首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

有没有一种简单的方法来测量点和VectorDrawable组之间的距离?

在Android开发中,可以使用PathMeasure类来测量点和VectorDrawable组之间的距离。PathMeasure类是用于测量路径的类,可以获取路径的长度、点坐标等信息。

以下是一种简单的方法来测量点和VectorDrawable组之间的距离:

  1. 首先,创建一个Path对象,并使用Path.addPath()方法将VectorDrawable的路径添加到该对象中。
  2. 创建一个PathMeasure对象,并将上一步创建的Path对象作为参数传入。
  3. 使用PathMeasure.getPosTan()方法获取路径上指定位置的点坐标。
  4. 计算点与目标点之间的距离。

下面是一个示例代码:

代码语言:java
复制
// 创建一个Path对象,并添加VectorDrawable的路径
Path path = new Path();
path.addPath(vectorDrawablePath);

// 创建一个PathMeasure对象,并传入Path对象
PathMeasure pathMeasure = new PathMeasure(path, false);

// 获取路径上指定位置的点坐标
float[] pos = new float[2];
float distance = 0;
pathMeasure.getPosTan(targetDistance, pos, null);

// 计算点与目标点之间的距离
float dx = targetX - pos[0];
float dy = targetY - pos[1];
float distance = (float) Math.sqrt(dx * dx + dy * dy);

在上述代码中,vectorDrawablePath表示VectorDrawable的路径对象,targetDistance表示目标位置在路径上的距离,targetXtargetY表示目标点的坐标。

这种方法可以用于测量点和VectorDrawable组之间的距离,并且可以根据实际需求进行适当的调整和扩展。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

找出临界之间最小最大距离(链表)

题目 链表中 临界 定义为一个 局部极大值 或 局部极小值 。 如果当前节点值 严格大于 前一个节点后一个节点,那么这个节点就是一个 局部极大值 。...如果当前节点值 严格小于 前一个节点后一个节点,那么这个节点就是一个 局部极小值 。 注意:节点只有在同时存在前一个节点后一个节点情况下,才能成为一个 局部极大值 / 极小值 。...给你一个链表 head ,返回一个长度为 2 数组 [minDistance, maxDistance] ,其中 minDistance 是任意两个不同临界之间最小距离,maxDistance 是任意两个不同临界之间最大距离...第五个节点第六个节点之间距离最小。minDistance = 6 - 5 = 1 。 第三个节点第六个节点之间距离最大。maxDistance = 6 - 3 = 3 。...- [1,3,2,2,3,2,2,2,7]:第五个节点是一个局部极大值,因为 3 比 2 2 大。 最小最大距离都存在于第二个节点第五个节点之间

72420

【Leetcode -1721.交换链表中节点 -2058.找出临界之间最小最大距离

front->val = behind->val; behind->val = num; return head; } Leetcode -2058.找出临界之间最小最大距离...给你一个链表 head ,返回一个长度为 2 数组[minDistance, maxDistance] ,其中 minDistance 是任意两个不同临界之间最小距离,maxDistance 是任意两个不同临界之间最大距离...[5, 3, 1, 2, 5, 1, 2]:第六个节点是一个局部极小值,因为 1 比 5 2 小。 第五个节点第六个节点之间距离最小。minDistance = 6 - 5 = 1 。...第三个节点第六个节点之间距离最大。maxDistance = 6 - 3 = 3 。...[1, 3, 2, 2, 3, 2, 2, 2, 7]:第五个节点是一个局部极大值,因为 3 比 2 2 大。 最小最大距离都存在于第二个节点第五个节点之间

8110
  • Nat Biotechnol | SPOTS:一种允许在完整组织中大规模同时测量蛋白质标记物全转录新方法

    空间转录蛋白质学提供了互补信息,改变了我们对复杂生物过程理解。然而,这些模式实验整合是有限。...为了克服这个问题,近日《Nature Biotechnology 》发表了一种允许在完整组织中大规模同时测量蛋白质标记物全转录新方法:SPOTS,用于高通量同步空间转录蛋白质分析。...SPOTS是一种多模式方法,可以同时记录整个转录大量蛋白质信息,同时保留组织结构。...SPOTS使用Visium slidepoly(A)捕获技术,同时通过DNA条形码抗体(聚(腺苷化)抗体衍生标签(ADTs)测量细胞内/外蛋白质水平,如CITE-seqmRNA表达。...总之,SPOTS是一种允许在完整组织中大规模同时检测蛋白质标记物全转录方法。

