从相册中取出gif图片

本文介绍了一种在iOS应用中从相册选择图片并进行处理的方法。通过使用ALAssetsLibrary和UIImagePickerController,实现了获取选中图片的URL,进一步加载ALAsset并获取其默认表示形式以读取图像数据,最后保存到指定路径。
NSURL *imageRefURL = [info valueForKey:UIImagePickerControllerReferenceURL];
                    
                    ALAssetsLibrary* assetLibrary = [[ALAssetsLibrary alloc] init];
                    void (^ALAssetsLibraryAssetForURLResultBlock)(ALAsset *) = ^(ALAsset *asset) {

                        if (asset != nil) {

                            [[NSFileManager defaultManager] removeItemAtPath:[PaiKeUnity getPrevImgPath] error:nil];

                            ALAssetRepresentation *rep = [asset defaultRepresentation];
                            Byte *imageBuffer = (Byte*)malloc(rep.size);
                            NSUInteger bufferSize = [rep getBytes:imageBuffer fromOffset:0.0 length:rep.size error:nil];
                            NSData *imageData = [NSData dataWithBytesNoCopy:imageBuffer length:bufferSize freeWhenDone:YES];
                            [imageData writeToFile:[PaiKeUnity getPrevImgPath] atomically:YES];

                            [self setPrevImage];
                        }
                        else {
                        }                        
                    };
                    
                    [assetLibrary assetForURL:imageRefURL
                                  resultBlock:ALAssetsLibraryAssetForURLResultBlock 
                                 failureBlock:^(NSError *error){
                                 }];
                    [assetLibrary release]; 
Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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