足球比赛_Java 世界杯足球赛由4支球队组成。 球队排名从1到4，其中1代表最高排名，4代表最低排名。 杯赛分为两个阶段：预赛和决赛。 在预赛阶段，每支球队与其他三支球队进行比赛，总共进行了六（6）场比赛。 初步阶段的游戏按顺序进行，并且每个游戏的结果在完成时都会显示在屏幕上。 在预赛阶段，一支球队赢得3分，赢得1分，赢得1分，输掉0分。 在预备阶段结束时，系统将显示结果摘要，并根据以下条件从头到尾对团队进行排序：•将按从最高到最低的顺序列出团队。 •如果球队得分相同，则进球数较高的球队将被列为更高的位置。 •如果不能通过任何先前的标准将团队分开，则将随机确定表中的较高位置。 预赛阶段结束后，前两支球队将进入决赛。 决赛和预赛之间的唯一区别是，决赛必须有赢家，即足球世界杯冠军！ 在总决赛结束时，屏幕上会显示总体结果，包括足球世界杯冠军队的名称，金靴奖球员和公平竞赛奖的球队名称。

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第1章 Java概述、安装及简易教学 14 1-1 Java概述 14 1-2 Java安装 16 1-3 Eclipse安装 18 1-4 GUI设计工具WindowBuilder 18 1-5 在Eclipse开发第一个Java程式 23 1-6 在Eclipse开发第一个Java视窗程式-显示影像 26 1-7 在Eclipse开发视窗程式-slider控制元件 34 1-8 在Eclipse开发视窗程式-按钮控制元件 39 1-9 好用的Eclipse热键 41 第2章 OpenCV概述、安装及设定 42 2-2 关于OpenCV 3.0及3.1 43 2-3 使用Java开发OpenCV的缺点 45 2-4 OpenCV的下载及安装 45 2-5 Eclipse设定OpenCV开发环境 46 2-6 整合Java之Eclipse与OpenCV 49 2-7 开发第一个OpenCV程式 51 2-8 建立矩阵 52 范例2-8-1 建立第一个opencv的矩阵,使用阵列 53 范例2-8-2 建立opencv的Mat矩阵方法2 55 范例2-8-3 方法3以单一元素指定 56 范例2-8-4 方法4全部以同一元素指定 57 范例2-8-5 方法5以个别单一元素指定 58 范例2-8-6 方法6以1维阵列指定建立 59 第3章 OpenCV基础数学计算 60 范例3-1-1 矩阵的线性代数计算1 60 范例3-1-2 矩阵的矩阵线性代数计算2-加减乘除处理 62 范例3-1-3 矩阵的矩阵线性代数计算3 65 范例3-2-1 矩阵的统计方面计算1 68 范例3-2-2矩阵的统计方面计算2 69 范例3-3-1 矩阵其他数学计算 72 第4章 影像基本输出输入处理 78 范例4-1-1 Opencv读取写入练习 79 范例4-1-2 Opencv读取影像并显示至视窗 81 范例4-1-3 Opencv读取影像显示至视窗-版本2 84 范例4-1-4影像储存压缩品质选择 87 范例4-2-1 Opencv使用webcam拍照,并存放置资料匣 89 范例4-2-2 使用webcam拍照明亮版-并存放影像在资料匣 90 范例4-2-3 使用webcam读取动态影像至Java Swing视窗 91 范例4-2-4 使用webcam读取动态影像至Java Swing视窗2 92 范例4-2-5 手动拍照 94 范例4-2-6 使用webcam录制影片档 96 范例4-2-7 使用xuggle录制电脑画面 99 范例4-2-8 使用Opencv API录制影片档案 102 范例4-3-1 Opencv API拨放影片档案,使用Panel 104 范例4-3-2 Opencv API拨放影片档案,不使用Panel 105 范例4-4-1从IPCam读取网路串流影像 107 范例4-4-2从IPCam拍摄照片 108 第5章 影像基本处理 109 范例5-1-1使用ConvertTo调整影像明亮度 109 范例5-1-2使用ConvertTo及GUI元件调整影像明暗度 110 范例5-1-3使用addWeighted及GUI元件调整影像明亮度 111 范例5-1-4改变影像的每1个像素调整影像明亮度 112 范例5-2-1全彩图转灰阶图 113 范例5-3-1影像颜色相反,使用Bitwise_xor 114 