使用Java进行网页跳转的方法
最编程
2024-08-08 09:54:57
...
页面的跳转分为几种
1.显示跳转 :同一个程序之间,页面的跳转。
2.隐式跳转:不同程序之间的界面跳转。比如支付时跳转到支付页面。由于跳转时我们并不知道跳转到哪一个类里面,所以我们称为隐式跳转。
一、显示跳转。首先准备两个activity
在Mainactivity里添加代码如下:
public class MainActivity extends AppCompatActivity {
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate( savedInstanceState );
setContentView( R.layout.activity_main );
Button jump = (Button)findViewById( R.id.mjump );
jump.setOnClickListener( new View.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(View v) {
Intent intent = new Intent( MainActivity.this, LoginActivity.class );//添加跳转
startActivity( intent );//实现跳转
}
} );
}
第二个界面
public class MainActivity2 extends AppCompatActivity implements View.OnClickListener {
//添加监听接口
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate( savedInstanceState );
setContentView( R.layout.activity_main2 );
}
@Override
public void onClick(View view) {
finish(); //返回原来的界面
}
}
显示:
或者在manifest文件里添加父界面,实现界面的返回。
传递数据并返回:利用了onActivityResult
Button jump = (Button)findViewById( R.id.mjump );
jump.setOnClickListener( new View.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(View v) {
Intent intent = new Intent( MainActivity.this, MainActivity2.class );
//只能传递系统默认的基本类型
intent.putExtra( "name","Tom" );
//以Bundle方式传播
Bundle bundle = new Bundle( );
bundle.putString( "name","Tom" );
intent.putExtras( bundle );
startActivityForResult( intent,0x11 ); //改变跳转方法,添加传递数据时接收到的识别码
}
} );
}
@Override
protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, @Nullable Intent data) {
super.onActivityResult( requestCode, resultCode, data );
//判断传输码,是否是我们要的那一个
if (requestCode == 0x11){ //界面数据传输识别码
//判断是否传输成功
if (resultCode == 0x11){ //传输是否成功识别码,可用于传输不同种类数据时使用
//传输成功
Log.v( "YL","数据传输成功"+data.getStringExtra( "name" ) );
}else {
//传输数据不成功
Log.v("YL","数据传输不成功");
}
}
}
接收数据,两种方式,借助bundle,与用intent直接传递
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate( savedInstanceState );
setContentView( R.layout.activity_main2 );
Intent intent = getIntent();
String name = intent.getStringExtra( "name" );
//打印到日志里,以verb方式查看
Log.v( "YL",name+"姓名" );
Bundle bundle=intent.getExtras();
bundle.getString( "name" );
向原界面返回值
Button back = (Button) findViewById( R.id.back );
back.setOnClickListener( this );
}
@Override
public void onClick(View view) {
Intent intent = new Intent( );
intent.putExtra( "name","Jack" );
setResult( 0x11,intent ); //是否返回成功的标准,可以按照点击的按钮,分类返回。
finish();
}
二、隐式跳转
大多用于跳转到手机,短信界面,相册等,系统自带界面
添加意图过滤器:
Intent intent1 = new Intent( );
//意图过滤器
intent1.setAction( Intent.ACTION_DIAL );
//传递数据
intent1.setData( Uri.parse( "tel:1234567" ) );
startActivity( intent1 );
在manifest文件里添加权限
//添加权限
<uses-permission android:name="android.permission.SEND_SMS"/>
<uses-permission android:name="android.permission.CALL_PHONE"/>
Intent intent2 = new Intent( );
//意图过滤器
intent2.setAction( Intent.ACTION_SENDTO );
//传递数据
intent2.setData( Uri.parse("sms:"+12345) );//发送到
intent2.putExtra( "sms_body","hello" );
startActivity( intent2 );
跳转到系统相册:
//跳转到系统相册
Intent intent3 = new Intent( );
intent3.setAction( "android.media.action.IMAGE_CAPTURE" );
startActivity( intent3 );
不同程序之间的跳转:
首先,要准备两个程序,第一个程序跳转到第二个程序上。
对第一个程序的操作:添加一个Intent的跳转
Button button = (Button)findViewById( R.id.jump );
button.setOnClickListener( new View.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(View view) {
Intent intent2 = new Intent( );//跳转界面
intent2.setAction( "yl.android.jump" );//自己定义的跳转信息,不是系统自带的,当然系统自带的也可以用
intent2.setData( Uri.parse( "yl:传递的信息" ) );//我们传递到跳转页面的信息
startActivity( intent2 );
}
} );
跳转界面的操作
信息:
注意:当我们实现跳转时,不可以跳转到另程序的启动界面,否则会出错的。可以跳转到其他界面中去
