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]; 
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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