    37830

    PythonR之间转换基本指南:使用Python或R知识来有效学习另一种方法简单方法

    但是不一定有一种简单方法可以把新思维方式和你所说语言联系起来,这意味着你不仅要记住一个单词,而是要对每一个编程概念有一个新理解。甚至你写第一行代码,print(“你好,世界!...数据科学世界被Python拥护者R狂热者分割开来。但是,任何学习过其中一种语言的人,都应该充分利用它们优势,深入到另一种语言中去,而不是宣称自己是一方。...PythonR之间有着无限相似性,而且这两种语言都是您可以使用,您可以用最好方式解决挑战,而不是将自己限制在工具库一半。 下面是一个连接RPython简单指南,便于两者之间转换。...通过建立这些连接、反复与新语言交互以及与项目的上下文化,任何理解Python或R的人都可以快速地开始在另一种语言中编程。 基础 可以看到PythonR功能外观非常相似,只是语法上细微差别。...之间创建心理相似性起点。

    1.1K40

    Android性能优化典范 - 第6季

    目前有部分APP会提供自定义启动窗口,这里可以做成品牌宣传界面或者是给用户提供一种程序已经启动视觉效果。 在正式着手解决问题之前,我们需要掌握一套正确测量评估启动性能方法。...除了使用工具进行具体定位分析性能问题之外,以下两经验可以帮助我们对Activity启动做性能优化: 优化布局耗时:一个布局层级越深,里面包含需要加载元素越多,就会耗费更多初始化时间。...使用VectorDrawable还可以避免因为使用帧动画导致图片资源过多情况,如下图所示 前面介绍了VectorDrawable(VD)优势,但是在使用VectorDrawable时候,还是有以下问题需要特别注意...其次VD文件适用于简单有规则图片渲染,不适用于那些纹理过于复杂图片,这样不仅仅会过度增加描述文件复杂度还可能无法获取到想要渲染效果。...如果您觉得我们内容还不错,就请转发到朋友圈,小伙伴一起分享吧~ ---- 本文系腾讯Bugly独家内容,转载请在文章开头显眼处注明作者出处“腾讯Bugly(http://bugly.qq.com)

    70030

    R语言计算两数据变量之间相关系数P值简单小例子~应用于lncRNAtrans-act

    这里相当于是计算两个数据集中变量之间相关性,之前发现correlation这个R包里函数correlation()可以做 但是这里遇到了一个问题 ? 关掉这个报错界面以后就会提示 ?...<-data.frame(Var4=rnorm(10), Var5=rnorm(10), Var6=rnorm(10)) 计算相关系数P...但是mRNA表达量有上万个,用这个函数计算时候是非常慢 找到了另外一个函数是Hmisc这个包中rcorr()函数 这个速度快很多,但是他不能计算两个数据集之间变量相关性, 这样的话可以先计算,...今天看B站视频 两个矩阵之间相关性热图这么容易画吗?...零基础学习R语言之相关性分析 https://www.bilibili.com/video/BV1vb4y1k7kv psych这个包里corr.test()函数也是可以直接计算两个数据集变量之间相关性

    6K20

    常见距离度量方法优缺点对比!

    它是一种最好距离测量方法,可以解释为连接两线段长度。 ? 这个公式相当简单,因为距离是根据使用勾股定理笛卡尔坐标计算出来。...虽然已经开发了许多其他测量方法来解释欧氏距离缺点,但它仍然是最常用距离测量方法之一,这是有充分理由。它使用起来非常直观,实现起来也很简单,并且在许多用例中都显示出了很好效果。 2....它允许你在距离度量上有很大灵活性,如果你对p许多距离度量非常熟悉,这将是一个巨大好处。 7. Jaccard指数 Jaccard指数(或称交集比联合)是一种用于计算样本集相似性多样性度量。...因此,它可以用来比较模式集合。 8. Haversine距离 Haversine距离是指球面上两之间经度纬度距离。 ? 它与欧几里得距离非常相似,因为它计算是两之间最短线。...虽然它们计算方法相似,但Sørensen-Dice指数更直观一些,因为它可以被看作是两之间重叠百分比,这个数值在01之间

