UIImage 虚线框 可以用作 UITextfield、UIButton 的background,

本文介绍了一个在Swift中创建带有特定尺寸、颜色及虚线边框的UIImage的方法。通过使用UIGraphicsBeginImageContextWithOptions等函数,实现了一个自定义的UIImage扩展方法getImageWithLineBroken,该方法允许开发者轻松地生成具有虚线边界的透明图片。

1.方法一、

//size是背景图尺寸,border color是边框颜色,border width是边框大小。

extension UIImage {


    class public func getImageWithLineBroken(size:CGSize,borderColor:UIColor,borderWidth:CGFloat) -> UIImage {

        

        UIGraphicsBeginImageContextWithOptions(size, false, 0.0);

        UIColor.clearColor().set()

        let context = UIGraphicsGetCurrentContext();

        CGContextBeginPath(context);

        CGContextSetLineWidth(context, borderWidth);

        CGContextSetStrokeColorWithColor(context, borderColor.CGColor);

        let lengths:[CGFloat] = [3, 1];

        CGContextSetLineDash(context, 0, lengths, 1);

        

        // line 1

        CGContextMoveToPoint(context, 30.0, 0.0);

        CGContextAddLineToPoint(context, 170, 0.0);

        

        // line 2

        CGContextAddArcToPoint(context, 200 , 30, 170, 60, 30)

        

        // line 3

        //CGContextAddLineToPoint(context, 200, 30);

        

        // line 4

        CGContextAddLineToPoint(context, 170, 60);

        CGContextAddLineToPoint(context, 30, 60);


        CGContextAddArcToPoint(context, 0 , 30, 30, 0, 30)

        CGContextAddLineToPoint(context, 30, 0);


//        CGContextAddArc(context, 170, 30, 30, CGFloat(M_PI * 270/180), CGFloat(M_PI_2), 0)

//        //CGContextMoveToPoint(context, 170, 60);

//        CGContextAddLineToPoint(context, 30, 60);

//

//        CGContextAddArc(context, 30, 30, 30, CGFloat(M_PI_2), CGFloat(M_PI * 270/180), 0)

//        CGContextMoveToPoint(context, 170, 60);


        CGContextStrokePath(context);

        let image = UIGraphicsGetImageFromCurrentImageContext();

        UIGraphicsEndImageContext();

        

        return image

    }



内容概要:文章以“智能网页数据标注工具”为例,深入探讨了谷歌浏览器扩展在毕业设计中的实战应用。通过开发具备实体识别、情感分类等功能的浏览器扩展,学生能够融合前端开发、自然语言处理(NLP)、本地存储与模型推理等技术,实现高效的网页数据标注系统。文中详细解析了扩展的技术架构,涵盖Manifest V3配置、内容脚本与Service Worker协作、TensorFlow.js模型在浏览器端的轻量化部署与推理流程,并提供了核心代码实现,包括文本选择、标注工具栏动态生成、高亮显示及模型预测功能。同时展望了多模态标注、主动学习与边缘计算协同等未来发展方向。; 适合人群:具备前端开发基础、熟悉JavaScript和浏览器机制,有一定AI模型应用经验的计算机相关专业本科生或研究生,尤其适合将浏览器扩展与人工智能结合进行毕业设计的学生。; 使用场景及目标:①掌握浏览器扩展开发全流程,理解内容脚本、Service Worker与弹出页的通信机制;②实现在浏览器端运行轻量级AI模型(如NER、情感分析)的技术方案;③构建可用于真实场景的数据标注工具,提升标注效率并探索主动学习、协同标注等智能化功能。; 阅读建议:建议结合代码实例搭建开发环境,逐步实现标注功能并集成本地模型推理。重点关注模型轻量化、内存管理与DOM操作的稳定性,在实践中理解浏览器扩展的安全机制与性能优化策略。
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