SDWebImage使用——一个可管理远程图片加载的类库

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SDWebImage使用——一个可管理远程图片加载的类库

SDWebImage托管在github上。https://github.com/rs/SDWebImage

这个类库提供一个UIImageView类别以支持加载来自网络的远程图片。具有缓存管理、异步下载、同一个URL下载次数控制和优化等特征。

将SDWebImage类库添加入工程时,一定注意需要添加MapKit.framework,如图所示,因为MKAnnotationView+WebCache.h依赖该framework。

使用示范的代码:

1.     UITableView使用UIImageView+WebCache类(基本应用,UIImageView的一个category)

前提#import导入UIImageView+WebCache.h文件,然后在tableview的cellForRowAtIndexPath:方法下:

  1. #import "UIImageView+WebCache.h"  
  2.   
  3. ...  
  4.   
  5. - (UITableViewCell *)tableView:(UITableView *)tableView cellForRowAtIndexPath:(NSIndexPath *)indexPath  
  6. {  
  7.     static NSString *MyIdentifier = @"MyIdentifier";  
  8.   
  9.     UITableViewCell *cell = [tableView dequeueReusableCellWithIdentifier:MyIdentifier];  
  10.   
  11.     if (cell == nil)  
  12.     {  
  13.         cell = [[[UITableViewCell alloc] initWithStyle:UITableViewCellStyleDefault  
  14.                                        reuseIdentifier:MyIdentifier] autorelease];  
  15.     }  
  16.   
  17.     // Here we use the new provided setImageWithURL: method to load the web image  
  18.     [cell.imageView setImageWithURL:[NSURL URLWithString:@"http://www.domain.com/path/to/image.jpg"]  
  19.                    placeholderImage:[UIImage imageNamed:@"placeholder.png"]];  
  20.   
  21.     cell.textLabel.text = @"My Text";  
  22.     return cell;  
  23. }  

基本代码:

  1. [imageView setImageWithURL:[NSURL URLWithString:@<a href="http://www.domain.com/path/image.jpg">http://www.domain.com/path/image.jpg</a>]];  

针对iOS4+目标平台,还可以使用如下块语句:

  1. // Here we use the new provided setImageWithURL: method to load the web image  
  2. [cell.imageView setImageWithURL:[NSURL URLWithString:@"http://www.domain.com/path/to/image.jpg"]  
  3.                placeholderImage:[UIImage imageNamed:@"placeholder.png"]  
  4.                         success:^(UIImage *image) {... success code here ...}  
  5.                         failure:^(NSError *error) {... failure code here ...}];  

2.     使用SDWebImageManager类:可以进行一些异步加载的工作。

  1. SDWebImageManager *manager = [SDWebImageManager sharedManager];  
  2. UIImage *cachedImage = [manager imageWithURL:url]; // 将需要缓存的图片加载进来  
  3. if (cachedImage) {  
  4.       // 如果Cache命中,则直接利用缓存的图片进行有关操作  
  5.       // Use the cached image immediatly  
  6. } else {  
  7.       // 如果Cache没有命中,则去下载指定网络位置的图片,并且给出一个委托方法  
  8.       // Start an async download  
  9.      [manager downloadWithURL:url delegate:self];  
  10. }  

当然你的类要实现SDWebImageManagerDelegate协议,并且要实现协议的webImageManager:didFinishWithImage:方法。

  1. // 当下载完成后,调用回调方法,使下载的图片显示  
  2. - (void)webImageManager:(SDWebImageManager *)imageManager didFinishWithImage:(UIImage *)image {  
  3.     // Do something with the downloaded image  
  4. }  

3.     独立的异步图像下载
可能会单独用到异步图片下载,则一定要用downloaderWithURL:delegate:来建立一个SDWebImageDownloader实例。

  1. downloader =[SDWebImageDownloader downloaderWithURL:url delegate:self];  

这样SDWebImageDownloaderDelegate协议的方法imageDownloader:didFinishWithImage:被调用时下载会立即开始并完成。


4.     独立的异步图像缓存

SDImageCache类提供一个创建空缓存的实例,并用方法imageForKey:来寻找当前缓存。

  1. UIImage*myCachedImage = [[SDImageCache sharedImageCache] imageFromKey:myCacheKey];  

存储一个图像到缓存是使用方法storeImage: forKey:

  1. [[SDImageCachesharedImageCache] storeImage:myImage forKey:myCacheKey];  

默认情况下,图像将被存储在内存缓存和磁盘缓存中。如果仅仅是想内存缓存中,要使用storeImage:forKey:toDisk:方法的第三个参数带一负值
来替代。

 

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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