范例5-3-2影像颜色相反,使用subtract 115 范例5-3-3影像颜色相反,使用Bitwise_not 116 范例5-4-1模糊处理-使用Gaussian高斯函数及GUI元件 116 范例5-4-2修正5-4-1高斯模糊的异常 117 范例5-4-3模糊处理-使用median函数及GUI元件 118 范例5-4-4模糊处理-使用BoxFilter函数及GUI元件 119 范例5-5-1 Threshold-使用临界值函数及GUI元件 122 范例5-5-2 AdaptiveThreshold-使用自适临界值及GUI元件 128 范例5-6-1 Sharpness锐利化处理 130 范例5-6-2锐利化处理,使用GUI元件 131 范例5-7-1 影像合并/融合处理处理,使用GUI元件 131 范例5-8-1 影像缩放-使用Gaussian高斯金字塔及GUI元件 133 范例5-8-2影像缩放-使用resize使用GUI元件 135 范例5-8-3 影像延展效果-使用resize使用GUI元件 136 范例5-8-4影像缩放-使用getRotationMatrix2D及GUI元件 137 范例5-9-1影像旋转以90度*n为主-使用remap及 GUI元件 138 范例5-9-2影像旋转以90度*n为主-使用Flip及 GUI元件 140 范例5-9-3 影像可任意角度旋转缩放使用 GUI元件 141 范例5-10-1 影像扭曲倾斜处理使用GUI元件 143 范例5-11-1 灰阶影像对比强化处理并GUI显示 147 范例5-11-2 影像强化对比效果,使用均衡化直方图 149 范例5-11-3 RGB彩色强化对比效果,使用均衡化直方图及融合 150 范例5-11-4 YUV彩色强化对比效果,使用均衡化直方图及融合 151 范例5-12-1 影像梦幻沙龙处理使用GUI显示 152 范例5-13-1 影像各式颜色空间转换于GUI显示 154 范例5-14-1 影像堆叠 155 范例5-15-1 影像马赛克处理 157 范例5-16-1 影像添加外框 158 范例5-17-1合并两个影像 160 范例5-17-2合并两个影像,使用不规则形状 161 第6章 使用核矩阵进行影像处理 165 范例6-1-1 Mean filter处理 165 范例6-2-1 Prewitt Filter处理 167 范例6-3-1 Laplacian Filter处理1 170 范例6-3-2 Laplacian Filter处理2 171 范例6-3-3 Laplacian Filter灰阶影像处理 173 范例6-3-4 Laplacian Filter使用核矩阵 173 范例6-4-1 Sobel Filter使用核矩阵 175 范例6-4-2 Sobel Filter处理使用内建API 176 范例6-4-3 Sobel Filter处理使用内建API2 178 范例6-5-1 Frei Chenn Filter处理 180 范例6-6-1 Scharr Filter使用核矩阵 180 范例6-6-2 Scharr使用API 181 范例6-7-1 Robinson Filter处理 182 范例6-8-1 Kirsch Filter处理 184 范例6-9-1 Emboss浮雕处理 186 范例6-10-1 创造自己的filter 187 范例6-11-1 SqrBoxFilter处理 188 第7章 绘图 190 范例7-1-1 画线 190 范例7-2-1 画点 191 范例7-3-1 画圆 191 范例7-4-1 画椭圆形 192 范例7-4-2 椭圆内近似多边形练习 194 范例7-5-1 填补凸多边形练习 195 范例7-6-1 多边形绘图(填满)练习 196 范例7-6-2 多边形填充使用滑鼠练习 197 范例7-7-1中空多边形绘图练习 198 范例7-8-1 输入文字练习 200 范例7-8-2 输入文字使用中文练习 202 范例7-8-3浮水印练习 205 范例7-9-1 矩形练习 206 范例7-9-2 判断A矩形是否有在B矩形内 207 范例7-10-1 综合应用:直方图统计练习 208 范例7-11-1 颜色洪水填充处理练习1 211 范例7-11-2 颜色洪水填充处理练习2 213 范例7-11-3 颜色洪水填充处理3-重拾小朋友填色乐趣. 