UIImageView的API

本文详细介绍了UIImageView类的使用方法,包括初始化不同状态的图像视图,设置动画图像,控制动画播放,以及响应用户交互的状态变化。同时涵盖了UIImageView的属性,如显示的图像、突出显示的图像、动画图像数组、动画持续时间和重复次数等。

- (instancetype)initWithImage:(UIImage *)image;

返回使用指定图像初始化的图像视图。

 

- (instancetype)initWithImage:(UIImage *)image highlightedImage:(UIImage *)highlightedImage;

返回使用指定的常规和突出显示的图像初始化的图像视图。

 

@property(nonatomic, strong) UIImage *image;

图像视图中显示的图像。

 

@property(nonatomic, strong) UIImage *highlightedImage;

突出显示的图像显示在图像视图中。

 

@property(nonatomic, copy) NSArray<UIImage *> *animationImages;

用于动画的image对象数组。

 

@property(nonatomic, copy) NSArray<UIImage *> *highlightedAnimationImages;

突出显示视图时用于动画的image对象数组。

 

@property(nonatomic) NSTimeInterval animationDuration;

经过一个图像循环所需的时间。

 

@property(nonatomic) NSInteger animationRepeatCount;

指定重复动画的次数。

 

- (void)startAnimating;

开始为接收器中的图像设置动画。

 

- (void)stopAnimating;

停止在接收器中设置动画图像。

 

@property(nonatomic, readonly, getter=isAnimating) BOOL animating;

返回一个布尔值,指示动画是否正在运行。

@property(nonatomic, getter=isUserInteractionEnabled) BOOL userInteractionEnabled;

一个布尔值,用于确定是否忽略用户事件并从事件队列中删除。

 

@property(nonatomic, getter=isHighlighted) BOOL highlighted;

一个布尔值,用于确定图像是否突出显示。

 

@property(nonatomic, strong) UIColor *tintColor;

用于在视图层次结构中着色模板图像的颜色。

 

@property(nonatomic) BOOL adjustsImageWhenAncestorFocused;

允许在祖先变得专注时做出回应。

 

@property(readonly, strong) UILayoutGuide *focusedFrameGuide;

聚焦图像视图时使用的布局指南。

 

@property(nonatomic) BOOL masksFocusEffectToContents;

一个布尔值,指示浮动聚焦外观是否使用图像的Alpha通道。

 

@property(nonatomic, strong, readonly) UIView *overlayContentView;

用于在图像视图顶部托管分层内容的视图。

转载于:https://www.cnblogs.com/cchHers/p/11245353.html

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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