博客
关于我
Android实现视屏与Base64互转
阅读量:256 次
发布时间:2019-03-01

本文共 1719 字,大约阅读时间需要 5 分钟。

1.视屏转Base64字符串

* 视屏转Base64字符串     * @param     * @return     */    private String fileBase64String(Uri url){           try {               InputStream fis = getContentResolver().openInputStream(url);;//转换成输入流            ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();            byte[] buffer = new byte[1024];            int count = 0;            while((count = fis.read(buffer)) >= 0){                   baos.write(buffer, 0, count);//读取输入流并写入输出字节流中            }            fis.close();//关闭文件输入流            return Base64.encodeToString(baos.toByteArray(),Base64.DEFAULT);        } catch (Exception e) {               Log.e(TAG, "错误--> " + e);            return null;        }    }

2.base64字符串转视屏

/**     * base64字符串转视屏     * videoFilePath  输出视频文件路径带文件名     */    public static void base64ToVideo(String base64) {           try {               //base解密            byte[] videoByte = Base64.decode(base64.getBytes(),Base64.DEFAULT);            File videoFile = new File(Environment.getExternalStorageDirectory()                    + "/Convert.mp4");            if (videoFile.exists()){                   videoFile.delete();            }            try {                   //创建文件                videoFile.createNewFile();            } catch (IOException e) {                   e.printStackTrace();                Log.e("creatXMLFileException",e.getMessage());            }            //输入视频文件            FileOutputStream fos = new FileOutputStream(videoFile);            fos.write(videoByte, 0, videoByte.length);            fos.flush();            fos.close();            Log.d(TAG,"视屏保存的地址--" + videoFile);        } catch (IOException e) {               Log.e(TAG,"base64转换为视频异常",e);        }    }

3.记得动态获取权限

转载地址:http://vsfa.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
NLP 时事和见解【2023】
查看>>
NLP 模型中的偏差和公平性检测
查看>>
Vue3.0 性能提升主要是通过哪几方面体现的?
查看>>
NLP 项目:维基百科文章爬虫和分类【01】 - 语料库阅读器
查看>>
NLP_什么是统计语言模型_条件概率的链式法则_n元统计语言模型_马尔科夫链_数据稀疏(出现了词库中没有的词)_统计语言模型的平滑策略---人工智能工作笔记0035
查看>>
NLP、CV 很难入门?IBM 数据科学家带你梳理
查看>>
NLP三大特征抽取器:CNN、RNN与Transformer全面解析
查看>>
NLP入门(六)pyltp的介绍与使用
查看>>
NLP学习笔记:使用 Python 进行NLTK
查看>>
NLP度量指标BELU真的完美么?
查看>>
NLP的不同研究领域和最新发展的概述
查看>>
NLP的神经网络训练的新模式
查看>>
NLP采用Bert进行简单文本情感分类
查看>>
NLP问答系统:使用 Deepset SQUAD 和 SQuAD v2 度量评估
查看>>
NLP项目:维基百科文章爬虫和分类【02】 - 语料库转换管道
查看>>
NLP:从头开始的文本矢量化方法
查看>>
NLP:使用 SciKit Learn 的文本矢量化方法
查看>>
NLTK - 停用词下载
查看>>
nmap 使用总结
查看>>
nmap 使用方法详细介绍
查看>>