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本文介绍了一种实现方式,用于在点击人体部位时触发微交互并进行页面跳转。功能覆盖男人、女人和小孩,涵盖前身、后背及头部放大等9种情况,通过自定义BodyView来实现。在View中处理用户触摸事件,运用算法判断触摸点是否在预设的矩阵区域内,从而实现精准的交互反馈。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

首先介绍一下功能:点击人体部位实现微交互,并进行页面跳转。


此功能共有三类人,男人女人和小孩,同时又结合了前身,后背,及头部放大,故有3*3种情况,这里我们使用自定义View去解决。


首先我们自定义一个BodyView继承于View。


<ol><li><span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:12px;">    public BodyView(Context context) {</span></li><li><span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:12px;">        this(context, null);</span></li><li><span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:12px;">    }</span></li><li><span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:12px;">
</span></li><li><span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:12px;">    public BodyView(Context context, AttributeSet paramAttributeSet) {</span></li><li><span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:12px;">        this(context, paramAttributeSet, 0);</span></li><li><span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:12px;">    }</span></li><li><span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:12px;">
</span></li><li><span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:12px;">    public BodyView(Context context, AttributeSet paramAttributeSet, int paramInt) {</span></li><li><span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:12px;">        super(context, paramAttributeSet, paramInt);</span></li><li><span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:12px;">        this.mContext = context;</span></li><li><span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:12px;">        init();</span></li><li><span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:12px;">    }</span></li></ol>

一、首先我们在init()方法中做一些初始化

<ol><li><span style="font-family: 'Microsoft YaHei';">	</span><span style="font-family: 'Microsoft YaHei';">private void init() {</span></li><li><span style="font-family: 'Microsoft YaHei';">        float density = getResources().getDisplayMetrics().density;</span></li><li><span style="font-family: 'Microsoft YaHei';">        BitmapFactory.Options localOptions = new BitmapFactory.Options();</span></li><li><span style="font-family: 'Microsoft YaHei';">        localOptions.inJustDecodeBounds = true;</span></li><li><span style="font-family: 'Microsoft YaHei';">        BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.mipmap.man_front, localOptions);</span></li><li><span style="font-family: 'Microsoft YaHei';">        mManFrontWidth = ((int) (density * localOptions.outWidth / 2.0F));</span></li><li><span style="font-family: 'Microsoft YaHei';">        mManFrontHeight = ((int) (density * localOptions.outHeight / 2.0F));</span></li><li><span style="font-family: 'Microsoft YaHei';">        BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.mipmap.man_bigface, localOptions);</span></li><li><span style="font-family: 'Microsoft YaHei';">        mHeadWidth = ((int) (density * localOptions.outWidth / 2.0F));</span></li><li><span style="font-family: 'Microsoft YaHei';">        mHeadHeight = ((int) (density * localOptions.outHeight / 2.0F));</span></li><li><span style="font-family: 'Microsoft YaHei';">        mPaint = new Paint();</span></li><li><span style="font-family: 'Microsoft YaHei';">        mPaint.setAntiAlias(true);</span></li><li><span style="font-family: 'Microsoft YaHei';">        mPaint.setColor(Color.WHITE);</span></li><li><span style="font-family: 'Microsoft YaHei';">        mPaint.setStrokeWidth(5.0F);</span></li><li><span style="font-family: 'Microsoft YaHei';">        mInitAreaRunnable = new InitAreaRunnable(this);</span></li><li><span style="font-family: 'Microsoft YaHei';">    }</span></li></ol>
我们做的是drawBitmap,这里是对
非常抱歉,我之前提供的代码存在错误。在 PyTorch 中,并没有直接提供离散余弦变换(DCT)的函数。对于 DCT 的实现,你可以使用 `torch.rfft` 函数结合 DCT 系数矩阵来进行计算。 下面是一个修正后的示例代码: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义离散余弦变换(DCT)系数矩阵 dct_matrix = torch.zeros(256, 256) for i in range(256): for j in range(256): dct_matrix[i, j] = torch.cos((2 * i + 1) * j * 3.14159 / (2 * 256)) # 定义 OMP 算法 def omp(A, y, k): m, n = A.shape x = torch.zeros(n, 1) residual = y.clone() support = [] for _ in range(k): projections = torch.abs(A.t().matmul(residual)) index = torch.argmax(projections) support.append(index) AtA_inv = torch.linalg.inv(A[:, support].t().matmul(A[:, support])) x_new = AtA_inv.matmul(A[:, support].t()).matmul(y) residual = y - A[:, support].matmul(x_new) x[support] = x_new return x # 加载原始图像 image = torch.randn(256, 256) # 压缩感知成像 measurement_matrix = torch.fft.fft(torch.eye(256), dim=0).real compressed = measurement_matrix.matmul(image.flatten().unsqueeze(1)) # 使用 OMP 进行重构 reconstructed = omp(dct_matrix, compressed, k=100) # 计算重构误差 mse = nn.MSELoss() reconstruction_error = mse(image, reconstructed.reshape(image.shape)) print("重构误差:", reconstruction_error.item()) ``` 在这个示例中,我们手动定义了 DCT 系数矩阵 `dct_matrix`,然后使用 `torch.fft.fft` 函数计算测量矩阵,并进行实部提取。接下来的步骤与之前的示例相同。 请注意,这只是一个示例,用于演示如何使用自定义的 DCT 系数矩阵进行压缩感知成像。在实际应用中,你可能需要根据具体的需求进行调整和优化。
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