11、在视图中绘制图形的全面指南

在视图中绘制图形的全面指南

1. 图形绘制基础

在向用户展示图形图像时,视图是最基础的类。图形图像包括按钮、照片、文本等用户能看到的一切。Cocoa 和 UIKit 提供了各种各样的控件,几乎能满足所有需求,例如显示文本、图像、按钮等。但有些数据需要以特定方式绘制,比如绘制数据图表或创建自定义按钮类。

在进行图形绘制前,了解 OS X 和 iOS 中图形的工作原理很有帮助。虽然 OS X 和 iOS 使用相同的术语和技术,但具体的 API 不同。应用程序绘制图形时,首先要创建一个绘图的画布,Cocoa 称之为图形上下文。图形上下文定义了画布的大小以及颜色信息的使用方式,例如可以有黑白画布、灰度画布、16 位彩色画布等。

图形绘制的基本单位是路径,路径可以是任何形状,如圆形、方形、多边形、曲线等。路径可以进行描边或填充操作。描边是指在路径边缘绘制线条,填充则是用颜色填充路径所包含的区域。在描边或填充路径时,可以指定颜色,也可以使用渐变,并且颜色可以是部分透明的,这样就能通过组合不同的路径和颜色构建复杂的图形。

2. 像素网格与视网膜显示屏

iOS 和 OS X 的所有显示系统都基于像素网格的概念。不同设备的像素数量和每个像素的物理大小各不相同,趋势是像素数量增多且尺寸变小,因为像素越小,图像越平滑。

创建图形上下文时,需要指定其大小。例如,创建一个宽 300 像素、高 400 像素的上下文,画布就会设置为该大小,在画布外的绘制内容会被忽略。创建上下文会定义一个绘图的坐标空间,在 iOS 中坐标 (0,0) 位于左上角,在 OS X 中位于左下角。

苹果的最新设备采用了视网膜显示屏,这种显示屏的像素非

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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