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14-傅里叶变换的代码实现-一、numpy实现傅里叶变换和逆傅里叶变换 1.numpy实现傅里叶变换numpy.fft.fft2实现傅里叶变换,返回一个复数数组(complex ndarray),也就是频谱图像numpy.fft.fftshift将零频率分量移到频谱中心(将左上角的低频区域,移到中心位置) 20*np.log(np.abs(fshift))设置频谱的范围。可以理解为,之前通过傅里叶变换得到复数的数组,是不能通过图像的方法展示出来的,需要转换为灰度图像(映射到[0,255]区间)需要注意的是1> 傅里叶得到低频、高频信息,针对低频、高频处理能够实现不同的目的2> 傅里叶过程是可逆的,图像经过傅里叶变换、逆傅里叶变换后,能够恢复到原始图像3> 在频域对图像进行处理,在频域的处理会反映在逆变换图像上 # 将绘制的图显示在窗口 %matplotlib qt5 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r"image\lena.bmp",cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 傅里叶变换 f = np.fft.fft2(img) # 移动中心位置 fshift = np.fft.fftshift(f) # 调整值范围 result = 20*np.log(np.abs(fshift)) plt.subplot(1,2,1) plt.imshow(img,cmap=plt.cm.gray) plt.title("original") plt.axis("off") plt.subplot(1,2,2) plt.imshow(result,cmap=plt.cm.gray) plt.title("result") plt.axis("off") plt.show 傅里叶变换的频谱图像: 2.numpy实现逆傅里叶变换numpy.fft.ifft2实现逆傅里叶变换,返回一个复数数组(complex ndarray)numpy.fft.ifftshiftfftshift函数的逆函数,将中心位置的低频,重新移到左上角iimg = np.abs(逆傅里叶变化结果)设置值的范围,映射到[0,255]区间 # 将绘制的图显示在窗口 %matplotlib qt5 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r"image\boat.bmp",cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 傅里叶变换 f = np.fft.fft2(img) fshift = np.fft.fftshift(f) # 逆傅里叶变换 ishift = np.fft.ifftshift(fshift) iimg = np.fft.ifft2(ishift) iimg = np.abs(iimg) plt.subplot(1,2,1) plt.imshow(img,cmap=plt.cm.gray) plt.title("original") plt.axis("off") plt.subplot(1,2,2) plt.imshow(iimg,cmap=plt.cm.gray) plt.title("iimg") plt.axis("off") plt.show 将一副图像,进行傅里叶变换和逆傅里叶变换后,进行对比(一样的) 实例:通过numpy实现高通滤波,保留图像的边缘信息 获取图像的形状rows,cols = img.shape获取图像的中心点crow,ccol = int(rows/2),int(cols/2)将频谱图像的中心区域(低频区域)设置为0(黑色)fshift[crow-30:crow+30,ccol-30:ccol+30] = 0 # 将绘制的图显示在窗口 %matplotlib qt5 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r"image\boat.bmp",cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 傅里叶变换 f = np.fft.fft2(img) fshift = np.fft.fftshift(f) # 高通滤波 rows,cols = img.shape crow,ccol = int(rows/2),int(cols/2) fshift[crow-30:crow+30,ccol-30:ccol+30] = 0 # 逆傅里叶变换 ishift = np.fft.ifftshift(fshift) iimg = np.fft.ifft2(ishift) iimg = np.abs(iimg) plt.subplot(1,2,1) plt.imshow(img,cmap=plt.cm.gray) plt.title("original") plt.axis("off") plt.subplot(1,2,2) plt.imshow(iimg,cmap=plt.cm.gray) plt.title("iimg") plt.axis("off") plt.show 使用numpy实现高通滤波的实验结果: 二、opencv实现傅里叶变换和逆傅里叶变换 1.opencv实现傅里叶变换 返回结果 = cv2.dft(原始图像,转换标识)1> 返回结果:是双通道的,第一个通道是结果的实数部分,第二个通道是结果的虚数部分2> 原始图像:输入图像要首先转换成np.float32(img)格式3> 转换标识:flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT,输出一个复数阵列numpy.fft.fftshift将零频率分量移到频谱中心(将左上角的低频区域,移到中心位置)调整频谱的范围,将上面频谱图像的复数数组,转换为可以显示的灰度图像(映射到[0,255]区间)返回值 = 20*np.log(cv2.magnitude(参数1,参数2))1> 参数1:浮点型X坐标值,也就是实部2> 参数2:浮点型Y坐标值,也就是虚部 # 将绘制的图显示在窗口 %matplotlib qt5 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r"image\lena.bmp",cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 傅里叶变换 dft = cv2.dft(np.float32(img),flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) # 移动中心位置 dftShift = np.fft.fftshift(dft) # 调整频谱的范围 result = 20*np.log(cv2.magnitude(dftShift[:,:,0],dftShift[:,:,1])) plt.subplot(1,2,1) plt.imshow(img,cmap=plt.cm.gray) plt.title("original") plt.axis("off") plt.subplot(1,2,2) plt.imshow(result,cmap=plt.cm.gray) plt.title("result") plt.axis("off") plt.show 傅里叶变换的频谱图像: 2.opencv实现逆傅里叶变换返回结果 = cv2.idft(原始数据)1> 返回结果:取决于原始数据的类型和大小2> 原始数据:实数或者复数均可numpy.fft.ifftshiftfftshift函数的逆函数,将中心位置的低频,重新移到左上角调整频谱的范围,映射到[0,255]区间返回值 = cv2.magnitude(参数1,参数2)1> 参数1:浮点型X坐标值,也就是实部2> 参数2:浮点型Y坐标值,也就是虚部 # 将绘制的图显示在窗口 %matplotlib qt5 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r"image\lena.bmp",cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 傅里叶变换 dft = cv2.dft(np.float32(img),flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) dftShift = np.fft.fftshift(dft) # 逆傅里叶变换 ishift = np.fft.ifftshift(dftShift) iimg = cv2.idft(ishift) iimg = cv2.magnitude(iimg[:,:,0],iimg[:,:,1]) plt.subplot(1,2,1) plt.imshow(img,cmap=plt.cm.gray) plt.title("original") plt.axis("off") plt.subplot(1,2,2) plt.imshow(iimg,cmap=plt.cm.gray) plt.title("inverse") plt.axis("off") plt.show 将一副图像,进行傅里叶变换和逆傅里叶变换后,进行对比(一样的) 实例:通过opencv实现低通滤波,模糊一副图像
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