214 范例7-12-1 综合练习:使用一个最小矩形包含一堆点 215 范例7-13-1 综合练习:使用一个最小矩形包含一堆矩形 216 范例7-14-1 综合练习:使用一个矩形撷取影像区块 218 范例7-14-2综合练习:中空多边形绘制使用滑鼠 220 范例7-14-3综合练习:使用多边形撷取不规则影像区块1 222 范例7-14-4 综合练习:使用多边形撷取不规则影像区块2 227 范例7-14-5 综合练习:使用多边形撷取影像贴至另一影像 228 范例7-15-1箭头练习 232 范例7-16-1 特殊符号练习 233 范例7-17-1 立体浮雕制作 235 第8章 进阶影像处理 241 范例8-1-1 Erosion腐蚀处理练习 241 范例8-2-1 Dilation膨胀处理练习 242 范例8-3-1 其他形态学变换处理练习 244 范例8-4-1 Canny边缘检测处理练习1 246 范例8-4-2 Canny边缘检测处理练习2 248 范例8-5-1 卡通化处理1,整合模糊及Canny 249 范例8-5-2 卡通化处理2 252 范例8-5-3 卡通化及线条Live版 253 范例8-6-1 抠出背景处理练习 254 范例8-7-1聚光灯效果处理练习 256 范例8-9-1 分水岭演算法Watershed处理练习 258 范例8-10-1 油画效果处理练习 261 范例8-11-1 多种色调处理练习 262 范例8-12-1 圆形转矩形处理练习 266 范例8-13-1 LogPolar极座标转换处理 267 第9章 强大相片类处理 270 范例9-1-1 影像修复功能处理练习 270 范例9-2-1 影像减色/脱色/降灰阶处理练习 272 范例9-3-1 消除杂点练习1 273 范例9-3-2 消除杂点练习2 274 范例9-3-3 消除杂点练习3 275 范例9-3-4 消除杂点练习4 276 范例9-4-1 HDR高动态范围成像练习 277 范例9-5-1 Seamless Cloning系列 Color Change练习 285 范例9-6-1 Illumination Change练习 287 范例9-7-1 Texture Flattening水彩化 288 范例9-7-2 水彩的世界-Live版 290 范例9-8-1 Seamless Cloning系列-澄清湖水怪无缝贴图 290 范例9-8-2 Seamless Cloning系列-背景练习 295 范例9-8-3 综合练习:使用多边形撷取无缝贴图实作练习 296 范例9-9-1 Non-Photorealistic Rendering非实感绘制-强化 300 范例9-10-1 非实感绘制系列-模糊影像边缘保留处理 301 范例9-11-1 非实感绘制系列-铅笔处理 302 范例9-12-1 非实感绘制系列-写实风格化 304 范例9-12-2 写实风格化Live版 305 范例9-13-1 具限制性对比度自适应直方图均衡CLAHE 306 范例9-14-1 影像形状自动校正 308 范例9-14-2 影像角度自动校正 311 第10章 检测 314 范例10-1-1 Hough Line霍夫线变换1 314 范例10-1-2 Hough Line霍夫线变换2 317 范例10-1-3线段检测 319 范例10-2-1 Hough Circle霍夫圆变换 321 范例10-2-2霍夫圆变换应用:距离量测使用Cam实作 324 范例10-2-3 综合应用-虚拟画笔Live版1 327 范例10-2-4 虚拟画笔Live版2 330 范例10-3-1 寻找轮廓 332 范例10-3-2 轮廓顺序表示法 334 范例10-4-1 寻找轮廓并且绘出外框矩形1 336 范例10-4-2 寻找轮廓并且绘出外框矩形2 338 范例10-4-3 多点绘出外框矩形1 341 范例10-4-4 多点绘出外框矩形2 342 范例10-4-5 多点绘出外框凸多边形 343 范例10-4-6 绘出多点外框圆形 345 范例10-4-7 绘出多点外框椭圆形 346 范例10-4-8 最近似外框多边形 347 范例10-4-9 绘出多点最适外框三角形 349 范例10-5-1寻找轮廓并且绘出外框圆形 351 范例10-5-2寻找轮廓并且绘出外框椭圆形 352 范例10-5-3寻找轮廓并且绘出外框三角形 354 范例10-6-1判断某点是否在凸边形的轮廓内 