自定义的导航控制中设置保留系统默认的透明传统效果

基于ESP32与菲涅尔透镜的摩托车AR HUD头盔导航系统设计与实现 抬头显示(HUD)技术通过将关键信息投影至用户视野前方,实现视线无需离开观察目标即可获取数据,这一原理在航空与汽车领域已广泛应用。其核心在于解决视觉辐辏调节冲突,即通过光学系统形成视觉距离与真实路况相近的虚像,从而减少眼部疲劳,提升安全性。在嵌入式系统与物联网技术推动下,HUD正朝着低成本、模块化方向发展,为消费级创新应用提供了可能。本项目聚焦于摩托车骑行场景,利用ESP32微控制器作为核心处理单元,结合菲涅尔透镜构建轻量化光学系统,并通过蓝牙通信与手机App协同,实现了导航信息的AR叠加显示。系统充分体现 阅读详情
#import "MyNavigationController.h"

@interface MyNavigationController ()

@end

@implementation MyNavigationController

- (void)viewDidLoad {
    [super viewDidLoad];
    // Do any additional setup after loading the view.
}

+(void)initialize
{
    // 1.获得bar对象
    UINavigationBar *navBar = [UINavigationBar appearance];
    

    // 2.1.设置bar背景
    
    // 设置导航栏背景图片
//    [navBar setBackgroundImage:[UIImage imageNamed:@"viewBg"] forBarMetrics:UIBarMetricsDefault];
    
    // 设置导航栏背景色
    [navBar setBarTintColor:[UIColor orangeColor]];
    
    // 要保持默认的透明传统效果,需要设置下面2个方法
    [navBar setTranslucent:YES];
    [navBar setShadowImage:[[UIImage alloc] init]];
    
    // 这个方法可以不写
    [navBar setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];
    
}

@end

延伸阅读:

以前一直没用过带透明的导航栏图片,现在项目要用到这样的。以为放上图片就是自动透明了

可是,发现透明那部竟然是黑的。无论怎么clearcolor 都不行。百度了很多页也没有查到可以用的方法。

最后在http://stackoverflow.com 找到一个关键点  :

viewDidLoad

。导航自定义图片设置这里也顺便贴出来吧

- (void) setNavBarImg:(UINavigationBar *)navBar
{
#define kSCNavBarImageTag 10
    
    if ([navBar respondsToSelector:@selector(setBackgroundImage:forBarMetrics:)])
    {
        //if iOS 5.0 and later
        [navBar setBackgroundImage:ThemeImageName(@"bg_nav@2x") forBarMetrics:UIBarMetricsDefault];
    }
    else
    {
        UIImageView *imageView = (UIImageView *)[navBar  viewWithTag:kSCNavBarImageTag];
        [imageView setBackgroundColor:ClearColor];
        if (imageView == nil)
        {
            imageView = [[UIImageView alloc] initWithImage:
                         ThemeImageName(@"bg_nav@2x")];
            [imageView setTag:kSCNavBarImageTag];
            [navBar insertSubview:imageView atIndex:0];
        }
    }
}

如果你的图片是有透明的。如果你在百度里搜。那你真的要搜死了。。


方法:

    [self.navigationController.navigationBar setTranslucent:YES];
//    为什么要加这个呢,shadowImage 是在ios6.0以后才可用的。但是发现5.0也可以用。不过如果你不判断有没有这个方法,
//    而直接去调用可能会crash,所以判断下。作用:如果你设置了上面那句话,你会发现是透明了。但是会有一个阴影在,下面的方法就是去阴影
    if ([self.navigationController.navigationBar respondsToSelector:@selector(shadowImage)])
    {
        [self.navigationController.navigationBar setShadowImage:[[UIImage alloc] init]];
    }
//    以上面4句是必须的,但是习惯还是加了下面这句话
    [self.navigationController.navigationBar setBackgroundColor:ClearColor];


EXACT-MPPI:基于精确ESDF的确定性实时导航控制 带符号距离函数(SDF)是机器人环境建模的基础几何工具,其精度与可微性直接决定运动规划的安全边界;而模型预测控制(MPC)类方法依赖精确、低延迟的状态反馈以保障闭环稳定性。EXACT-MPPI将二者深度耦合,摒弃神经网络拟合SDF的统计近似路径,转而通过解析式点云处理构建亚厘米级精确带符号距离函数(ESDF),使MPPI控制器得以在无标注、无GPU、甚至树莓派级硬件上,实现对物理边界的确定性感知与梯度驱动的实时避障。该方案直击‘感知-规划-控制’链路中因多级表征失真导致的鲁棒性衰减问题,适用于ROS2导航栈 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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