推荐一款高效相册选择器:TGallery
2024-08-10 05:25:54作者:魏献源Searcher
在移动应用开发中,图片和视频的选择功能是不可或缺的一部分。今天,我们要向大家推荐的是一款源自知名通讯应用的开源项目——TGallery,它是一个快速、高效且低耗能的相册选择器,提供了丰富的交互功能,能够满足开发者对媒体选择器的各种需求。
项目介绍
TGallery 是一个从著名的通讯应用中提取出的相册选择组件。它的设计目标是提供流畅的用户体验,同时保证代码简洁易用。这个库支持单选和多选模式,具备预览、缩放以及独特的滑动取消预览功能,还贴心地引入了QQ选择特性的灵感,使得用户操作更加自然流畅。

项目技术分析
该项目采用了Gradle作为构建工具,方便集成到你的Android应用中。只需一行代码,就可以将TGallery添加到你的依赖项中:
dependencies {
compile 'com.library.tangxiaolv:tgallery:1.0.5'
}
为了使用这个库,你需要在AndroidManifest.xml中添加GalleryActivity,并申请读写外部存储权限:
<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE"/>
<uses-permission android:name="android.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE"/>
<activity android:name="com.tangxiaolv.tgallery.GalleryActivity" />
调用也非常简单,通过GalleryConfig进行配置后,直接启动GalleryActivity,并在onActivityResult中接收返回的图片或视频路径集合:
GalleryConfig config = new GalleryConfig.Build()
.limitPickPhoto(3)
.singlePhoto(false)
.hintOfPick("this is pick hint")
.filterMimeTypes(new String[]{"image/jpeg"})
.build();
GalleryActivity.openActivity(MainActivity.this, reqCode, config);
项目及技术应用场景
TGallery 的强大功能使其适用于各种需要媒体选择的应用场景,例如社交网络、图片编辑工具、文件管理器等。无论你是要让用户挑选一张个人头像,还是让他们批量上传旅行照片,这个库都能提供出色的体验。
项目特点
- 流畅性能:针对Android平台优化,提供流畅的滑动和缩放体验。
- 自定义配置:允许设置预选照片数量限制、是否为单选模式、提示信息,以及筛选特定类型的媒体文件。
- 兼容性好:支持多种Android设备,并且适配了不同屏幕尺寸。
- API 简洁:易于集成,配置和获取结果都只需要几行代码。
- 许可证灵活:采用GPL-2.0许可,允许自由使用和修改。
总之,如果你正在寻找一个高效的Android相册选择器,TGallery绝对值得尝试。无论是从功能实现,还是用户体验上,它都有足够的竞争力来提升你的应用质量。立即加入项目,开始享受流畅的媒体选择体验吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
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++
664
323
🎉 (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
1.21 K
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
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
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868