356 范例10-7-1计算轮廓的面积与周长 357 范例10-8-1使用匹配模板找出某物 359 范例10-8-2使用非匹配模板找出某物 363 范例10-8-3 修正使用匹配与非匹配模板找出某物 364 范例10-9-1 convexHull凸包处理 367 范例10-10-1 convexityDefects凸包缺陷 369 范例10-11-1颜色区域检测 373 范例10-12-1颜色辨识-反向投影1 377 范例10-12-2颜色辨识-反向投影2 379 范例10-12-3颜色辨识-反向投影3 380 范例10-13-1颜色辨识以RGB为主 381 范例10-13-2颜色辨识,使用HSV彩色空间 382 范例10-13-3影像颜色检测 384 范例10-14-1从webcam读取影像及判断HSV颜色值 385 范例10-14-2读取影像及调整HSV颜色值捕捉物体 387 范例10-14-3计算生锈面积 389 范例10-15-1综合应用,辨识蓝色圆形物 390 范例10-15-2综合应用:辨识蓝色圆形物-增加膨胀以改良 393 范例10-16-1找出肤色Live版 395 范例10-16-2找出肤色Live改善版 396 范例10-17-1手势、手指数目辨识 397 范例10-17-2手势控制相机先比5后比Ya(2指)触发自动拍照 406 范例10-18-1 Xray效果及找到手掌心 407 范例10-18-2找到手掌心 Live版 410 范例10-18-3找到掌心与手指 Live版 411 范例10-19-1 空间矩、中心矩、标准中心矩及Hu不变矩 411 范例10-19-2比较两个形状 416 范例10-19-3比较两个影像,使用直方图比对法 419 范例10-19-4找出某物整合MatchTemplete与compareHist 422 范例10-20-1 找出合适的切线 425 范例10-20-2 众点找出合适的切线 428 范例10-21-1束绳检测是否断裂1 430 范例10-21-2束绳检测是否断裂2 432 范例10-21-3束绳检测是否断裂3 433 范例10-22-1束绳检测是否偏斜1 435 范例10-22-2束绳检测是否偏斜2 437 范例10-22-3束绳检测是否偏斜3 439 范例10-23-1 综合应用:找出趋势图最高点 441 范例10-24-1寻找两个矩形的交叉点 442 范例10-25-1 捕抓萤幕画面 444 范例10-25-2找出应用程式在萤幕的位置-我的Word在那里 446 第11章 特征点检测 450 范例11-1-1 Shi-Tomasi角点检测方法 450 范例11-1-2利用角点检测找出particle-Live版 452 范例11-2-1 Harris-Stephens边缘检测方法 453 范例11-3-1更精确的角点检测 454 范例11-4-1特征点检测计算 457 范例11-5-1利用Features2D二维特征点寻找物体 462 范例11-5-2利用二维特征点SURF+FLANN寻找物体-Live版 468 范例11-5-3利用Features2D寻找近似物体 468 范例11-6-1利用二维特征点及Homography单映射寻找物体 472 范例11-6-2利用二维特征点及单映射寻找物体Live版 476 范例11-6-3利用二维特征点及单映射寻找近似物体 476 范例11-7-1客制化角点检测视窗 477 范例11-8-1寻找出棋盘格 480 范例11-8-2寻找出棋盘格Live版 483 范例11-9-1矫正镜头畸形 483 范例11-9-1利用矫正镜头制造艺术化扭曲影像 487 第12章 运动追踪motion tracking 489 范例12-1-1补捉动静Live版 489 范例12-2-1使用HOG特征进行行人检测 491 范例12-2-2行人检测Live版 494 范例12-3-1 Lucas-Kanade光流 494 范例12-3-2 Farneback光流 499 范例12-4-1使用MOG特征进行行人检测 502 范例12-4-2 MOG特征进行行人检测Live版 504 范例12-4-3使用KNN特征进行行人检测 505 范例12-4-4 KNN特征进行行人检测Live版 506 范例12-5-1使用Meanshift均值偏移寻找物体Live版 507 