Quartz 2D 实例:Watermark

本文介绍了一个简单的 iOS 应用程序如何使用 Objective-C 为 UIImage 添加文本水印的方法。通过自定义 UIImage 的分类,实现了在图片底部居中位置添加白色、加粗且字号为 25 的水印文字。

UIImage+Watermark.h

#import <UIKit/UIKit.h>

@interface UIImage (Watermark)

- (UIImage *)watermarkImageWithText:(NSString *)text;

@end

UIImage+Watermark.m

#import "UIImage+Watermark.h"

@implementation UIImage (Watermark)

- (UIImage *)watermarkImageWithText:(NSString *)text
{
    //1.取到上下文
    UIGraphicsBeginImageContext(self.size);

    //2.绘制图片
    [self drawInRect:CGRectMake(0, 0, self.size.width, self.size.height)];

    //3.绘制水印文字
    CGRect textRect = CGRectMake(0, self.size.height - 30, self.size.width, 30);

    NSMutableParagraphStyle *style = [[NSMutableParagraphStyle defaultParagraphStyle] mutableCopy];
    style.alignment = NSTextAlignmentCenter;

    NSDictionary *attr = @{
                           NSFontAttributeName: [UIFont boldSystemFontOfSize:25],
                           NSParagraphStyleAttributeName: style,
                           NSForegroundColorAttributeName: [UIColor whiteColor]
                           };
//    [[UIColor whiteColor] set];
    [text drawInRect:textRect withAttributes:attr];

    //4.获取到绘制完成的图片
    UIImage *watermarkedImage = UIGraphicsGetImageFromCurrentImageContext();

    //5.结束在图片上的绘制
    UIGraphicsEndImageContext();

    return watermarkedImage;
}

@end

ViewController.m

#import "ViewController.h"
#import "UIImage+Watermark.h"

@interface ViewController ()

@end

@implementation ViewController

- (void)viewDidLoad {
    [super viewDidLoad];

   //水印
    UIImage *originImage = [UIImage imageNamed:@"屏幕快照 2015-04-04 16.21.17.png"];

    UIImage *watermarkedImage = [originImage watermarkImageWithText:@"Mainning.blog"];

    UIImageView *imgView = [[UIImageView alloc] initWithImage:watermarkedImage];
    imgView.frame = self.view.bounds;

    [self.view addSubview:imgView];
}

@end

这里写图片描述

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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