CoroutineScope(Dispatchers.IO).launch { val imageBitmap = photo!! val srcImage = Mat() srcImage.toGray(imageBitmap) val resultMat1 = srcImage.clone() val resultMat2 = srcImage.clone() Imgproc.medianBlur(resultMat1, resultMat2, 11); withContext(Dispatchers.Main) { binding.tvGrayVal.text = resultMat2.getSweetness().toString() val result = resultMat2.toBitmap() resultPhoto = result binding.ivResult.setImageBitmap(resultPhoto) dismissDialog() } } 用流利的语言解释该代码

时间: 2024-02-15 08:29:00 浏览: 18
这段代码使用 Kotlin 协程技术,在 IO 线程上执行一段图像处理代码,并在处理完成后切换到主线程更新 UI。 具体来说,代码中创建了一个协程作用域 CoroutineScope,指定了 IO 线程作为协程的执行环境,然后在该作用域下启动一个协程,执行如下操作: 1. 获取一个 Bitmap 类型的图像,并将其转换成 Mat 类型的图像 srcImage; 2. 将 srcImage 转换成灰度图像,并将结果保存到 resultMat1 中; 3. 对 resultMat1 进行中值滤波,将结果保存到 resultMat2 中; 4. 切换到主线程,并使用 withContext 函数执行如下操作: - 将 resultMat2 的亮度值计算出来,并显示在 UI 上; - 将 resultMat2 转换成 Bitmap 类型的图像 result; - 将 result 显示在 ImageView 组件上; - 关闭进度对话框。 这段代码的作用是对输入的 Bitmap 类型的图像进行一系列处理,生成一个处理后的图像,并在 UI 上展示出来。同时使用协程技术,避免了在主线程上执行耗时操作导致的卡顿和 ANR 的问题。
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CoroutineScope(Dispatchers.IO).launch { val imageBitmap = photo!! val srcImage = Mat() srcImage.toGray(imageBitmap) val resultMat1 = srcImage.clone() val resultMat2 = srcImage.clone() Imgproc.equalizeHist(resultMat1, resultMat2) withContext(Dispatchers.Main) { binding.tvGrayVal.text = resultMat2.getSweetness().toString() val result = resultMat2.toBitmap() resultPhoto = result binding.ivResult.setImageBitmap(resultPhoto) dismissDialog() } } 用流利的语言解释该代码

这段代码使用 Kotlin 协程技术,在 IO 线程上执行一段图像处理代码,并在处理完成后切换到主线程更新 UI。 具体来说,代码中创建了一个协程作用域 CoroutineScope,指定了 IO 线程作为协程的执行环境,然后在该作用域下启动一个协程,执行如下操作: 1. 获取一个 Bitmap 类型的图像,并将其转换成 Mat 类型的图像 srcImage; 2. 将 srcImage 转换成灰度图像,并将结果保存到 resultMat1 中; 3. 对 resultMat1 进行直方图均衡化,将结果保存到 resultMat2 中; 4. 切换到主线程,并使用 withContext 函数执行如下操作: - 将 resultMat2 的亮度值计算出来,并显示在 UI 上; - 将 resultMat2 转换成 Bitmap 类型的图像 result; - 将 result 显示在 ImageView 组件上; - 关闭进度对话框。 这段代码的作用是对输入的 Bitmap 类型的图像进行一系列处理,生成一个处理后的图像,并在 UI 上展示出来。同时使用协程技术,避免了在主线程上执行耗时操作导致的卡顿和 ANR 的问题。其中,直方图均衡化是一种常用的图像增强技术,可以提高图像对比度和清晰度。

kotlin fun downloadImage(url: String): String { val name = "${System.currentTimeMillis()}.jpg" val storageDir = ... val filePath = "${storageDir.path}/$name" val deferred = async(Dispatchers.IO) { val inputStream = URL(url).openStream() inputStream } val fileOutputStream = FileOutputStream(filePath) val inputStream = deferred.await() val buffer = ByteArray(1024) var byteCount = 0 while (inputStream.read(buffer).also { byteCount = it } != -1) { fileOutputStream.write(buffer, 0, byteCount) } inputStream.close() fileOutputStream.close() return filePath }

这是一个使用 Kotlin 编写的下载图片的函数,它接受一个图片的 URL,将其下载到本地,并返回图片的本地路径。具体实现步骤如下: 1. 根据当前时间生成图片的文件名。 2. 获取存储图片的目录。 3. 使用协程异步下载图片,并返回输入流。 4. 创建文件输出流,将输入流中的数据写入文件。 5. 关闭输入流和输出流。 6. 返回图片的本地路径。 需要注意的是,该函数使用了 Kotlin 的协程技术,通过 async 函数将图片下载任务放到 IO 线程中执行,避免了在主线程中进行网络请求而导致的卡顿。同时,该函数还使用了 try-with-resources 语句来自动关闭输入流和输出流,避免了资源泄露问题。

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请解决implementation 'com.github.AnJoiner:FFmpegCommand:1.2.2-lite' fun getFFmpegCmd(inputFilePath: String, outputFilePath: String, watermarkFilePath: String): Array<String?>{ var height = videoHeight - DisplayHelper.dip2px(this, 50f) var width = videoWidth - DisplayHelper.dip2px(this, 100f) var strCommand = "ffmpeg -y -i ${inputFilePath} -i ${watermarkFilePath} -filter_complex [0:v]scale=iw:ih[outv0];[1:0]scale=0.0:0.0[outv1];[outv0][outv1]overlay=${width}:${height} -preset superfast ${outputFilePath}" val commands: Array<String?> = strCommand.split(" ".toRegex()).toTypedArray() return commands } fun addBitmapToVideo(inputFilePath: String, outputFilePath: String, watermarkFilePath: String) { LogUtil.d("inputFilePath=${inputFilePath},\noutputFilePath=${outputFilePath}") val addWaterMark = getFFmpegCmd(inputFilePath, watermarkFilePath, outputFilePath) try { CoroutineScope(Dispatchers.IO).launch { FFmpegCommand.runCmd(addWaterMark, object : IFFmpegCallBack { override fun onCancel() { } override fun onComplete() { finishVideo(VIDEO_COMPLETE) } override fun onError(errorCode: Int, errorMsg: String?) { LogUtil.w("水印视频错误_onError=${errorCode},${errorMsg}") finishVideo(VIDEO_ERROR) } override fun onProgress(progress: Int, pts: Long) { finishVideo(VIDEO_PROGRESS, progress) } override fun onStart() { } }) } } catch (e: Throwable) { // FFmpeg 不支持当前设备 LogUtil.w("Exception-e=${e.message}") } } backtrace: #00 pc 0x00000000000dba18 /apex/com.android.runtime/lib64/bionic/libc.so (strspn+12) #01 pc 0x0000000000339dec /data/app/~~EKJofAZ4BmKzTXggwqbGhw==/com.zsyj.facefancy-LE00NsHFRSow2FsnifHViQ==/lib/arm64/libffmpeg-org.so (avfilter_graph_parse2+80)

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