    8.6K30

    R语言上市公司经营绩效实证研究 ——因子分析、聚类分析、正态性检验、信度检验

    同时,图示也有助于发现数据中异常趋势漂移等问题。 数据标准化及适用性检验 然后,进行相关性检验正态性检验等统计方法。相关性检验可以通过计算相关系数方法来判断各项指标之间联系程度。...信度检验是一种评估测量工具稳定性一致性方法,通常使用统计学方法来计算测量工具内部一致性或者重测信度。通过信度检验,可以确定测量工具可靠性准确性,从而确定测量结果可信度。...因子分析 因子分析是一种统计方法,用于确定多个变量之间关系。它将一相关变量分解为更少未观察到变量,称为因子,这些因子可以解释原始变量方差。因子分析可用于数据降维、变量选择构建模型等应用。...旋转成份矩阵 因子得分排名 K-means聚类分析上市公司经营绩效 K-means聚类分析是一种常用无监督学习方法,用于将一数据分成K个不同类别。...K-means聚类分析目标是最小化每个数据点到其所属类别中心距离平方,从而使得每个类别内部数据点尽可能相似,不同类别之间数据点尽可能不同。

    30300

    自动驾驶中激光雷达检测障碍物理论与实践

    激光被发射到障碍物并反射,当这些激光击中障碍物时,它们会产生一云,传感器与飞行时间(TOF)进行工作,从本质上说,它测量是每束激光反射回来所需时间。...融合过程可分为早期融合后期融合。早期融合是指点云与图像像素融合,后期融合是指单个检测物融合。 激光雷达优缺点? 缺点: 激光雷达不能直接估计速度。他们需要计算两个连续测量之间差值。...因为激光雷达输出很容易达到每秒100000个,所以我们需要使用一种称为体素网格方法来云进行下采样。 什么是体素网格? 体素网格是一个三维立方体,通过每个立方体只留下一个点来过滤云。...这里可以简单地使用欧几里德聚类,计算之间欧几里德距离。 过程如下: 选取两个,一个目标点一个当前 如果目标当前之间距离距离公差范围内,请将当前添加到簇中。...如果没有,选择另一个当前并重复。 云欧式聚类算法就是将一云按其距离进行分割。聚类算法以距离阈值、最小聚类数目最大聚类数目作为输入。

    1.2K30

    三角法激光雷达测距原理「建议收藏」

    rplidar A2 是一种三角测距原理激光雷达,原理TOF激光雷达不同。 TOF激光雷达是根据测量飞行时间来计算距离。而三角测距激光雷达是通过摄像头光斑成像位置来解三角形。...同理, B,C 两距离01距离也是可解。 原理是不是很简单~ 细心同学会发现,如果这样安装,相机成像只有一半, 太浪费了嘛。 于是,调整相机安装方式,这样大部分地区都可以成像了吧!...,就是测距仪和被测量物体之间距离,以激光测距仪为例;第二种是以激光位移传感器原理为原理方法。   ...由激光发射系统发出一个持续时间极短脉冲激光,经过待测距离L之后,被目标物体反射,发射脉冲激光信号被激光接收系统中光电探测器接收,时间间隔电路通过计算激光发射回波信号到达之间时间t,得出目标物体与发射出距离...根据这个角度即知激光和相机之间距离,数字信号处理器就能计算出传感器被测物之间距离

    2.8K20

    暑期追剧学AI (三) | 10分钟搞定机器学习数学思维:向量和它朋友们

    假设你是特斯拉一位经理,你拿到了一些测量数据,这些数据来自于上周生产所有车辆。每种车有三项测量数据,这些数据表示其长宽高,因此每一辆给定汽车在三维坐标系中都可以表示成一个。...通过计算单词向量之间距离,例如 “瑞典“这个词,其他富裕北欧国家密切相关。因为它们之间距离很小,当在图上绘制时,相似的单词,他们向量,倾向于聚集在一起。...矢量化需要注意问题 我们计算向量之间距离方法,是利用向量范数概念,范数是任何一种函数G,它将向量映射到实数,且满足以下条件: 长度总是正值; 零长度得出零; 标量乘法; 用可预测方式扩展长度;...并且距离可以合理相加; 因此 在一个基本向量空间中,向量范数是它绝对值两个数字之间距离;通常,向量长度,用欧几里德范数来计算。...我们可以用其中任意一个向量来归一化它单位向量,然后用它来计算距离、计算向量之间距离。对于显示给用户推荐是非常有用,这两个术语也正在被使用在规范化过程中。

