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]; 
【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
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