范例12-6-1使用CamShift人脸追踪Live版 509 范例12-7-1 Kalman Filter滤波,随机乱跑Live版 512 范例12-7-2 Kalman Filter滤波,追踪蓝色圆形Live版 516 范例12-8-1更新运动历史图像Live版 517 第13章 Machine Learning机器学习 523 范例13-1-1人脸辨识 524 范例13-1-2人脸辨识Live版 527 范例13-1-3人脸辨识含眼鼻Live版 527 范例13-1-4人脸眼鼻快速辨识Live版 529 范例13-1-5 整合应用:检测到眼睛自动添加眼镜Live版 531 范例13-1-6检测到眼睛自动添加半透明眼镜Live版 534 范例13-1-7检测行人 535 范例13-1-8检测车辆 537 范例13-1-9 DetectMultiScale3参数测试 538 范例13-1-10计算车流量 540 范例13-1-11 侦测RJ45网路头Live版 542 范例13-2-1 电脑小手写板程式Live版 549 范例13-2-1a手写数字的资料库 552 范例13-2-1b鸢尾花资料库 555 范例13-3-1常态贝叶斯分类器预测鸢尾花数据集 560 范例13-3-2常态贝叶斯分类器-预测手写数字 561 范例13-3-3常态贝叶斯分类器-预测手写数字Live版 563 范例13-4-1决策树Decision Trees预测鸢尾花数据集 565 范例13-4-2决策树-预测手写数字 569 范例13-4-3决策树-预测手写数字Live版 571 范例13-5-1最大期望值EM-预测鸢尾花数据集 572 范例13-5-2最大期望值-预测鸢尾花数据集二元分类 576 范例13-5-3最大期望值-预测鸢尾花数据集3类修改版 578 范例13-5-4最大期望值-预测手写数字 581 范例13-5-5最大期望值-预测手写数字(二元分类) 583 范例13-5-6最大期望值-预测手写数字Live版 586 范例13-6-1 Logistic回归-预测鸢尾花数据集 586 范例13-6-2 Logistic回归-预测手写数字 590 范例13-6-3 Logistic回归-预测手写数字,调整参数 593 范例13-6-4 Logistic回归-预测手写数字Live版 593 范例13-7-1 KNN-预测鸢尾花数据集 594 范例13-7-2 KNN-预测鸢尾花数据集2 597 范例13-7-3 KNN-预测手写数字 600 范例13-7-3 KNN-预测手写数字Live版 602 范例13-7-5 KNN-分类练习 602 范例13-8-1 随机森林-预测鸢尾花数据集 604 范例13-8-2随机森林-预测手写数字 607 范例13-8-3 随机森林-预测手写数字Live版 609 范例13-9-1 Boost分类-预测鸢尾花数据集 609 范例13-9-2 Boost分类-预测鸢尾花数据集2 612 范例13-9-3 Boost-预测手写数字 615 范例13-9-4 Boost-预测手写数字Live版 617 范例13-10-1 类神经网路-初声试啼小练习 618 范例13-10-2 类神经网路-预测鸢尾花数据集 623 范例13-10-3类神经网路-预测手写数字 625 范例13-10-4类神经网路-预测手写数字Live版 627 范例13-11-1 SVM-预测鸢尾花数据集 627 范例13-11-2 SVM预测手写数字 631 范例13-11-3 SVM预测手写数字Live版 633 范例13-11-4 SVM分类练习于2D平面 633 范例13-12-1 Kmean(K均值)简单分类 636 范例13-12-2 Kmean 1维数据分类 640 范例13-12-3 Kmean 2维数据分类 643 范例13-12-4 Kmean 应用于影像处理-减色处理 646 范例13-12-5 Kmean预测分类-鸢尾花数据集 648 范例13-12-6 Kmean预测分类-手写数字数据集 650 范例13-12-7 Kmean预测分类-手写数字Live版 652 范例13-13-1马氏距离 654 范例13-13-2马氏距离使用于-鸢尾花数据集 656 范例13-13-3马氏距离使用于-手写数字数据集 657 范例13-13-4修改马氏距离使用于-手写数字数据集 660 范例13-13-5修改马氏距离使用于-鸢尾花数据集 