    87650

    融合事实信息知识图谱嵌入——翻译距离模型

    为了解决这个问题,提出了一种研究方向——知识图谱嵌入。关键思想是嵌入 KG 组件,包括将实体关系转化为连续向量空间,从而简化操作,同时保留 KG 原有的结构。...通常是在通过关系进行翻译之后,用两个实体之间距离来衡量一个事实合理性。下图是TransE及其变体详细解释。 ?...KG2E 模型将实体关系表示为从多变量高斯分布中抽取随机向量。 ? 通过测量 t-h r 这两个随机向量之间距离来为一个事实评分,通过 两种方法来进行测量。...一种是通过 KL 散度(KL 距离)来进行测量,另一种是计算概率内积。...TransG 实体采用高斯分布,但它认为关系具有多重语义,需要采用混合高斯分布表示 其他距离模型 非结构化模型UM(Unstructured model) TransE简单版本,直接设置所有的r=

    1.2K30

    python层次聚类分析_SPSS聚类分析:系统聚类分析

    可用选项有间联接、内联接、最近邻元素、最远邻元素、质心聚类法、中位数聚类法Ward法。◎Between-groups linkage:间平均距离法。系统默认选项。...合并两 类结果使所有的两类平均距离最小。◎Within-groups linkage:内平均距离法。当两类合并为一类后, 合并后类中所有项之间平均距离最小。...◎Nearest neighbor:最近距离法。采用两类间最近距离代表两 类间距离。◎Furthest Neighbor:最远距离法。用两类之间最远点距离代表两 类之间距离。...选择数据类型以及合适距离或相似性测量:◎Euclidean distance:欧氏距离。◎Squared Euclidean distance:欧氏距离平方。两项之间距离是每个变量值之差平方。...可用选项有Euclidean距离、平方Euclidean距离、尺度差分、模式差分、方差、离差、形状、简单匹配、Phi 4相关性、lambda、AnderbergD、骰子、Hamann、Jaccard

    78250

    机器学习工程师需要了解十种算法

    从商业决策角度来看,决策树就是通过尽可能少是非判断问题来预测决策正确概率。这种方法可以帮你用一种结构性、系统性方法来得出合理结论。...拟合方法有许多种,“最小平方”策略相当于你画一条直线,然后计算每个点到直线垂直距离,最后把各个距离求和;最佳拟合直线就是距离最小那一条。 ?...在N维空间中给定两类,支持向量机生成一个(N-1)维超平面将这些分为两类。举个例子,比如在纸上有两类线性可分。支持向量机会寻找一条直线将这两类区分开来,并且与这些距离都尽可能远。 ?...对于给定m*n矩阵M,可以将其分解为M = UΣV,其中UV是m×m阶酉矩阵,Σ是半正定m×n阶对角矩阵。 ? 主成分分析其实就是一种简单奇异值分解算法。...在计算机视觉领域中,第一例人脸识别算法使用了主成分分析奇异值分解将人脸表示为一“特征脸(eigenfaces)”线性组合,经过降维,然后利用简单方法匹配候选人脸。

    48640

    通过局部聚集自适应解开小世界网络纠结

    两个球队之间有没有过交战记录,两个人之间对彼此评价,或国家之间有没有经济往来等等,不限于“社交”概念。...社会网络特征值: 三:全局集聚系数基于节点。一个三由三个节点组成,其中可以两边连接(为闭三)或三边连接(开三),统称连通三。...然而,如果成对两种形式变化是很低,就像发球图一样,结果布局在欧氏距离上也有较低变化。 人们提出了各种各样方法来减少毛球图上乱画。...我们贡献是: 一种新颖方法来量化每一个阈值对主干结构影响。...图7 平均最短路径在增长 聚集系数指明了甜蜜 局部布局更紧凑,组织变得明显 网络通常有一个甜蜜,在这个上,成对距离(灰色曲线)增加,但是(蓝色曲线)是紧凑,正如聚类系数(红色曲线)所显示那样

