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HTML5手势检测原理和实现

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前言


随着 H 应用的丰富,HTML5 工程师们已经不满足于把桌面端体验简单移植到移动端,他们觊觎移动原生应用人性化的操作体验,特别是原生应用与生俱来的丰富的手势系统。HTML5 没有提供开箱即用的手势系统,但是提供了更底层一些的对  事件的监听。基于此,我们可以做出自己的手势库。



手势


常用的 HTML5 手势可以分为两类,单点手势和两点手势。单点手势有 (单击), (双击), (长按),(挥),(移动)。两点手势有 (缩放),(旋转)。



接下来我们实现一个检测这些手势的 S 库,并利用这个手势库做出炫酷的交互效果。







移动


关于移动手势检测我们这里不再赘述。总结一下就是在每次事件发生时,把两个位移点之间的坐标位置相减,就可以了。



单击()


手势检测的关键是用,, 三个事件对手势进行分解。



那么怎么分解单击事件呢?




在  发生时进入单击检测,只有一个接触点。因为单击事件限制为一个手指的动作。


没有发生  事件或者  在一个很小的范围(如下图)。限制  在一个很小范围,是为了给用户一定的冗余空间,因为不能保证用户手指在接触屏幕的时候不发生轻微的位移。









3 发生在 后的很短时间内(如下图)。这个时间段的阈值是毫秒级,用来限制手指和屏幕接触的时间。因为单击事件从开始到结束是很快的。









有了上面的流程,就可以开始实现  事件监测了。


_T() {D()T();

}

_TS() { 记录开始的位置 X = [0]X; Y = [0]Y; (  1) { 多点监测

} { 记录开始的时间 T = _T();

}

}

_TM() {

记录手指移动的位置 X = [0]X; Y = [0]Y;

  

}

_TE() {= _T(); (X !==M(X - X)  10 || Y !==M(Y - Y)  10) {



  } { 手指移动的位移要小于10像素并且手指和屏幕的接触时间要短语500毫秒 ( - T  500) { _E('T')

}

  }

}

双击( )


和单击一样,双击事件也需要我们对手势进行量化分解。




双击事件是一个手指的行为。所以在  时,我们要判断此时屏幕有几个接触点。


双击事件中包含两次独立的单击行为。理想情况下,这两次点击应该落在屏幕上的同一个点上。为了给用户一定的冗余空间,将两次点击的坐标点距离限制在10个像素以内。









双击事件本质是两次快速的单击。也即是说,两次点击的间隔时间很短。通过一定的测试量化后,我们把两次单击的时间间隔设为300毫秒。




注意双击事件中我们检测了相邻两个  事件的位移和时间间隔。


_TS() { (  1) {

  

  }  { (TP) { 两次相邻的之间距离要小于10,同时时间间隔小于300 ( M(X -TPX)  10  M(Y - TPY)  10  M(T - TT)  300) { _E('DT');

  }

} 保存上一次的时间和位置信息 TT = T; TP = {

X : X,

Y : Y

};

  }

}

长按( )


长按应该是最容易分解的手势。我们可以这样分解:在  发生后的很长一段时间内,如果没有发生  或者  事件,那么就触发长按手势。




长按是一个手指的行为,需要检测屏幕上是否只有一个接触点。


如果手指在空间上发生了移动,那么长按事件取消。


如果手指在屏幕上停留的时间超过800,那么触发长按手势。


如果手指在屏幕上停留的时间小于800,也即  在  发生后的800内触发,那么长按事件取消。











_TS() {

  T(PT); (  1) {

  } { PT = T(()={ _E('LP');

});

  }

}

_TM() {

  

  T(PT);

  

}

_TE() {

  

  T(PT);

  

}

缩放()


缩放是一个非常有趣的手势,还记得第一代P双指缩放图片给你带来的震撼吗?虽然如此,缩放手势的检测却相对简单。




缩放是两个手指的行为,需要检测屏幕上是否有两个接触点。


缩放比例的量化,是通过两次缩放行为之间的距离的比值得到,如下图。




所以缩放的核心是获取两个接触点之间的直线距离。


勾股定理 _D(L,L) {  M(L * L + L * L);
  }

这里的L是两个接触点坐标差的绝对值,L相应的就是坐标差的绝对值。


_TS() { (  1) {  1 = [0];  2 = [1];  L = M(2X - 1X);  L = M(2Y - 1Y); D = _D(L, L);

  }  {



  }

}

在_TS函数中获取并且保存  发生时两个接触点之间的距离。


_TM() { (  1) {  L = M([0]X - [1]X);  L = M([1]Y - [1]Y);  D = _D(L,L); (D) {  S = D  D; _E('P',{:S - PS}); PS = S;

}

  } {



  }

}

旋转()


旋转手势需要检测两个比较重要的值,一是旋转的角度,二是旋转的方向(顺时针或逆时针)。



其中旋转角度和方向的计算需要通过向量的计算来获取,本文不再展开。









首先,需要获取向量的旋转方向和角度。


这两个方法属于向量计算,具体原理请阅读本文最后的参考文献 _RD(1,2) {  1 * 2 - 2 * 1;

  }  

  _RA(1,2) {= _RD(1,2);

=0 ? -1 : 1;  1 = _D(1,1);  2 = _D(2,2);= 1 * 2; ( === 0)  0;= 1 * 2 + 1 * 2;=; (  1)  = 1; (  -1)  = -1;  M() *  * 180  MPI;

  }

然后,我们在手指发生移动时,调用获取旋转方向和角度的方法。


_TS() {

(  1) { V = {

  : 2X - X,

  : 2Y - Y

};

  }

  

}

_TM() {

(V) {= {

  : [1]X - [0]X,

  : [1]Y - [0]Y

};= _RA(,V); _E('R',{

  

}); V = ; V = ;

}

  

}

实战


好了,我们的手势系统到这里就完成了。接下来要在实战中检验这套系统是否可靠,做一个简单的图片浏览器,支持图片缩放,旋转,移动,长按。



首先,做好DOM规划,和“之前”一样,我们的事件监听机制并不直接作用在图片上,而是作用在图片的父元素上。







然后,可以开始使用上面的手势检测系统了。


() {  ( G P={P} M={M} R={R} DT={DT} LP={LP}  N=""  ![](:-_2362670-8444910186?M2-%7CV221240)  G );

  }

由于我们的手势系统检测的增量,因此不能直接把增量应用在对象上,而是需要把这些增量累加。以旋转为例:


R() { 对增量进行累加  +=  S({

:

});

  }

至此,我们的手势检测就完成了。






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