iOS相机编程主题(Camera Programming Topics for iOS)

本文深入探讨了iOS平台下相机和照片库管理的两种核心技术:UIImagePickerController类和AV基础框架。详细介绍了如何通过这两种技术进行拍照、拍影片及从照片库中选择图片的操作流程,并说明了资源库框架在媒体元数据管理和自定义媒体浏览器方面的应用。

关于相机和照片库

iOS为拍摄照片和影片提供两种技术。
UIImagePickerController 类为拍照和拍影片提供基础、可自定义用户界面,给用户新捕获的媒体提供简单的编辑功能。当不需要完全自定义解决方案时,可以使用图像选择控制器。
AV 基础框架提供了灵活、强大的类,包括UIKit,可以为应用程序创建完全自定义静态图片或影片捕获。
使用其中一个选项,可以使用资源库框架来管理媒体元数据例如GPS位置信息。
同样,iOS为用户从相册中选取保存的图片或影片,提供两种技术。
实例化一个UIImagePickerController 对象为媒体浏览器,允许用户使用系统提供的基础用户界面来选择图片库中的某项。
或者,可以使用资源库框架和UIKit,创建一个完全自定义图片或者影片浏览器。
本文解释了如何使用图像选择控制器来拍照或影片和选择已保存的媒体。两种任务的步骤都非常类似。
学习如何使用AV基础框架来自定义媒体捕获,查看AV基础框架指南中的媒体捕获。
资源库框架支持完全自定义媒体浏览器,更多详情见资源库框架引用。

本文的组织结构

本文包含如下文字:
拍照片和拍影片(Taking Pictures and Movies)解释了如何在相机界面实例化一个图像选择控制器,以及当用户拍照或拍影片时,如何获得新捕获的媒体。

从照片库中选择一个项目(Picking an Item from the Photo Library)解释了如何在媒体浏览器中使用图像选择控制器,允许用户从设备照片库中选择一个项目。


官方原文地址:
https://developer.apple.com/library/ios/documentation/AudioVideo/Conceptual/CameraAndPhotoLib_TopicsForIOS/Introduction/Introduction.html#//apple_ref/doc/uid/TP40010405-SW1

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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