    1.1K10

    你需要知道十个基础算法

    有很多种方法可以实现这个,“最小二乘法”是这样做 —你画一条线,然后为每个数据点测量与线之间垂直距离,并将这些全部相加,最终得到拟合线将在这个相加距离上尽可能最小。 ?...它通过估算使用逻辑运算概率,测量分类依赖变量一个(或多个)独立变量之间关系,这是累积逻辑分布情况。 ?...给定一2种类型N维地方,SVM(Support Vector Machine)产生一个(N - 1)维超平面到这些分成2。假设你有2种类型,且它们是线性可分。...它们不太可能过度拟合:如果你有没有过度拟合独立模型,你通过一个简单方式(平均,加权平均,逻辑回归)对每个独立模型预测进行结合,这样的话不太可能会出现过度拟合情况。 ?...无监督学习 7.聚类算法(Clustering Algorithms): 聚类是一种聚集对象任务,例如:相比其他不同在同一(集群)对象彼此更为相似。

    71960

    你需要知道十个基础算法

    有很多种方法可以实现这个,“最小二乘法”是这样做 —你画一条线,然后为每个数据点测量与线之间垂直距离,并将这些全部相加,最终得到拟合线将在这个相加距离上尽可能最小。 ?...它通过估算使用逻辑运算概率,测量分类依赖变量一个(或多个)独立变量之间关系,这是累积逻辑分布情况。 ?...给定一2种类型N维地方,SVM(Support Vector Machine)产生一个(N - 1)维超平面到这些分成2。假设你有2种类型,且它们是线性可分。...它们不太可能过度拟合:如果你有没有过度拟合独立模型,你通过一个简单方式(平均,加权平均,逻辑回归)对每个独立模型预测进行结合,这样的话不太可能会出现过度拟合情况。 ?...无监督学习 7.聚类算法(Clustering Algorithms): 聚类是一种聚集对象任务,例如:相比其他不同在同一(集群)对象彼此更为相似。

    68440

    了解 Android 矢量图片格式:`VectorDrawable`

    需要注意是,许多现代设备屏幕密度并不是精确(例如,Piexl 3 XL 是 552 dpi,介于 xxhdpi xxxhdpi 之间),所以资源通常会被缩放。...这会使设计人员开发人员之间工作流程复杂化。我们将在以后文章中深入讨论这个主题。 为什么不用 SVG? 如果你曾经使用矢量图像格式,你可能会遇到网络上行业标准 SVG 格式(可缩放矢量图形)。...你虽然不需要通过阅读路径来了解它将绘制什么,但大概了解VectorDrawable 正在做什么对于理解我们稍后将要学习一些高级功能非常有用必要。...你还可以定义路径。这允许你定义应用于内所有路径转换操作。

    2.5K30

    绘制路径:Android 中矢量图渲染

    插图来自 Virginia Poltrack 在上一篇文章中,我们研究了 Android VectorDrawable 格式,了解了它优点功能。...VectorDrawable 支持许多实际绘制这些形状方法,我们可以使用这些方法创建丰富、灵活、可配置主题可交互资源。...在这篇文章中,我将深入探讨这些技巧:颜色资源、主题颜色、颜色状态列表渐变使用。 简单颜色 绘制路径最简单方法是指定一种硬编码 fill/stroke 颜色。 <!...,但每个路径只能应用一 fill/stroke (这与某些图形包不同)。...支持 3 种类型渐变 VectorDrawable 支持线性、径向扫描(也称为角)渐变填充描边。在 AndroidX 包往前可支持到 API4 版本。

    3K20

    Android 矢量图详解

    VectorDrawble 是在 xml 文件中定义矢量图形。xml 文件中定义矢量图形,它是一带有颜色信息、线和曲线,使用矢量图主要优点是图形可伸缩性。...既然说起 VectorDrawable 了,那就不得不提 SVG (Scalable Vector Graphic)了,这两个经常混淆,其实 SVG 就是一种基于可扩展语言(xml),用于描述二维矢量图形一种图形格式...path 中常用简单绘制命令 moveto 命令 M 移动到新位置 closepath 命令 Z 封闭路径,从当前位置画一条直线到该路径或者子路径起始位置 lineto 命令 L ,从当前位置画一条线到指定位置...,大写代表后面的参数是绝对坐标,小写表示相对坐标(我们一般用大写就可以了),参数之间用空格或者逗号隔开。...所谓相对坐标是相对于前面一个,比如:M30,0 l 10,10 换算成绝对坐标就是 M30,0 L40,10 命令使用实例 M(x y) 移动到坐标 x,y 处 Z 后面不接参数,直接连接起点终点

    1.1K30
    领券