{
mStacks.push(new Point(seed.x, seed.y + 1));
}
}
if (seed.x > 0)
{
int left = index - 1;
if (pixels[left] == pixel)
{
mStacks.push(new Point(seed.x - 1, seed.y));
}
}
if (seed.x < w - 1)
{
int right = index + 1;
if (pixels[right] == pixel)
{
mStacks.push(new Point(seed.x + 1, seed.y));
}
}
}
}
方法的思想也比较简单,将当前像素点入栈,然后出栈着色,接下来分别判断四个方向的,如果符合条件也进行入栈(只要栈不为空持续运行)。ok,这个方法我也尝试跑了下,恩,这次不会报错了,但是速度特别的慢~~~~慢得我是不可接受的。(有兴趣可以尝试,记得如果ANR,点击等待)。
这样来看,第一种算法,我们是不考虑了,没有办法使用,主要原因是假设对于矩形同色区域,都是需要填充的,而算法一依然是各种入栈。于是考虑第二种算法
扫描线填充法
详细可参考 扫描线种子填充算法的解析和扫描线种子填充算法。
算法思想[4]:
- 初始化一个空的栈用于存放种子点,将种子点(x, y)入栈;
- 判断栈是否为空,如果栈为空则结束算法,否则取出栈顶元素作为当前扫描线的种子点(x, y),y是当前的扫描线;
- 从种子点(x, y)出发,沿当前扫描线向左、右两个方向填充,直到边界。分别标记区段的左、右端点坐标为xLeft和xRight;
- 分别检查与当前扫描线相邻的y - 1和y + 1两条扫描线在区间[xLeft, xRight]中的像素,从xRight开始向xLeft方向搜索,假设扫描的区间为AAABAAC(A为种子点颜色),那么将B和C前面的A作为种子点压入栈中,然后返回第(2)步;
上述参考自参考文献[4],做了些修改,文章[4]中描述算法,测试有一点问题,所以做了修改.
可以看到该算法,基本上是一行一行着色的,这样的话在大块需要着色区域的效率比算法一要高很多。
ok,关于算法的步骤大家目前觉得模糊,一会可以参照我们的代码。选定了算法以后,接下来就开始编码了。
我们代码中引入了一个边界颜色,如果设置的话,着色的边界参考为该边界颜色,否则会只要与种子颜色不一致为边界。
public class ColourImageView extends ImageView
{
private Bitmap mBitmap;
/**
*/
private int mBorderColor = -1;
private boolean hasBorderColor = false;
private Stack mStacks = new Stack();
public ColourImageView(Context context, AttributeSet attrs)
{
super(context, attrs);
TypedArray ta = context.obtainStyledAttributes(attrs, R.styleable.ColourImageView);
mBorderColor = ta.getColor(R.styleable.ColourImageView_border_color, -1);
hasBorderColor = (mBorderColor != -1);
L.e("hasBorderColor = " + hasBorderColor + " , mBorderColor = " + mBorderColor);
ta.recycle();
}
@Override
protected void onMeasure(int widthMeasureSpec, int heightMeasureSpec)
{
super.onMeasure(widthMeasureSpec, heightMeasureSpec);
int viewWidth = getMeasuredWidth();
int viewHeight = getMeasuredHeight();
//以宽度为标准,等比例缩放view的高度
setMeasuredDimension(viewWidth,
getDrawable().getIntrinsicHeight() * viewWidth / getDrawable().getIntrinsicWidth());
L.e("view’s width = " + getMeasuredWidth() + " , view’s height = " + getMeasuredHeight());
//根据drawable,去得到一个和view一样大小的bitmap
BitmapDrawable drawable = (BitmapDrawable) getDrawable();
Bitmap bm = drawable.getBitmap();
mBitmap = Bitmap.createScaledBitmap(bm, getMeasuredWidth(), getMeasuredHeight(), false);
}
可以看到我们选择的是继承ImageView,这样只需要将图片设为src即可。
构造方法中获取我们的自定义边界颜色,当然可以不设置~~
重写测量的目的是为了获取一个和View一样大小的Bitmap便于我们操作。
接下来就是点击啦~
@Override
public boolean onTouchEvent(MotionEvent event)
{
final int x = (int) event.getX();
final int y = (int) event.getY();
if (event.getAction() == MotionEvent.ACTION_DOWN)
{
//填色
fillColorToSameArea(x, y);
}
return super.onTouchEvent(event);
}
/**
根据x,y获得改点颜色,进行填充
@param x
@param y
*/
private void fillColorToSameArea(int x, int y)
{
Bitmap bm = mBitmap;
int pixel = bm.getPixel(x, y);
if (pixel == Color.TRANSPARENT || (hasBorderColor && mBorderColor == pixel))
{
return;
}
int newColor = randomColor();
int w = bm.getWidth();
int h = bm.getHeight();
//拿到该bitmap的颜色数组
int[] pixels = new int[w * h];
bm.getPixels(pixels, 0, w, 0, 0, w, h);
