61、iOS开发:相机与相册功能及应用本地化实现

iOS开发:相机与相册功能及应用本地化实现

1. 相机与相册功能开发
1.1 界面设计

在开发相机与相册功能时,首先需要设计界面。具体操作步骤如下:
1. 从库中拖动两个圆角矩形按钮到标有“View”的窗口,将它们上下放置,并使底部按钮与底部蓝色引导线对齐。
2. 双击顶部按钮,将其标题设置为“New Photo or Video”;双击底部按钮,将其标题设置为“Pick from Library”。
3. 从库中拖动一个图像视图到按钮上方,并将其扩展以占据按钮上方视图的整个空间。
4. 从“File’s Owner”图标控制拖动到图像视图,选择“imageView”出口;再次从“File’s Owner”拖动到“New Photo or Video”按钮,选择“takePictureButton”出口。
5. 选择“New Photo or Video”按钮,打开连接检查器,从“Touch Up Inside”事件拖动到“File’s Owner”,选择“shootPictureOrVideo:”动作;点击“Pick from Library”按钮,从连接检查器中的“Touch Up Inside”事件拖动到“File’s Owner”,选择“selectExistingPictureOrVideo:”动作。
6. 完成这些连接后,保存更改并返回Xcode。

1.2 相机视图控制器实现

接下来,需要实现相机视图控制器。具体步骤如下:
1. 选择“BIDViewController.m”文件,在文件开头进行如下更改:


                
【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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