MonkeyImage

转自:http://wiki.eoeandroid.com/MonkeyImage


一个用来控制设备或模拟器屏幕图像的猴子快跑(monkeyrunner)类。图像在截屏时通过屏幕缓冲区拷贝出来。该对象的方法允许你将图像转换为各种存储格式、存储与文件、剪裁以及和另一个MonkeyImage对象进行比较。


你不需要新建一个MonkeyImage实例。可以用MonkeyDevice.takeSnapshot()方法通过截屏来新建一个实例。例如使用

newimage = MonkeyDevice.takeSnapshot()

概览

方法  
string

convertToBytes(string format)

将当前图像转换成特定格式,并且作为 字符串返回。你可以将它作为可迭代的二进制字节来访问。
tuple

getRawPixel(integer x, integer y)

返回图像位置坐标(x,y)上的单个像素点,作为一个 整数元组,以(a,r,g,b)格式。
integer

getRawPixelInt(integer x, integer y)

返回图像位置坐标(x,y)上的单个像素点,作为一个32位的 整数
MonkeyImage

getSubImage(tuple rect)

将当前图像上矩形选框选出的区域新建一个 MonkeyImage对象。
boolean

sameAs(MonkeyImage other, float percent)

将该 MonkeyImage对象与其他的进行比较,并返回比较的结果。 percent参数指定两个图像之间差异在多少百分比之内可以看做“相等”。
void

writeToFile(string path, string format)

用指定的文件名将图像以指定的格式写入文件。

公有方法


string convertToBytes (string format)

将当前图像转换成特定格式,并且作为字符串返回。你可以将它作为可迭代的二进制字节来访问。

参数
format 期望输出的格式。支持所有常见的栅格化输出格式。默认值是“png”(Portable Network Graphics编写网络图像)。


tuple getRawPixel (integer x, integer y)

返回图像位置坐标(x,y)上的单个像素点,作为一个整数元组,以(a,r,g,b)格式。

参数
x 水平方向像素位置,在截屏方向的最左边为0点。
y 垂直方向像素位置,在截屏方向的最顶端为0点。
返回
以(a,r,g,b)格式返回一个代表像素的整数元组,其中a是透明度,r,g,b分别是红绿蓝三个颜色值。


integer getRawPixel (integer x, integer y)

返回图像位置坐标(x,y)上的单个像素点,作为一个32位的整数。

参数
x 水平方向像素位置,在截屏方向的最左边为0点。
y 垂直方向像素位置,在截屏方向的最顶端为0点。
返回
一个由像素的a,r,g,b的8位通道值组成的32位整数。其中a是最左边的8位值,r是近邻的8位,以此类推。


MonkeyImage getSubImage (tuple rect)

将当前图像上矩形选框选出的区域新建一个MonkeyImage对象。

参数
rect 一个指定区域的元组(x,y,w,h)。x和y指定了选定区域左上角的0始像素位置。w代表选区宽度,h是高度,都是以像素为单位。
图像的方向与截屏时的手机方向相同。
返回
一个包含选定区域的MonkeyImage对象。


boolean sameAs ( MonkeyImage otherImage, float percent )

将该MonkeyImage对象与其他的进行比较,并返回比较的结果。percent参数指定两个图像之间差异在多少百分比之内可以看做“相等”。

参数
otherImage 用来与本对象比较的另一个MonkeyImage对象。
percent 一个0.0-1.0之间(0.0和1.0包含)浮动的浮点数(float),它表示一个用来使该方法返回“真”的两个图像含有相同像素的百分比。默认值是1.0,即所有的像素必须相同。
返回
两个图像相同则返回“true”,反之返回“false”。


void writeToFile (string filename, string format)

用指定的文件名将图像以指定的格式写入文件。

参数
filename 完全合法的文件名和输出格式的扩展名后缀。
format 文件输出格式。若未指定,则该放假通过文件名的扩展名来猜测文件格式。若未提供扩展名,则默认使用“png”(Portable Network Graphics便携网络图像)格式。



分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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