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]; 
【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值