Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Преобразование координат View Rect в растровую область

У меня есть экран камеры с прямоугольником (простой вид) внутри, чтобы сделать фотографию, пользователю нужно поместить объект внутри прямоугольника, после съемки приложение должно вырезать изображение и показывать только область внутри прямоугольника.

  • Из camera2 API я получаю изображение и конвертирую его в bitmap.
  • У меня есть координаты прямоугольника на экране.

Проблема в том, что bitmap width/height например 5472/7296, а координаты Rect относятся к экрану устройства слева-114 сверху-764 ширина-852 высота-609, как я могу преобразовать его в область на растровом изображении, чтобы вырезать растровое изображение в Rect's район.

Я вырезаю растровое изображение, используя

Bitmap createBitmap(Bitmap source, int x, int y, int width, int height)

Я пытался рассчитать в процентах, но это не идеально (около 5% неточности).

android android-camera bitmap android-camera2
29.01.2020

Ответы:


1

Таким образом, решение состояло в том, чтобы масштабировать растровое изображение до размера экрана.

Bitmap bitmap = BitmapUtil.scaleBitmap(bitmap, screenWidth, screenHeight);

Затем обрежьте по координатам Rect

Bitmap cropBitmap = Bitmap.createBitmap(bitmap, rect.left, rect.top, rect.width(), rect.height());
10.02.2020
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..