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Android 手势识别

2014-9-11 14:22:07 2716

0 本帖最后由 kiter_rp 于 2014-9-11 14:23 编辑总体来分析手势有关涉及到手势匹配相关的源码类之间的关系，如下图：上图中的相关类简介： GestureLibrary：手势库类，对外提供recognize函数，是实现手势匹配的关键入口。 GestureStore：GestureLibrary的recognize函数真正的源码内部实现类。 Instance：封装手势通过时间采样或空间采样后的离散点。该类的vector属性描述的就是当前被采样后的手势对应的多个离散点(这些点是有方向的，所以又可以称为向量)。 Learner：抽象类，内部提供了对Instance进行添加、获取、移除操作的方法。同时提供了抽象方法classify。 InstanceLearner：继承Learner，覆盖实现Learner中的抽象方法classify。 GestureUtils：手势源码中的工具类。手势匹配源码实现，基本上最终都会通过调用该工具类中提供的方法来实现。 GestureUtils类中相关的重点方法实现介绍： 1). spatialSampling：对连续点进行空间采样(gesture由多个连续点组成) 2). temporalSampling: 对连续点进行时间采样(gesture由多个连续点组成) 3). computeCentroid：计算一组点的质心 4). computeCoVariance：计算一组点的方差-协方差矩阵 5). computeTotalLength: 计算一组点的总长度 6). computeStraightness: 计算一组点的直线度 7). squaredEuclideanDistance：计算两个向量之间的平方欧式距离 8). cosineDistance: 计算两个向量之间的余弦值，返回的是0到π之间的值 9). minimumCosineDistance：计算两个向量之前最小的余弦距离，参数vector1为之前保存的向量，vector2为当前输入的向量。 10). computeOrientedBoundingBox：计算一个点集的最小边界框 11). rotate: 旋转一组点 12). translate: 移动一组点 13). scale: 缩放一组点友坚4412开发板， ARM方案定制。 0
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