665 范例13-13-6修改版马氏距离使用于-预测手写数字Live版 666 范例13-14-1主成份分析PCA 671 范例13-14-2鸢尾花数据集使用PCA降维 673 范例13-14-3鸢尾花数据使用PCA降维整合Kmean聚类处理 675 范例13-14-4鸢尾花数据使用PCA降维整合Knn分类处理 678 范例13-14-5手写数字集使用PCA降维整合Kmean聚类处理 680 范例13-14-6 手写数字集使用PCA降维整合KNN及SVM分类 682 范例13-14-7 改善手写数字集使用PCA降维整合KNN及SVM 685 范例13-14-8 改善鸢尾花数据使用PCA降维整合KNN分类 689 范例13-14-9个人人脸辨识整合PCA与SVM计算 690 范例13-14-10个人人脸辨识整合PCA与LibSVM计算 694 范例13-15-0车牌辨识 699 范例13-15-1 Java呼叫外部命令Tesseract字符识别引擎 701 第14章 其它功能与整合效果 703 范例14-1-1离散傅立叶转换 703 范例14-2-1视差(视角不对称)使用BM 706 范例14-2-2视差(视角不对称)使用SGBM 708 范例14-3-1综合应用:虚拟钢琴Live版 710 范例14-4-1平面细分割使用Subdiv2D 711 范例14-4-2综合练习,平面细分割使用Subdiv2D应用于人脸 715 范例14-4-2综合练习,平面细分割应用人脸Live版 718 第15章 发行Java应用程式 721 第16章 Opencv与Web整合 723 范例16-1-1 Hello Opencv 723 范例16-1-2 利用opencv显示影像 726 范例16-1-3在Web上模糊处理 729 范例16-1-4 jsp应用模糊处理 730 附录A Opencv Mat资料结构列表 734 附录B Opencv色彩空间转换资料格式列表 736 附录C Iris鸢尾花数据集 743 附录D Opencv Java开发异常说明 748 附录E Opencv for Java 2.4.12与3.1差异 749 附录F Opencv相关网址 754

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Java中的Canvas绘图源码实例，主要是画线条、弧线、圆角矩形、三角形、文字、圆形等简单的几何图形，主要是通过创建DrawingCanvas对象canvas，为canvas设置命令监听者，实现接口CommandListener的方法，把缓冲区图像的内容绘制到画布上，画图部分代码： 　　int w = getWidth(); // 画布的宽度 　　int h = getHeight(); // 画布的高度 　　Image buffer = Image.createImage(w, h); // 用于绘图的缓冲图像 　　Graphics gc = buffer.getGraphics(); // 获取缓冲图像的图形环境 　　// 清除画布 　　public void clearScreen() { 　　 gc.setColor(255,255,255); // 设置绘图颜色为白色 　　 gc.fillRect(0,0,w,h); // 把缓冲图像填充为白色 　　 gc.setColor(255,0,0); // 设置绘图颜色为红色 　　} 　　// 绘制直线 　　public void drawLine() { 　　 setTitle("直线"); // 设置画布的标题 　　 clearScreen(); // 清除画布 　　 gc.drawLine(10,10,w-20,h-20); // 绘制黑色直线 　　 gc.setColor(0,0,255); // 设置绘图颜色为蓝色 　　 gc.drawLine(10,h/2,w-10,h/2); // 绘制蓝色直线 　　} 　　// 绘制弧 　　public void drawArc() { 　　 setTitle("弧线和填充弧"); 　　 clearScreen(); 　　 gc.drawArc(5,5,w/2-20,h/2-20,60,216); // 绘制弧线 　　 gc.drawArc(5,h/2-10,w/2-20,h/2-20,0,360); // 