封装自己的控件库 iPhone静态库的应用

本文详细介绍如何在iOS开发中,使用静态库封装自定义组件CheckButton,包括创建静态库、资源束处理、静态库调用及分发过程。

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由于iPhone控件的极度匮乏和自定义组件在重用上的限制,在过去的项目中我们积累了大量的“纯代码”组件——因为IB本身的限制,我们无法把这些组件封装为IB组件库(本来我们想通过分发xib文件的方式重用这些组件,但最终发现这根本不可能,苹果的Plug-in编程不支持iPhone)。

最终我们想到了静态库。虽然这仍然还是一种比较原始的复用方式,但起码我们可以隐藏组件的源代码。

下面, 我们使用iPhone静态库把自定义组件CheckButton进行进一步的封装。(组件的实现参考前一篇博文《自定义控件复选框和单选框的实现》)

一、实现静态库

新建工程,选择Library下的Cocoa Touch Static Library。给工程命名,例如:yhyLibrary。                 

复制CheckButton组件的4个源文件:CheckButton.h、CheckButton.m、RadioGroup.h、RadioGroup.m到Classes目录下,同时把CheckButton的4个资源文件:check.png、uncheck.png、radio.png、unradio.png,复制到工程文件夹。

按下 ⌘+b编译,在Products目录下即产生一个 .a文件。

二、新建资源束

静态库中并不能包含资源文件,虽然我们已经把4个资源文件(.png文件)拷贝到静态库工程中,但实际上这些.png是不会添加到target的,也就是说编译结果中并不包含这些资源,因此如果此时调用静态库,所有的资源(字符串、图片)都是缺失的。

我们可以把资源建立成单独的束(Bundle)。

新建工程“Mac OS X  -> Framework & Library ->Bundle”,命名为:yhyLibraryBundle。

然后把上面4个.png文件拷进Resouces中去。编译,生成yhyLibraryBundle.bundle文件。

返回静态库工程,新建一个类:Utils 。

编辑Utils.h:

#define MYBUNDLE_NAME @"yhyLibraryBundle.bundle"

#define MYBUNDLE_PATH [[[NSBundle mainBundle]resourcePath] stringByAppendingPathComponent: MYBUNDLE_NAME]

#define MYBUNDLE [NSBundle bundleWithPath:MYBUNDLE_PATH]

NSString* getMyBundlePath(NSString*filename);

编辑Utils.m:

#import "Utils.h"

NSString* getMyBundlePath(NSString*filename)

{

NSBundle * libBundle = MYBUNDLE;

if(libBundle && filename ){

NSString* s=[[libBundle resourcePath]stringByAppendingPathComponent: filename];

NSLog(@"%@",s);

return s;

}

return nil;

}

函数getMyBundlePath可以取得束yhyLibraryBundle中具体资源的绝对文件路径,如:

/Users/kmyhy/Library/ApplicationSupport/iPhoneSimulator/4.2/Applications/8213652F-A47E-456A-A7BB-4CD40892B66D/yhyLibTest.app/yhyLibraryBundle.bundle/Contents/Resources/radio.png

同时,修改CheckButton.m中的代码,导入Utils.h头文件,把其中获取图片的代码由imageNamed修改为imageWithContentsOfFile,如:

[icon setImage:[UIImage imageWithContentsOfFile:getMyBundlePath(checkname)]];

即通过绝对路径读取图片资源。

除了这种方法,我们还可以有一个简单办法,就是把4个资源文件直接拷贝到你调用静态库的应用工程中(不需要修改静态库代码)。

 

三、静态库调用

1、添加静态库

新建Window-based Application工程,给工程命名,如yhyLibraryTest。

右键点Frameworks->Add->ExistingFiles..,把静态库工程的yhyLibrary.xcodeproj文件添加到当前工程(不要选择Copyitems

 

选中添加进来的yhyLibrary.xcodeproj文件,勾选“includeto target”选项,如下图,打上最后一个小勾:

 

2、添加Direct Dependencies(即引用工程)

类似于Visual Studio中的引用工程,目的是便于在本工程中直接编辑所引用的静态库工程,以便对静态库进行修改。

在“Targets”目录下选择“FirstLibraryTest”,点击“info”按钮,调出目标的属性窗口,切换到“General”栏,点击“Direct Dependencies”下方的“+”按钮,将工程静态库libyhyLibrary添加到Direct Dependencies中,结果如下图:

 

 

3、添加头文件搜索路径

打开工程的info窗口,在Build栏中找到HeaderSearch Paths,添加字符串“../yhyLibrary”。

4、 引用资源束

target的Copy Bundle Resources上右键,选择“Add->ExistingFile…”,把前面生成的yhyLibraryBundle.bundle束添加到工程。

5、调用静态库中的类

编辑application:(UIApplication *)application didFinishLaunchingWithOptions:方法中的代码:

//单选按钮组

RadioGroup* rg=[[RadioGroup alloc]init];

//1个单选按钮

CheckButton* cb=[[CheckButton alloc]initWithFrame:CGRectMake(20, 60, 260, 32)];

//把单选按钮加入按钮组

[rg add:cb];

cb.label.text=@"★";

cb.value=[[NSNumber alloc]initWithInt:1];

//把按钮设置为单选按钮样式

cb.style=CheckButtonStyleRadio;

//加入视图

[self.window addSubview:cb];

[cb release];//add后,会自动持有,可以释放

//2个单选按钮

cb=[[CheckButton alloc]initWithFrame:CGRectMake(20, 100, 260, 32)];

[rg add:cb];

cb.label.text=@"★★";

cb.value=[[NSNumber alloc]initWithInt:2];

cb.style=CheckButtonStyleRadio;

[self.window addSubview:cb];

[cb release];

//3个单选按钮

cb=[[CheckButton alloc]initWithFrame:CGRectMake(20, 140, 260, 32)];

[rg add:cb];

cb.label.text=@"★★★";

cb.value=[[NSNumber alloc]initWithInt:3];

cb.style=CheckButtonStyleRadio;

[self.window addSubview:cb];

[cb release];

运行结果如下:

 

6、分发静态库

将生成的.a文件和.bundle文件打包分发给其他人。

 

 

           

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### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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