实现目标
相信大家都知道毛玻璃效果是怎样的，也可以说是高斯模糊效果。效果图如下：
这是一个透明，且会对背景进行高斯模糊的效果，看起来就像是毛玻璃一样，其实不光是侧滑菜单，只要是view，理论上都可以实现这样的效果，接下来我们就来实现这个效果。
第一步：框架搭建
我使用的android studio，所以要创建这样一个带侧滑菜单的项目非常简单，在新建项目的步骤中，执行到这一步，选择Navigation Drawer Activity就可以了：
android studio会自动创建带有这种侧滑覆盖当前Activity菜单的项目，如果是Eclipse，就得自己去实现了，因为重点不在侧滑菜单上，就不说侧滑菜单的实现了，可以去下面的源码地址看看源码，就能够实现了。
第二步：实现原理
实现之前，得先确认，要通过什么样的方式来实现这个效果。
因为Drawer侧滑菜单背后的View实时都在变动，所以只能将View的图实时的截取下来，进行高斯模糊，再作为Drawer的背景。
这个操作只能在Drawer进行绘制之前完成，因为如果在绘制的时候再进行截取和处理，不仅会卡顿，而且截取的图像不会是现在所需要的。
好在Android中有这样一个事件，叫PreDraw，故名思议，就是绘制之前调用的事件，Android的View在绘制的时候，会首先绘制下一层，那么，拿到View的层级绘制的观察者，当绘制之前，给需要截图的View进行截图然后高斯模糊，设置为Drawer的背景，这样就实现了我们需要的功能。
也许我没有表达清楚，不过没关系，看下面的代码解析，就能够明白了。
第三步：实现代码
首先，需要拿到这个侧滑菜单的控件。android studio生成的侧滑菜单是用Fragment实现的，所以使用如下的代码就能够获取到它：
mNavigationDrawerFragment = (NavigationDrawerFragment)
getSupportFragmentManager().findFragmentById(R.id.navigation_drawer);
这个NavigationDrawerFragment就是我们的侧滑菜单实现的类，可以不去管它。
然后需要获取到这个Fragment中的View，获取View的观察者并且注册PreDraw监听事件：
mNavigationDrawerFragment.getView().getViewTreeObserver().addOnPreDrawListener(new ViewTreeObserver.OnPreDrawListener() {
});
这个OnPreDrawListener需要实现OnPreDraw方法，就在这个方法中，对当前的View，进行截图，并且高斯模糊。
首先找到根控件，并创建一个Bitmap对象来保存截图。
private FrameLayout view; private Bitmap bitmap;
对view初始化后，开始对view进行截图，对view截图的方式如下：
view.buildDrawingCache(); bitmap = view.getDrawingCache();
这样，bitmap中就保存了当前的view的截图，接下来我们要对图片进行高斯模糊，关于高斯模糊的算法，网上有很多，我就随便贴一个（复制来的）：
public static Bitmap doBlur(Bitmap sentBitmap, int radius, boolean canReuseInBitmap) {
// Stack Blur v1.0 from
// http://www.quasimondo.com/StackBlurForCanvas/StackBlurDemo.html
//
// Java Author: Mario Klingemann <mario at quasimondo.com>
// http://incubator.quasimondo.com
// created Feburary 29, 2004
// Android port : Yahel Bouaziz <yahel at kayenko.com>
// http://www.kayenko.com
// ported april 5th, 2012
// This is a compromise between Gaussian Blur and Box blur
// It creates much better looking blurs than Box Blur, but is
// 7x faster than my Gaussian Blur implementation.
//
// I called it Stack Blur because this describes best how this
// filter works internally: it creates a kind of moving stack
// of colors whilst scanning through the image. Thereby it
// just has to add one new block of color to the right side
// of the stack and remove the leftmost color. The remaining
// colors on the topmost layer of the stack are either added on
// or reduced by one, depending on if they are on the right or
// on the left side of the stack.