//填色
fillColor(pixels, w, h, pixel, newColor, x, y);
//重新设置bitmap
bm.setPixels(pixels, 0, w, 0, 0, w, h);
setImageDrawable(new BitmapDrawable(bm));
}
可以看到,我们在onTouchEvent中获取(x,y),然后拿到改点坐标:
获得点击点颜色,获得整个bitmap的像素数组
改变这个数组中的颜色
然后重新设置给bitmap,重新设置给ImageView
重点就是通过fillColor
去改变数组中的颜色
/**
@param pixels 像素数组
@param w 宽度
@param h 高度
@param pixel 当前点的颜色
@param newColor 填充色
@param i 横坐标
@param j 纵坐标
*/
private void fillColor(int[] pixels, int w, int h, int pixel, int newColor, int i, int j)
{
//步骤1:将种子点(x, y)入栈;
mStacks.push(new Point(i, j));
//步骤2:判断栈是否为空,
// 如果栈为空则结束算法,否则取出栈顶元素作为当前扫描线的种子点(x, y),
// y是当前的扫描线;
while (!mStacks.isEmpty())
{
/**
步骤3:从种子点(x, y)出发,沿当前扫描线向左、右两个方向填充,
直到边界。分别标记区段的左、右端点坐标为xLeft和xRight;
*/
Point seed = mStacks.pop();
//L.e("seed = " + seed.x + " , seed = " + seed.y);
int count = fillLineLeft(pixels, pixel, w, h, newColor, seed.x, seed.y);
int left = seed.x - count + 1;
count = fillLineRight(pixels, pixel, w, h, newColor, seed.x + 1, seed.y);
int right = seed.x + count;
/**
步骤4:
分别检查与当前扫描线相邻的y - 1和y + 1两条扫描线在区间[xLeft, xRight]中的像素,
从xRight开始向xLeft方向搜索,假设扫描的区间为AAABAAC(A为种子点颜色),
那么将B和C前面的A作为种子点压入栈中,然后返回第(2)步;
*/
//从y-1找种子
if (seed.y - 1 >= 0)
findSeedInNewLine(pixels, pixel, w, h, seed.y - 1, left, right);
//从y+1找种子
if (seed.y + 1 < h)
findSeedInNewLine(pixels, pixel, w, h, seed.y + 1, left, right);
}
}
可以看到我已经很清楚的将该算法的四个步骤标识到该方法中。好了,最后就是一些依赖的细节上的方法:
/**
在新行找种子节点
@param pixels
@param pixel
@param w
@param h
@param i
@param left
@param right
*/
private void findSeedInNewLine(int[] pixels, int pixel, int w, int h, int i, int left, int right)
{
/**
*/
int begin = i * w + left;
/**
*/
int end = i * w + right;
boolean hasSeed = false;
int rx = -1, ry = -1;
ry = i;
/**
*/
while (end >= begin)
{
if (pixels[end] == pixel)
{
if (!hasSeed)
{
rx = end % w;
mStacks.push(new Point(rx, ry));
hasSeed = true;
}
} else
{
hasSeed = false;
}
end–;
}
}
/**
往右填色,返回填充的个数
@return
*/
private int fillLineRight(int[] pixels, int pixel, int w, int h, int newColor, int x, int y)
{
int count = 0;
while (x < w)
{
//拿到索引
int index = y * w + x;
if (needFillPixel(pixels, pixel, index))
{
pixels[index] = newColor;
count++;
x++;
} else
{
break;
}
}
return count;
}
/**
往左填色,返回填色的数量值
@return
*/
private int fillLineLeft(int[] pixels, int pixel, int w, int h, int newColor, int x, int y)
{
int count = 0;
while (x >= 0)
{
//计算出索引
int index = y * w + x;
if (needFillPixel(pixels, pixel, index))
{
pixels[index] = newColor;
count++;
x–;
} else
{
break;
}
}
return count;
自我介绍一下,小编13年上海交大毕业,曾经在小公司待过,也去过华为、OPPO等大厂,18年进入阿里一直到现在。
深知大多数初中级Android工程师,想要提升技能,往往是自己摸索成长或者是报班学习,但对于培训机构动则近万的学费,着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!
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学完之后,若是想验收效果如何,其实最好的方法就是可自己去总结一下。比如我就会在学习完一个东西之后自己去手绘一份xmind文件的知识梳理大纲脑图,这样也可方便后续的复习,且都是自己的理解,相信随便瞟几眼就能迅速过完整个知识,脑补回来。
下方即为我手绘的Android框架体系架构知识脑图,由于是xmind文件,不好上传,所以小编将其以图片形式导出来传在此处,细节方面不是特别清晰。但可给感兴趣的朋友提供完整的Android框架体系架构知识脑图原件(包括上方的面试解析xmind文档)
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