SJI Android Screen Capture 开源项目最佳实践
2025-04-26 11:06:41作者:羿妍玫Ivan
1. 项目介绍
SJI Android Screen Capture 是一个用于在Android设备上进行屏幕捕获的开源项目。它提供了简单的API,使得开发者能够在应用程序中轻松实现屏幕录制功能。该项目的目标是帮助开发者快速集成屏幕录制功能,提高开发效率。
2. 项目快速启动
首先,你需要将项目克隆到本地:
git clone https://github.com/sjitech/sji-android-screen-capture.git
然后,按照以下步骤集成到你的Android项目中:
- 将
sj-android-screen-capture模块导入到你的Android Studio项目中。 - 在你的项目
build.gradle文件中添加依赖:implementation project(':sj-android-screen-capture') - 在你的应用代码中,初始化ScreenCapture类并调用相关方法进行屏幕捕获。
ScreenCapture screenCapture = new ScreenCapture();
screenCapture.startCapture();
3. 应用案例和最佳实践
案例一:实时直播屏幕
在直播应用中,你可以使用SJI Android Screen Capture来实时捕获并传输屏幕内容。
screenCapture.startCapture(new ScreenCapture.Callback() {
@Override
public void onScreenCaptured(Bitmap bitmap) {
// 处理捕获到的屏幕数据,例如发送到直播服务器
}
});
案例二:录屏保存本地
如果你想保存屏幕录像到本地文件,可以这样做:
screenCapture.startCapture(new ScreenCapture.Callback() {
@Override
public void onScreenCaptured(Bitmap bitmap) {
// 将Bitmap保存为文件
}
});
最佳实践
- 确保在合适的生命周期中开始和停止屏幕捕获。
- 在屏幕捕获过程中,合理管理内存使用,避免内存泄漏。
- 为用户提供屏幕捕获的权限请求,确保应用的合规性。
4. 典型生态项目
目前,已经有多个项目集成了SJI Android Screen Capture,以下是一些典型的生态项目:
- 一个在线教育平台使用该库来录制教师的教学过程。
- 一个游戏直播应用使用该库来捕获玩家的游戏画面并实时直播。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
523
3.72 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
328
387
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
876
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
335
161
暂无简介
Dart
762
187
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.33 K
745
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
136