//
// If you are using this algorithm in your code please add
// the following line:
//
// Stack Blur Algorithm by Mario Klingemann <[email protected]>
Bitmap bitmap;
if (canReuseInBitmap) {
bitmap = sentBitmap;
} else {
bitmap = sentBitmap.copy(sentBitmap.getConfig(), true);
}
if (radius < 1) {
return (null);
}
int w = bitmap.getWidth();
int h = bitmap.getHeight();
int[] pix = new int[w * h];
bitmap.getPixels(pix, 0, w, 0, 0, w, h);
int wm = w - 1;
int hm = h - 1;
int wh = w * h;
int div = radius + radius + 1;
int r[] = new int[wh];
int g[] = new int[wh];
int b[] = new int[wh];
int rsum, gsum, bsum, x, y, i, p, yp, yi, yw;
int vmin[] = new int[Math.max(w, h)];
int divsum = (div + 1) >> 1;
divsum *= divsum;
int dv[] = new int[256 * divsum];
for (i = 0; i < 256 * divsum; i++) {
dv[i] = (i / divsum);
}
yw = yi = 0;
int[][] stack = new int[div][3];
int stackpointer;
int stackstart;
int[] sir;
int rbs;
int r1 = radius + 1;
int routsum, goutsum, boutsum;
int rinsum, ginsum, binsum;
for (y = 0; y < h; y++) {
rinsum = ginsum = binsum = routsum = goutsum = boutsum = rsum = gsum = bsum = 0;
for (i = -radius; i <= radius; i++) {
p = pix[yi + Math.min(wm, Math.max(i, 0))];
sir = stack[i + radius];
sir[0] = (p & 0xff0000) >> 16;
sir[1] = (p & 0x00ff00) >> 8;
sir[2] = (p & 0x0000ff);
rbs = r1 - Math.abs(i);
rsum += sir[0] * rbs;
gsum += sir[1] * rbs;
bsum += sir[2] * rbs;
if (i > 0) {
rinsum += sir[0];
ginsum += sir[1];
binsum += sir[2];
} else {
routsum += sir[0];
goutsum += sir[1];
boutsum += sir[2];
}
}
stackpointer = radius;
for (x = 0; x < w; x++) {
r[yi] = dv[rsum];
g[yi] = dv[gsum];
b[yi] = dv[bsum];
rsum -= routsum;
gsum -= goutsum;
bsum -= boutsum;
stackstart = stackpointer - radius + div;
sir = stack[stackstart % div];
routsum -= sir[0];
goutsum -= sir[1];
boutsum -= sir[2];
if (y == 0) {
vmin[x] = Math.min(x + radius + 1, wm);
}
p = pix[yw + vmin[x]];
sir[0] = (p & 0xff0000) >> 16;
sir[1] = (p & 0x00ff00) >> 8;
sir[2] = (p & 0x0000ff);
rinsum += sir[0];
ginsum += sir[1];
binsum += sir[2];
rsum += rinsum;
gsum += ginsum;
bsum += binsum;
stackpointer = (stackpointer + 1) % div;
sir = stack[(stackpointer) % div];
routsum += sir[0];
goutsum += sir[1];
boutsum += sir[2];
rinsum -= sir[0];
ginsum -= sir[1];
binsum -= sir[2];
yi++;
}
yw += w;
}
for (x = 0; x < w; x++) {
rinsum = ginsum = binsum = routsum = goutsum = boutsum = rsum = gsum = bsum = 0;
yp = -radius * w;
for (i = -radius; i <= radius; i++) {
yi = Math.max(0, yp) + x;
sir = stack[i + radius];
sir[0] = r[yi];
sir[1] = g[yi];
sir[2] = b[yi];
rbs = r1 - Math.abs(i);
rsum += r[yi] * rbs;
gsum += g[yi] * rbs;
bsum += b[yi] * rbs;
if (i > 0) {
rinsum += sir[0];
ginsum += sir[1];
binsum += sir[2];
} else {
routsum += sir[0];
goutsum += sir[1];
boutsum += sir[2];
}
if (i < hm) {
yp += w;
}
}
yi = x;
stackpointer = radius;
for (y = 0; y < h; y++) {
// Preserve alpha channel: ( 0xff000000 & pix[yi] )
pix[yi] = (0xff000000 & pix[yi]) | (dv[rsum] << 16) | (dv[gsum] << 8) | dv[bsum];
rsum -= routsum;
gsum -= goutsum;