绘制圆 　　 gc.setColor(0,0,255); 　　 gc.fillArc(w/2,5,w/2-20,h/2-20,60,216); // 绘制填充弧线 　　 gc.fillArc(w/2,h/2-10,w/2-20,h/2-20,0,360); // 绘制填充圆 　　} 　　// 绘制矩形 　　public void drawRect() { 　　 setTitle("矩形和填充矩形"); 　　 clearScreen(); 　　 gc.drawRect(25,25,w/2-30,h/2-30); // 绘制矩形 　　 gc.fillRect(w/2 25,25,w/2-30,h/2-30); // 绘制填充矩形 　　} 　　// 绘制圆角矩形 　　public void drawRoundRect() { 　　 setTitle("圆角矩形和填充圆角矩形"); 　　 clearScreen(); 　　 gc.drawRoundRect(5,5,w-5-30,h/2-30,20,20); // 绘制圆角矩形 　　 gc.setColor(0,0,255); 　　 gc.fillRoundRect(5,h/2,w-30,h/2-30,20,20); // 绘制填充圆角矩形 　　} 　　// 绘制三角形 　　public void drawTriangle() { 　　 setTitle("填充三角形"); 　　 clearScreen(); 　　 gc.fillTriangle(w/2, h/6, w/6, h/2, w/2, h/2); 　　} 　　// 绘制文字 　　public void drawText() { 　　 setTitle("文字"); //设置标题 　　 clearScreen(); 　　 gc.setFont(Font.getFont(Font.FACE_SYSTEM,Font.STYLE_BOLD,Font.SIZE_SMALL)); // 设置字体 　　 gc.drawString("Hello World!",0,0,gc.TOP|gc.LEFT); // 使用当前字体绘制文字 　　 gc.setFont(Font.getFont(Font.FACE_SYSTEM,Font.STYLE_BOLD|Font.STYLE_UNDERLINED,Font.SIZE_LARGE)); 　　 gc.drawString("Hello World!",0,h/3,gc.TOP|gc.LEFT); 　　}

用Java实现license的生成器，包括Java源码以及图形化界面

Java将多张图片合成为一张，类似于PhotoShop中的合成图片，将两张图片合成输出为一张JPG，两幅图像叠加在一起，这是个比较基础的Java图像合成的例子。在JAVA中实现图片合成，本例的实现核心代码如下： 　　InputStream imagein=new FileInputStream("E:/照片/http_imgloadCABX29I6.jpg"); 　　InputStream imagein2=new FileInputStream("E:/照片/摇头娃娃1.gif"); 　　BufferedImage image=ImageIO.read(imagein); 　　BufferedImage image2=ImageIO.read(imagein2); 　　Graphics g=image.getGraphics(); 　　g.drawImage(image2,image2.getWidth() image2.getWidth(),image2.getHeight() image2.getWidth(),null); 　　OutputStream out=new FileOutputStream("合并后的图片.jpg"); 　　System.out.println("成功！见项目更目录！"); 　　JPEGImageEncoder enc=JPEGCodec.createJPEGEncoder(out); 　　enc.encode(image); 　　imagein.close(); 　　imagein2.close(); 　　out.close();

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