iOS学习之UIView

       UIView表示屏幕上的一块矩形区域,它在App中占有绝对重要的地位,因为iOS中几乎所有可视化控件都是UIView的子类。负责渲染区域的内容,并且响应该区域内发生的触摸事件

       UIView的功能 1.管理矩形区域里的内容2.处理矩形区域中的事件3.子视图的管理 4.还能实现动画  UIView的子类也具有这些功能

下图就是视图的内层次


1、三个结构体 CGPoint、CGSize、CGRect

1.1  CGPoint

struct CGPoint {  
  CGFloat x;  
  CGFloat y;  
};  
typedef struct CGPoint CGPoint;  

看到这个想必你已经懂了,不再解释。

1.2 CGSize

struct CGSize {  
  CGFloat width;  
  CGFloat height;  
};  
typedef struct CGSize CGSize;  

不解释。

1.3 CGRect

struct CGRect {  
  CGPoint origin;  //偏移是相对父视图的  
  CGSize size;  
};  
typedef struct CGRect CGRect; 

同样 不解释。

这三个结构体均在一个头文件里:CGGeometry.h


2、视图的最基本属性

frame和center都是相对于父视图的,bounds是相对于自身的

frame   是CGRect  frame的origin是相对于父视图的左上角原点(0,0)的位置,改变视图的frame会改变center

center  是CGPoint  指的就是整个视图的中心点,改变视图的center也会改变frame

bounds 是CGRect  是告诉子视图本视图的原点位置(通俗的说就是,子视图的frame的origin与父视图的bounds的origin的差,就是子视图相对于父视图左上角的位置,如果结果为负,则子视图在父视图外)





本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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