bsum -= boutsum;
stackstart = stackpointer - radius + div;
sir = stack[stackstart % div];
routsum -= sir[0];
goutsum -= sir[1];
boutsum -= sir[2];
if (x == 0) {
vmin[y] = Math.min(y + r1, hm) * w;
}
p = x + vmin[y];
sir[0] = r[p];
sir[1] = g[p];
sir[2] = b[p];
rinsum += sir[0];
ginsum += sir[1];
binsum += sir[2];
rsum += rinsum;
gsum += ginsum;
bsum += binsum;
stackpointer = (stackpointer + 1) % div;
sir = stack[stackpointer];
routsum += sir[0];
goutsum += sir[1];
boutsum += sir[2];
rinsum -= sir[0];
ginsum -= sir[1];
binsum -= sir[2];
yi += w;
}
}
bitmap.setPixels(pix, 0, w, 0, 0, w, h);
return (bitmap);
}
第一个参数为需要高斯模糊的图片，第二个参数可以理解为模糊效果大小，第三个参数表示位图是否可以重复使用。
好了，有了处理好的图片，就可以设置到Drawer的背景里了。
。。。
真的吗？
仔细一想，当然不对，现在截的图是整个view的图，而我们的Drawer是慢慢侧滑出来的，随时都可能停止，所以，使用完整的图肯定是不行的。
那么就需要计算出截取view的图片的位置，和设置到Drawer的位置，具体可以参考下图：
从图上可以看的出来，其中需要的参数都是有联系的，也就是说，只要能得到其中的一个参数，其他的就能同时拿到了。
Drawer的宽度可以定死，例子中定的是240，现在就只需要获取到侧滑到哪一个位置就能够算出所有的参数。
在View中，有这样一个方法，叫做getLocationInWindow，可以获取到当前View在整个Window中的位置，可以想象的到，获取到的肯定是一个负数，通过Drawer的宽度和这个负数，可以很简单的算出来显示的宽度。（View中除了getLocationInWindow，还有很多其他的方法，获取相对于各种视图的位置，大家可以研究一下）。
首先获取到位置：
int[] location = new int[2]; mNavigationDrawerFragment.getView().getLocationInWindow(location); blur(bitmap, listView, location[0]);//只传x坐标
blur函数就是我们处理位置的细节了，传的listView是Fragment里的唯一一个view：
private void blur(Bitmap bkg, View view,int width) {
float scaleFactor = 4;//缩放图片，缩放之后模糊效果更好
float radius = 2;
Bitmap overlay = Bitmap.createBitmap((int) (view.getMeasuredWidth()/scaleFactor),
(int) (view.getMeasuredHeight()/scaleFactor), Bitmap.Config.ARGB_8888);
Canvas canvas = new Canvas(overlay);
canvas.translate(-view.getLeft()/scaleFactor, -view.getTop()/scaleFactor);
canvas.scale(1 / scaleFactor, 1 / scaleFactor);
Paint paint = new Paint();
paint.setFlags(Paint.FILTER_BITMAP_FLAG);
float visibleWidth = slideMenuWidth +width;//可见宽
int visibleHeight = view.getHeight();//可见高
//从view的截图中截取的区域，+10和下面-10的原因是，高斯模糊的边有时会有黑影，所以增大模糊区域
Rect src = new Rect(0,0, (int)(visibleWidth)+10, visibleHeight);
RectF dest = new RectF(-width - 10, 0, slideMenuWidth, visibleHeight);//设置Drawer背景的区域
canvas.drawBitmap(bkg, src, dest, paint);
overlay = ImageUtils.doBlur(overlay, (int)radius, true);//进行高斯模糊操作
if (Build.VERSION.SDK_INT < 16) {//16level以前使用这个方法，在16中被废弃
view.setBackgroundDrawable(new BitmapDrawable(getResources(), overlay));
} else {
view.setBackground(new BitmapDrawable(getResources(), overlay));
}
}
整个的事件监听代码如下：
mNavigationDrawerFragment.getView().getViewTreeObserver().addOnPreDrawListener(new ViewTreeObserver.OnPreDrawListener() {
@Override
public boolean onPreDraw() {
if (bitmap == null) {
view.buildDrawingCache();
bitmap = view.getDrawingCache();
}
int[] location = new int[2];
mNavigationDrawerFragment.getView().getLocationInWindow(location);
blur(bitmap, listView, location[0]);//只传x坐标
return true;
}
});
到这里，侧滑菜单的毛玻璃效果就已经完成了。
结语
如果能够理解我上面使用的方法，我相信大家一定能够举一反三，实现所有view的毛玻璃效果，这个例子的代码，我会放到github上，这里就是链接地址：https://github.com/xjyaikj/GlassSlideMenuSample，如果代码有什么不对，或者值得优化的地方，非常希望您能跟我交流，我的联系方式在左边个人资料的下面。