果的信息。
我们使用MPLCS算法来识别自由空中的手势并给出良好的结果,之后,我们还使用了MCC计算,该计算确定了重大运动的开始和结束目的,并忽略了未使用的信号。
因而,通过使用此算法,我们给出的手势重组结果要好于以前的所有结果。
2021/2/9 8:30:56 543KB DTW K-NN HCI MPLCS
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近年来,手势识别的问题是由于难以利用多种计算方法和设备来感知人的手部运动。
因而,在本文中,我们解释了不同的算法来解释手势识别算法,因为它具有得到了很多关注。
我们可以使用手势在不触摸计算机屏幕的情况下与计算机进行交互,可以向计算机提供指令,因而在本文中,我们将介绍使用Kinect进行手势手势检测的方法。
我们正在使用手势识别的动态时间扭曲方法。
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我们还使用了简单的K-NN分类器。
在这种方法中,我们使用了DTW(动态时间包装)对齐方式。
我们使用不同的算法和方法来解释有关手势手势识别结果的信息。
我们使用MPLCS算法来识别自由空中的手势并给出良好的结果,之后,我们还使用了MCC计算,该计算确定了重大运动的开始和结束目的,并忽略了未使用的信号。
因而,通过使用此算法,我们给出的手势重组结果要好于以前的所有结果。
2016/1/9 13:12:11 543KB DTW K-NN HCI MPLCS
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