Associated Objects

本文深入探讨Objective-C的关联对象特性,介绍了如何利用这一特性在现有类中添加自定义属性,以及不同关联策略的详细说明。同时,文章还讨论了在实际应用中使用关联对象的最佳实践和常见误区。
#import <objc/runtime.h>

Objective-C开发者应该小心谨慎地遵循这个危险咒语的各种准则。一个很好的原因的就是:混乱的运行时代码会改变运行在其架构之上的所有代码。

从利的角度来讲, <objc/runtime.h> 中的函数具有其他方式做不到的、能为应用和框架提供强大功能的能力。而从弊的角度来讲,它可能会会毁掉代码的sanity meter,一切代码和逻辑都可能被异常糟糕的副作用影响(terrifying side-effects)。

因此,我们怀着巨大的恐惧来思考这个与“魔鬼的交易”(Faustian bargain),一起来看看这个最多地被NSHipster读者们要求讲讲的主题之一:对象关联(associated objects)。


对象关联(或称为关联引用)本来是Objective-C 2.0运行时的一个特性,起始于OS X Snow Leopard和iOS 4。相关参考可以查看 <objc/runtime.h> 中定义的以下三个允许你将任何键值在运行时关联到对象上的函数:

  • objc_setAssociatedObject
  • objc_getAssociatedObject
  • objc_removeAssociatedObjects

为什么我说这个很有用呢?因为这允许开发者对已经存在的类在扩展中添加自定义的属性,这几乎弥补了Objective-C最大的缺点

NSObject+AssociatedObject.h

@interface NSObject (AssociatedObject)
@property (nonatomic, strong) id associatedObject;
@end

NSObject+AssociatedObject.m

@implementation NSObject (AssociatedObject)
@dynamic associatedObject;

- (void)setAssociatedObject:(id)object {
     objc_setAssociatedObject(self, @selector(associatedObject), object, OBJC_ASSOCIATION_RETAIN_NONATOMIC);
}

- (id)associatedObject {
    return objc_getAssociatedObject(self, @selector(associatedObject));
}

通常推荐的做法是添加的属性最好是 static char 类型的,当然更推荐是指针型的。通常来说该属性应该是常量、唯一的、在适用范围内用getter和setter访问到:

static char kAssociatedObjectKey;

objc_getAssociatedObject(self, &kAssociatedObjectKey);

然而可以用更简单的方式实现:用selector。

Since SELs are guaranteed to be unique and constant, you can use _cmd as the key for objc_setAssociatedObject(). #objective-c #snowleopard

— Bill Bumgarner (@bbum) August 28, 2009</blockquote>

关联对象的行为

属性可以根据定义在枚举类型 objc_AssociationPolicy 上的行为被关联在对象上:

Behavior@property EquivalentDescription
OBJC_ASSOCIATION_ASSIGN@property (assign) 或 @property (unsafe_unretained)指定一个关联对象的弱引用。
OBJC_ASSOCIATION_RETAIN_NONATOMIC@property (nonatomic, strong)指定一个关联对象的强引用,不能被原子化使用。
OBJC_ASSOCIATION_COPY_NONATOMIC@property (nonatomic, copy)指定一个关联对象的copy引用,不能被原子化使用。
OBJC_ASSOCIATION_RETAIN@property (atomic, strong)指定一个关联对象的强引用,能被原子化使用。
OBJC_ASSOCIATION_COPY@property (atomic, copy)指定一个关联对象的copy引用,能被原子化使用。

OBJC_ASSOCIATION_ASSIGN 类型关联在对象上的弱引用不代表0 retian的 weak 弱引用,行为上更像 unsafe_unretained 属性,所以当在你的视线中调用weak的关联对象时要相当小心。

根据WWDC 2011, Session 322 (第36分钟左右)发布的内存销毁时间表,被关联的对象在生命周期内要比对象本身释放的晚很多。它们会在被 NSObject -dealloc 调用的 object_dispose() 方法中释放。

删除属性

你可以会在刚开始接触对象关联时想要尝试去调用 objc_removeAssociatedObjects() 来进行删除操作,但如文档中所述,你不应该自己手动调用这个函数:

此函数的主要目的是在“初试状态”时方便地返回一个对象。你不应该用这个函数来删除对象的属性,因为可能会导致其他客户对其添加的属性也被移除了。规范的方法是:调用 objc_setAssociatedObject 方法并传入一个 nil 值来清除一个关联。

优秀样例

  • 添加私有属性用于更好地去实现细节。当扩展一个内建类的行为时,保持附加属性的状态可能非常必要。注意以下说的是一种非常_教科书式_的关联对象的用例:AFNetworking在 UIImageView 的category上用了关联对象来保持一个operation对象,用于从网络上某URL异步地获取一张图片。
  • 添加public属性来增强category的功能。有些情况下这种(通过关联对象)让category行为更灵活的做法比在用一个带变量的方法来实现更有意义。在这些情况下,可以用关联对象实现一个一个对外开放的属性。回到上个AFNetworking的例子中的 UIImageView category,它的 imageResponseSerializer方法允许图片通过一个滤镜来显示、或在缓存到硬盘之前改变图片的内容。
  • 创建一个用于KVO的关联观察者。当在一个category的实现中使用KVO时,建议用一个自定义的关联对象而不是该对象本身作观察者。

反例

  • 当值不需要的时候建立一个关联对象。一个常见的例子就是在view上创建一个方便的方法去保存来自model的属性、值或者其他混合的数据。如果那个数据在之后根本用不到,那么这种方法虽然是没什么问题的,但用关联到对象的做法并不可取。
  • 当一个值可以被其他值推算出时建立一个关联对象。例如:在调用 cellForRowAtIndexPath: 时存储一个指向view的 UITableViewCell 中accessory view的引用,用于在 tableView:accessoryButtonTappedForRowWithIndexPath: 中使用。
  • 用关联对象替代X,这里的X可以代表下列含义:

比起其他解决问题的方法,关联对象应该被视为最后的选择(事实上category也不应该作为首选方法)。

和其他精巧的trick、hack、workaround一样,一般人都会在刚学习完之后乐于寻找场景去使用一下。尽你所能去理解和欣赏它在正确使用时它所发挥的作用,同时当你选择_这个_解决办法时,也要避免当被轻蔑地问起“这是个什么玩意?”时的尴尬。

转载https://nshipster.cn/associated-objects/

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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