关于设置UIView的背景为图片的方法以及问题

本文对比分析了使用UIImageView、通过图片生成UIColor和quartzCore方式设置UIView背景的不同方法,详细阐述了每种方法的优缺点,并推荐了在不同场景下最合适的解决方案。

本文分析对比了各种更改UIView背景的方法。当然,背景是根据一个图片来的(非纯色)。

一.加一个uiimageview在uiview上面

   

UIImageView* imageView = [[UIImageView alloc] initWithFrame:view.bounds];    imageView.image = [[UIImage imageNamed:@"name.png"] stretchableImageWithLeftCapWidth:left topCapHeight:top];    
[view addSubview:imageView];

 

这种方式,如果原始图片大小不够(小于view的大小),可以拉伸,在view释放后也没有什么内存保留。

二.通过图片来生成UIColor设置view的backgroundColor

  1.imageNamed方式

  view.backgroundColor = [UIColor colorWithPatternImage:[UIImage imageNamed:@"name.png"]];

  2.contentOfFile方式

  NSString* path = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"name" ofType:@"png"];    view.backgroundColor = [UIColor colorWithPatternImage:[UIImage imageWithContentsOfFile:path];

   这两种方式都会在生成color时占用大量的内存(原始图片的n倍,这个n可能会达到几千的程度)。而且如果图片大小不够,就会按照原始大小一个一个u画 过去,也就是不会自动拉伸。1和2的区别在于,view释放后,1中的color并不会跟着释放,而是一直存在于内存中(当然,再次根据这个图片生成 color时并不会再次申请内存了),而2中的color就会随着view的释放而释放。

三.quartzCore方式

UIImage *image = [UIImage imageNamed:@"name.png"];    view.layer.contents = (id) image.CGImage;    // 如果需要背景透明加上下面这句    view.layer.backgroundColor = [UIColor clearColor].CGColor;

  这种方式会自动拉伸图片,而且没有额外内存占用。

  综上,推荐第三种方式来根据图片设置背景色。

 

 
 
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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