R.class文件解析
时间: 2023-08-30 16:06:51 浏览: 58
在 Android 应用程序中,R.class 文件是由 Android 开发工具自动生成的,它包含了应用程序中所有资源的引用标识符。这些标识符包括布局文件、字符串、颜色、图像和其他资源。
R.class 文件是一个 Java 类文件,它包含了一个名为 R 的类,其中包含了所有资源的引用标识符。这些标识符是由 Android 资源管理器生成的,它们是唯一的并且不可变的。
当您在应用程序中引用一个资源时,系统将使用 R.class 文件中的相应标识符来查找该资源。例如,如果您想在应用程序中显示一张图像,您可以使用以下代码:
```java
ImageView imageView = (ImageView) findViewById(R.id.my_image);
imageView.setImageResource(R.drawable.my_image);
```
在这个例子中,R.id.my_image 和 R.drawable.my_image 是从 R.class 文件中获取的资源标识符。
总之,R.class 文件是 Android 应用程序中的一个重要组成部分,它帮助开发者轻松地访问和使用应用程序中的资源。
相关问题
写一段代码,在Androidstudio中解析本地.geojson文件
可以使用Android中的GSON库来解析GeoJSON文件。下面是一个简单的示例代码:
1. 首先在build.gradle文件中添加GSON库的依赖:
```
dependencies {
implementation 'com.google.code.gson:gson:2.8.6'
}
```
2. 创建一个类来表示GeoJSON中的要素:
```
public class GeoJsonFeature {
private String type;
private Geometry geometry;
public String getType() {
return type;
}
public Geometry getGeometry() {
return geometry;
}
public static class Geometry {
private String type;
private List<List<Double>> coordinates;
public String getType() {
return type;
}
public List<List<Double>> getCoordinates() {
return coordinates;
}
}
}
```
3. 在Activity中读取并解析GeoJSON文件:
```
try {
// 读取GeoJSON文件
InputStream inputStream = getResources().openRawResource(R.raw.geojson_file);
BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream));
StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
String line;
while ((line = reader.readLine()) != null) {
stringBuilder.append(line);
}
reader.close();
String geoJsonString = stringBuilder.toString();
// 解析GeoJSON文件
Gson gson = new Gson();
GeoJsonFeature feature = gson.fromJson(geoJsonString, GeoJsonFeature.class);
// 获取要素的类型和坐标
String type = feature.getType();
List<List<Double>> coordinates = feature.getGeometry().getCoordinates();
// 处理要素
// ...
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
```
以上代码可以读取并解析一个名为"geojson_file.geojson"的文件,该文件应位于res/raw目录下。注意,这里使用了GSON库的fromJson方法来解析GeoJSON文件,并将其转换为GeoJsonFeature对象。然后,可以通过调用GeoJsonFeature类中的方法来获取要素的类型和坐标。
unique_synsets = np.unique(self.synsets) class_dict = dict((synset, i) for i, synset in enumerate(unique_synsets)) if not self.keep_orig_class_label: self.class_labels = [class_dict[s] for s in self.synsets] else: self.class_labels = [self.synset2idx[s] for s in self.synsets] with open(self.human_dict, "r") as f: human_dict = f.read().splitlines() human_dict = dict(line.split(maxsplit=1) for line in human_dict) self.human_labels = [human_dict[s] for s in self.synsets] labels = { "relpath": np.array(self.relpaths), "synsets": np.array(self.synsets), "class_label": np.array(self.class_labels), "human_label": np.array(self.human_labels), } if self.process_images: self.size = retrieve(self.config, "size", default=256) self.data = ImagePaths(self.abspaths, labels=labels, size=self.size, random_crop=self.random_crop, ) else: self.data = self.abspaths详细解析
这段代码是一个数据预处理的过程,主要是为了将一个数据集的图像路径、类别标签等信息整理成一个可用于训练模型的数据集。
首先,通过 `np.unique` 函数将数据集中所有的类别标签去重得到 `unique_synsets`,然后用字典 `class_dict` 将每个类别标签映射到一个数字编码。如果 `keep_orig_class_label` 参数为 `True`,则使用 `self.synset2idx` 字典将原始的类别标签映射到数字编码,否则直接使用 `class_dict`。
接着,从文件中读取包含人类可读的类别标签的字典 `human_dict`,将每个类别标签映射到对应的人类可读的标签,并将结果保存在 `self.human_labels` 中。
最后,将图像路径、类别标签、人类可读的标签等信息整理成一个字典 `labels`,并根据 `process_images` 参数决定是否对图像进行预处理。如果需要预处理图像,则使用 `ImagePaths` 类将图像路径和标签整理成一个数据集;否则直接将图像路径和标签整理成一个字典 `self.abspaths`。整个预处理过程的结果保存在 `self.data` 中,供模型训练使用。
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