Android Matrix (二)具体图形变换参数的获取

Android Matrix (二)具体图形变换参数的获取

Matrix 类在 Android 中用于表示 3x3 的变换矩阵。这个矩阵可以应用于画布(Canvas),视图(View)或者位图(Bitmap),以实现各种图形变换,如旋转、缩放、平移和倾斜。

在 Android 中,Matrix 类并不直接提供方法来查询它所执行的特定变换(如平移、缩放、旋转等)。然而,您可以通过检查矩阵的值来推断出应用于图形的变换。Matrix 类中的 getValues 方法可以用来获取矩阵的九个值,这些值反映了应用于图像的各种变换。

以下是如何获取和理解这些矩阵值的方法:

java 复制代码
float[] values = new float[9];
matrix.getValues(values);

float scaleX = values[Matrix.MSCALE_X];
float scaleY = values[Matrix.MSCALE_Y];
float skewX = values[Matrix.MSKEW_X];
float skewY = values[Matrix.MSKEW_Y];
float transX = values[Matrix.MTRANS_X];
float transY = values[Matrix.MTRANS_Y];
float persp0 = values[Matrix.MPERSP_0];
float persp1 = values[Matrix.MPERSP_1];
float persp2 = values[Matrix.MPERSP_2];

在 Android 的 Matrix 类中,矩阵是一个 3x3 的数组,用于表示二维图形的变换。矩阵中的每个值都有特定的作用,以下是它们的详细分析:

缩放(Scale)

  • ScaleX (Matrix.MSCALE_X)ScaleY (Matrix.MSCALE_Y) :这两个值代表图像在 X 轴(水平方向)和 Y 轴(垂直方向)上的缩放比例。
    • 如果 ScaleXScaleY 大于 1,则图像在相应轴上被放大。
    • 如果这些值小于 1,则图像在相应轴上被缩小。
    • 如果这些值等于 1,则图像在该轴上保持原始大小。
    • 实际应用:缩放变换可以用于适配不同屏幕尺寸的视图,或在动画中创建放大和缩小的效果。

倾斜/斜切(Skew)

  • SkewX (Matrix.MSKEW_X)SkewY (Matrix.MSKEW_Y) :这两个值代表图像在 X 轴和 Y 轴上的倾斜程度,也称为斜切。
    • SkewXSkewY 通常用于创建图像的倾斜效果。
    • 它们会使图像在一个轴向上倾斜,而在另一个轴向上保持位置。
    • 实际应用:倾斜/斜切变换常用于创建动态的视觉效果,如模仿风吹动的旗帜或斜视角查看图像。

平移(Translate)

  • TransX (Matrix.MTRANS_X)TransY (Matrix.MTRANS_Y) :这两个值代表图像在 X 轴和 Y 轴上的平移距离。
    • TransXTransY 用于移动图像的位置。
    • 正值表示沿着正方向的移动,而负值表示沿着负方向的移动。
    • 实际应用:平移变换广泛用于动画中的对象移动,如滑动菜单或对话框的出现和消失。

透视(Perspective)

  • Persp0 (Matrix.MPERSP_0)Persp1 (Matrix.MPERSP_1)Persp2 (Matrix.MPERSP_2) :这些值用于实现图像的透视变换。
    • 透视变换影响图像的深度感和三维效果。
    • 它们可以用于创建类似于在三维空间中查看二维图像的效果。
    • 实际应用:透视变换可以用于创建深度感,如在地图应用中模拟3D建筑的视角。

每个值的组合可以创建复杂的变换效果,如旋转(通过结合缩放和倾斜)、倾斜然后平移等。理解这些参数及其相互作用对于高级图形操作非常重要。

分析变换

  • 缩放 :通过比较 scaleXscaleY 的值来确定图像是否被缩放,并且缩放了多少。
  • 平移transXtransY 的值如果不为零,则表示图像被平移。
  • 旋转 :旋转可以通过 skewXskewY 的值来推断。纯旋转不会改变 scaleXscaleY,但会改变 skewXskewY
  • 倾斜/斜切 :如果 skewXskewY 的值不为零,且 scaleXscaleY 也被改变,则图像可能同时经历了旋转和倾斜。

注意事项

  • 获取到的这些值是相对于图像最初状态的变换。如果矩阵经过了多次变换,这些值是累积效果的结果。
  • 解析这些值需要对矩阵变换有一定的理解。
  • 如果您只对特定类型的变换(如平移或缩放)感兴趣,您可能只需检查相关的矩阵值。
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