CAShapeLayer

本文详细介绍如何利用Swift和Core Animation在iOS应用中创建并实现动态圆形的绘制过程。通过创建一个UIView,设置其背景颜色,并使用UIBezierPath和CAShapeLayer绘制圆形路径。文章进一步解释了如何为形状图层添加动画,使圆形从无到有逐渐显现,实现了流畅的动画效果。

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    UIView *showView = [[UIView alloc] initWithFrame:CGRectMake(100, 100, 100, 100)];

    [self.view addSubview:showView];

    showView.backgroundColor = [UIColor redColor];

    showView.alpha = 0.5;

    

    

    

    // 贝塞尔曲线(创建一个圆)

    UIBezierPath *path = [UIBezierPath bezierPathWithArcCenter:CGPointMake(100 / 2.f, 100 / 2.f)

                                                        radius:100 / 2.f

                                                    startAngle:0

                                                      endAngle:M_PI * 2

                                                     clockwise:YES];

    

    

    

    // 创建一个shapeLayer

    CAShapeLayer *layer = [CAShapeLayer layer];

    layer.frame         = showView.bounds;                // 与showView的frame一致

    layer.strokeColor   = [UIColor greenColor].CGColor;   // 边缘线的颜色

    layer.fillColor     = [UIColor blueColor].CGColor;   // 闭环填充的颜色

    layer.lineCap       = kCALineCapSquare;               // 边缘线的类型

    layer.path          = path.CGPath;                    // 从贝塞尔曲线获取到形状

    layer.lineWidth     = 4.0f;                           // 线条宽度

    layer.strokeStart   = 0.0f;

 

    // 将layer添加进图层

    [showView.layer addSublayer:layer];

 

    // 给这个layer添加动画效果

    CABasicAnimation *pathAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"strokeEnd"];

    pathAnimation.duration = 1.0;

    pathAnimation.fromValue = [NSNumber numberWithFloat:0.0f];

    pathAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat:1.0f];

    [layer addAnimation:pathAnimation forKey:nil];

转载于:https://www.cnblogs.com/ganeveryday/p/4980534.html

数据集介绍:野生动物与家畜多目标检测数据集 数据集名称:野生动物与家畜多目标检测数据集 数据规模: - 训练集:1,540张图片 - 验证集:377张图片 - 测试集:316张图片 分类类别: Brown-bear(棕熊)、Chicken(鸡)、Fox(狐狸)、Hedgehog(刺猬)、Horse(马)、Mouse(老鼠)、Sheep(绵羊)、Snake(蛇)、Turtle(龟)、Rabbit(兔)及通用object(物体)共11个类别 标注格式: YOLO格式标注,包含归一化坐标与类别索引,支持目标检测模型训练 数据特性: 涵盖航拍与地面视角,包含动物个体及群体场景,适用于复杂环境下的多目标识别 农业智能化管理: 通过检测家畜(鸡/马/绵羊等)数量及活动状态,辅助畜牧场自动化管理 生态监测系统: 支持野生动物(棕熊/狐狸/刺猬等)识别与追踪,用于自然保护区生物多样性研究 智能安防应用: 检测农场周边危险动物(蛇/狐狸),构建入侵预警系统 动物行为研究: 提供多物种共存场景数据,支持动物群体交互行为分析 高实用性标注体系: - 精细标注包含动物完整轮廓的边界框 - 特别区分野生动物与家畜类别,支持跨场景迁移学习 多维度覆盖: - 包含昼间/复杂背景/遮挡场景 - 涵盖陆地常见中小型动物与禽类 - 提供通用object类别适配扩展需求 工程适配性强: - 原生YOLO格式适配主流检测框架(YOLOv5/v7/v8等) - 验证集与测试集比例科学,支持可靠模型评估 生态价值突出: - 同步覆盖濒危物种(龟类)与常见物种 - 支持生物多样性保护与农业生产的双重应用场景
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