【深入浅出IOS开发】IOS绘图基础

1.绘图的常用步骤

①获得设备上下文

CGContextRef ctr = UIGraphicsGetCurrentContext();

②在设备上下文绘图

CGContextMoveToPoint(ctr, 1010);

 CGContextAddLineToPoint(ctr, 5050);

③渲染到相应的View

CGContextFillPath(ctr);


一般来说绘制图形,通常是CGContextAdd*****,而更改某些属性则是CGContextSet*****.

绘制圆弧的时候,通常使用:

CGContextAddArc(ctr, 100, 100, 50, -M_PI_2, M_PI_4, 0);

其中参数的设置是以x轴为0,下面为+,上面为-。

[objc]  view plain copy
  1. // Only override drawRect: if you perform custom drawing.  
  2. // An empty implementation adversely affects performance during animation.  
  3. - (void)drawRect:(CGRect)rect {  
  4.     // Drawing code  
  5.     //draw3Tri();  
  6.     //draw4Rect();  
  7.     drawEcplise();  
  8. }  
  9.   
  10. void drawEcplise()  
  11. {  
  12.     CGContextRef ctr = UIGraphicsGetCurrentContext();  
  13.       
  14.   //  CGContextAddEllipseInRect(ctr, CGRectMake(20, 20, 100,200));  
  15.    // CGContextAddArcToPoint(ctr, 10, 10, 50, 100, 100);  
  16.     //CGContextAddArc(ctr, 100, 100, 50, -M_PI_2, M_PI_4, 0);  
  17.       
  18.     CGContextMoveToPoint(ctr, 5050);  
  19.     CGContextAddLineToPoint(ctr, 100100);  
  20.       
  21.     CGContextSetRGBStrokeColor(ctr, 1001);  
  22.     CGContextSetLineWidth(ctr, 5);  
  23.     CGContextStrokePath(ctr);  
  24.       
  25.     CGContextMoveToPoint(ctr, 150150);  
  26.     CGContextAddLineToPoint(ctr, 200200);  
  27.       
  28.     CGContextSetRGBStrokeColor(ctr, 0011);  
  29.     CGContextSetLineWidth(ctr, 2);  
  30.     CGContextStrokePath(ctr);  
  31.       
  32.       
  33. }  
  34.   
  35. void draw4Rect()  
  36. {  
  37.     CGContextRef ctr = UIGraphicsGetCurrentContext();  
  38.       
  39.     CGContextAddRect(ctr, CGRectMake(10108080));  
  40.       
  41.     CGContextFillPath(ctr);  
  42. }  
  43.   
  44. void draw3Tri()  
  45. {  
  46.     //1.获得设备上下文  
  47.     CGContextRef ctr = UIGraphicsGetCurrentContext();  
  48.       
  49.     //2.在设备中绘图  
  50.     CGContextMoveToPoint(ctr, 1010);  
  51.     CGContextAddLineToPoint(ctr, 5050);  
  52.     CGContextAddLineToPoint(ctr, 1000);  
  53.     CGContextAddLineToPoint(ctr, 1010);  
  54.     //3.渲染到view中  
  55.     //CGContextStrokePath(ctr);  
  56.     CGContextFillPath(ctr);  
  57. }  
基于Swin Transformer与ASPP模块的图像分类系统设计与实现 本文介绍了一种结合Swin Transformer与空洞空间金字塔池化(ASPP)模块的高效图像分类系统。该系统通过融合Transformer的全局建模能力和ASPP的多尺度特征提取优势,显著提升了模型在复杂场景下的分类性能。 模型架构创新 系统核心采用Swin Transformer作为骨干网络,其层次化窗口注意力机制能高效捕获长距离依赖关系。在特征提取阶段,创新性地引入ASPP模块,通过并行空洞卷积(膨胀率6/12/18)和全局平均池化分支,实现多尺度上下文信息融合。ASPP输出经1x1卷积降维后与原始特征拼接,有效增强了模型对物体尺寸变化的鲁棒性。 训练优化策略 训练流程采用Adam优化器(学习率0.0001)和交叉熵损失函数,支持多GPU并行训练。系统实现了完整的评估指标体系,包括准确率、精确率、召回率、特异度和F1分数等6项指标,并通过动态曲线可视化模块实时监控训练过程。采用早停机制保存最佳模型,验证集准确率提升可达3.2%。 工程实现亮点 1. 模块化设计:分离数据加载、模型构建和训练流程,支持快速迭代 2. 自动化评估:每轮训练自动生成指标报告和可视化曲线 3. 设备自适应:智能检测CUDA可用性,无缝切换训练设备 4. 中文支持:优化可视化界面的中文显示与负号渲染 实验表明,该系统在224×224分辨率图像分类任务中,仅需2个epoch即可达到92%以上的验证准确率。ASPP模块的引入使小目标识别准确率提升15%,特别适用于医疗影像等需要细粒度分类的场景。未来可通过轻量化改造进一步优化推理速度。
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