iOS 每日一记之———————————————show slicing 的使用初体验

最新推荐文章于 2022-03-09 16:27:12 发布
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分类专栏： iOS
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_26359763/article/details/50857379
本文将深入探讨Xcode5之后引入的ShowSlicing功能，展示其如何简化图片拉伸过程，提供上下、左右、全方位拉伸选择，并通过实例效果演示，帮助开发者更直观地理解其用法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

我们都知道设计师给我们的图片 有的时候并不是特别完美 还需要我们去裁剪下 尤其是做聊天的时候 需要对聊天气泡 进行修改 拉伸什么的。。。。

以前我们做拉伸 都用的是这个方法吧 。。。resizableImageWithCapInsets:UIEdgeInsetsMake 但是这个方法不够直观。。。  Xcode5之后引入了一个神器。。Show Slicing。。。

据说很腻害 下面我们就来看下它的用法

如图所示


右下角的show Slicing 就是了  点开之后会让你选择拉伸类型 一个上下拉伸 一个左右拉伸 一个就是上下左右都能拉伸的。。。。


额。。。。效果图就是这样了

额。。。。 现就这样吧 。。。毕竟初次使用

使用Asset Catalog 的Slicing的功能
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03-31 1871
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IOS指定图片可变区域（slicing）
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03-04 7551
初衷 最近做项目时一些view上用到了同一种图片，只是图片的大小不同，我们都知道，如果用同一张图片，只是简单的对齐进行缩放拉伸的话，图片就会出现模糊，或者图片的效果达不到理想的状态。在搜集了一些资料以后，发现xcode已经早想到了这个问题，也为开发者提供了相应的解决方案。现在跟大家分享出来，以供大家共同学习进步，有不足之处，希望大家多多包涵。 Slicing 使用xcode提供的sl
Xcode slicing 精解
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iOS Xcode Slicing图片拉伸 android .9.png
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iOS Xcode Slicing图片拉伸的图文详解
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05-11 3434
1.手写代码： UIImageView*svRect; UIImage*backgroundImage = [UIImageimageNamed:@"bg.png"]; backgroundImage= [backgroundImageresizableImageWithCapInsets:UIEdgeInsetsMake(15,15,15,15)];//这句就是最关键的了 svR
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《21天学通C++（第五版）》 [美] Jesse Liberty Bradley Jones著——个人学习笔记
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iOS 开发中的总结，小技巧，小思路的拓展，如有不当之处欢迎指正
【俄罗斯方块：Java编程的极致艺术】：打造完美游戏体验的20个技巧与策略
!... # 摘要 本文全面分析了俄罗斯方块游戏的开发过程，涵盖了从游戏概述到高级功能实现的各个方面。首先介绍了游戏设计的基础知识和Java编程的核心概念，进而深入探讨了游戏开发中的核心技术，包括方块逻辑、游戏逻辑...
【零散知识点总结2】
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iOS-使用Xcode拉伸图片
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Xcode Slicing 功能无效，网上查资料说是以为发布版本低于7.0 打开工程看了下自己的，=7.0 应该没问题，不知道在哪里看的 说默认文件夹这个词，于是拖出来，好了。。。。。还没测试storyboard 回头试一下。。。。感觉好坑。第二个图，切图后 为毛显示一排，无意间看到这货，忽然想起来了。修改为fit后，ok。 如果英文好，我想这都不是事。。。要好好学英语。
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故障特征提取——基于频率切片小波变换(fswt)
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### 回答1： 故障特征提取是指从机器或设备的信号中提取出故障相关的信息，以实现故障的诊断和预警。基于频率切片小波变换（fswt）的方法则是一种常用的故障特征提取方法。 在fswt中，首先将信号分成若干个频率切片，然后对每个频率切片进行小波变换，得到小波系数。通过比较不同切片之间的小波系数，可以发现由于故障引起的信号变化。这些变化的特点包括振动模式、振幅谱和相位谱。 振动模式是指故障信号包含的振动类型，比如旋转、横向、纵向等。振幅谱则是指故障信号不同频率分量的振幅大小，通过比较不同时间或频率的振幅谱变化，可以发现故障信号的不同特征。相位谱则是指故障信号不同频率分量的相位关系，与振动模式相关。 fswt方法可以在不需要提前了解信号特征的情况下，发现故障信号的特征，具有普适性和全局性。同时，它也有一些不足之处，比如灵敏度不够高、信噪比不够好等。 总之，基于频率切片小波变换的故障特征提取方法，可以为诊断和预防设备故障提供可靠的支持和保障。 ### 回答2： 频率切片小波变换（FSWT）是用于故障特征提取的一种有效方法。它将小波变换与频率分析相结合，通过对信号进行分段、分层处理，提取不同频率段的信号特征，从而实现对故障信号的精确诊断。 传统的小波变换方法只能对信号进行整体分析，不能有效地分离出不同频率段的信号，因此它的故障诊断效果有限。而FSWT通过将信号分解为不同频率段的小波系数序列，再通过选择合适的分层和分段策略，将各个频率段中的故障特征提取出来，提高了信号分析的精度和准确性。 在实际应用中，FSWT可以应用于许多领域，如机械故障预测、电气故障检测等。利用FSWT方法可以提取出机械信号中的故障频率，以检测和诊断不同类型的机械故障。同样地，FSWT也可以应用于电气信号分析，提取出电气设备中的频率特征，识别设备中的故障。 总之，频率切片小波变换是一种高效、准确的故障特征提取方法。通过选择合适的分层和分段策略，可以有效地分离出不同频率段的信号特征，提高信号分析的精度和准确性，为工程应用提供了广泛的应用场景。 ### 回答3： 频率切片小波变换（Frequencies Slicing Wavelet Transform，FSWT）是一种信号分析方法。它是一种线性时频分析方法，能够将信号在时间域和频率域上同时进行分析。 该方法通过对信号进行小波变换，得到小波系数，再将小波系数按照频率进行切片，得到一系列小波系数序列，即“频率切片”。这些小波系数序列相当于是对信号在不同频带的能量分布进行了描述。 在故障诊断中，FSWT方法可以用于故障特征提取。首先，将故障信号进行FSWT变换。然后，通过观察频率切片系数图，可以发现信号中存在的故障频率成分，以及对应的能量分布情况。进一步分析这些信息，可以提取出诊断故障所需的特征。 相对于传统的小波变换方法，频率切片小波变换更能够突出信号的频域特征。因此，它在故障特征提取中具有很大的优势。
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