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使用GestureOverlayView控件实现手势识别
在Android开发中,我们不光可以使用已有的实现方式,而且,我们还可以利用Android这个智能手机平台,实现一些比较有特色的功能。本篇文章介绍使用GestureOverlayView这个控件,实现简单的手势识别的小例子。
首先,在使用手势识别之前,我们需要建立一个手势库,创建手势库,我们可以找到sdk自带的实例程序,比如我本地的路径为sdk\samples\android-18\input\gestures,找到这个程序,然后建立一个新项目,将其整合之后,就可以用于产生手势库。
整合之后的项目结构如下
下面是运行界面
产生的手势库,默认存放在sd卡的根目录下面,我们将生成的手势库文件放在我们的raw目录下面
下面,我们就开始写布局文件
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:layout_width="fill_parent" android:layout_height="fill_parent" android:orientation="vertical" > <android.gesture.GestureOverlayView android:id="@+id/gestures" android:layout_width="fill_parent" android:layout_height="0dip" android:layout_weight="1.0" android:gestureStrokeType="multiple" /> </LinearLayout>
布局很简单,就是一个用于接受手势的控件,下面是逻辑代码的实现
public class MainActivity extends Activity { private boolean success; // 定义手势库 private GestureLibrary library; private GestureOverlayView gestureView; @Override public void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.main); // 找到手势库 library = GestureLibraries.fromRawResource(this, R.raw.gestures); // 加载手势库 success = library.load(); gestureView = (GestureOverlayView) this.findViewById(R.id.gestures); // 添加事件监听器 gestureView.addOnGesturePerformedListener(new GestureListener()); } private final class GestureListener implements OnGesturePerformedListener { @Override public void onGesturePerformed(GestureOverlayView overlay, Gesture gesture) { // 如果手势库加载成功 if (success) { // 从手势库中查找匹配的手势,最匹配的记录会放在最前面 ArrayList<Prediction> predictions = library.recognize(gesture); if (!predictions.isEmpty()) { // 获取第一个匹配的手势 Prediction prediction = predictions.get(0); // 如果匹配度>30%,就执行下面的操作 if (prediction.score > 3) { // 关闭应用 if ("agree".equals(prediction.name)) { android.os.Process.killProcess(android.os.Process .myPid()); // 拨打电话 } else if ("5556".equals(prediction.name)) { Intent intent = new Intent(Intent.ACTION_CALL, Uri.parse("tel:5556")); startActivity(intent); } } } } } } }
经过这几个步骤,我们就实现了最简单的手势识别的功能了。
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