怎么将float[] 转化成bitmap

时间: 2023-09-19 14:09:04 浏览: 52
要将 float[] 转化成 bitmap,需要进行以下步骤: 1. 创建一个 Bitmap 对象,指定宽度、高度和颜色格式。 2. 将 float[] 转化成 int[],并将像素值转化成 ARGB 格式的整数。 3. 将 int[] 中的像素值设置到 Bitmap 对象中。 以下是示例代码: ```java public Bitmap floatArrayToBitmap(float[] floatArray, int width, int height) { Bitmap bitmap = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.ARGB_8888); int[] intArray = new int[width * height]; for (int i = 0; i < intArray.length; i++) { intArray[i] = (int) (floatArray[i] * 255); intArray[i] = Color.argb(255, intArray[i], intArray[i], intArray[i]); } bitmap.setPixels(intArray, 0, width, 0, 0, width, height); return bitmap; } ``` 其中,floatArray 是要转化的 float 数组,width 和 height 是 Bitmap 对象的宽度和高度。函数返回一个 Bitmap 对象,其中包含了 float 数组中的像素值。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Android中把bitmap存成BMP格式图片的方法

主要介绍了Android中把bitmap存成BMP格式图片的方法,需要的朋友可以参考下
recommend-type

详解android 通过uri获取bitmap图片并压缩

主要介绍了详解android 通过uri获取bitmap图片并压缩的相关资料,希望通过本文能帮助到大家,让大家理解这部分内容,需要的朋友可以参考下
recommend-type

Android利用BitMap获得图片像素数据的方法

主要介绍了Android利用BitMap获得图片像素数据的方法,结合实例对比分析了Android获取图片像素数据的相关技巧,需要的朋友可以参考下
recommend-type

Android canvas drawBitmap方法详解及实例

主要介绍了 Android canvas drawBitmap方法详解及实例的相关资料,需要的朋友可以参考下
recommend-type

Android 实现把bitmap图片的某一部分的颜色改成其他颜色

主要介绍了Android 实现把bitmap图片的某一部分的颜色改成其他颜色,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战演练】增量式PID的simulink仿真实现

# 2.1 Simulink仿真环境简介 Simulink是MATLAB中用于建模、仿真和分析动态系统的图形化环境。它提供了一个直观的用户界面,允许用户使用块和连接线来创建系统模型。Simulink模型由以下元素组成: - **子系统:**将复杂系统分解成更小的、可管理的模块。 - **块:**代表系统中的组件,如传感器、执行器和控制器。 - **连接线:**表示信号在块之间的流动。 Simulink仿真环境提供了广泛的块库,涵盖了各种工程学科,包括控制系统、电子和机械工程。它还支持用户自定义块的创建,以满足特定仿真需求。 # 2. Simulink仿真环境的搭建和建模 ### 2.
recommend-type

训练集和测试集的准确率都99%,但是预测效果不好

即使训练集和测试集的准确率都很高,但是在实际的预测中表现不佳,可能会有以下几个原因: 1. 数据质量问题:模型训练和测试的数据可能存在问题,比如数据标签错误、数据集采样不均衡、数据集中存在异常值等问题,这些问题可能会导致模型在实际预测中表现不佳。 2. 特征工程问题:模型的特征工程可能存在问题,导致模型无法很好地捕捉数据的特征,从而影响预测效果。 3. 模型选择问题:模型的选择可能不合适,比如选择的模型太简单,无法很好地拟合数据,或者选择的模型太复杂,导致过拟合等问题。 4. 超参数调整问题:模型的超参数可能没有调整到最佳状态,需要进行调整。 针对以上可能的原因,可以采取相应的措施进
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。