如何隐藏导航条下面的那条黑线(swift)

本文介绍如何使用Swift扩展来轻松隐藏或显示导航栏及工具栏下方的黑线,提供了一种简单实用的方法。

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

前段时间有朋友问我如何去掉导航条下面的黑线,我就简单写了一个NavigationBar的延展类,轻松给实现了!当然不止这一种方法,还有其它方法。
下面看代码:
//隐藏NavigationBar下面的黑线
extension UINavigationBar {

func hideBottomHairline() {
    let navigationBarImageView = hairlineImageViewInNavigationBar(self)
    navigationBarImageView!.hidden = true
}

func showBottomHairline() {
    let navigationBarImageView = hairlineImageViewInNavigationBar(self)
    navigationBarImageView!.hidden = false
}

private func hairlineImageViewInNavigationBar(view: UIView) -> UIImageView? {
    if view.isKindOfClass(UIImageView) && view.bounds.height <= 1.0 {
        return (view as! UIImageView)
    }

    let subviews = (view.subviews as [UIView])
    for subview: UIView in subviews {
        if let imageView: UIImageView = hairlineImageViewInNavigationBar(subview) {
            return imageView
        }
    }

    return nil
}

}
//隐藏toolbar下面的黑线
extension UIToolbar {

func hideHairline() {
    let navigationBarImageView = hairlineImageViewInToolbar(self)
    navigationBarImageView!.hidden = true
}

func showHairline() {
    let navigationBarImageView = hairlineImageViewInToolbar(self)
    navigationBarImageView!.hidden = false
}

private func hairlineImageViewInToolbar(view: UIView) -> UIImageView? {
    if view.isKindOfClass(UIImageView) && view.bounds.height <= 1.0 {
        return (view as! UIImageView)
    }

    let subviews = (view.subviews as [UIView])
    for subview: UIView in subviews {
        if let imageView: UIImageView = hairlineImageViewInToolbar(subview) {
            return imageView
        }
    }

    return nil
}

}
如有更好的方法求指点,谢谢!

<think>我们正在处理一个两条黑线的巡线问题。通常,这种场景下,两条黑线可能是机器人需要跟踪的路径边界。我们将使用摄像头或传感器来识别黑线,并根据黑线的位置调整机器人的方向。 步骤: 1. 图像采集:通过摄像头获取道路图像。 2. 预处理:将图像转换为灰度图,然后进行二值化(阈值处理)以便更容易识别黑线。 3. 识别黑线:可以使用边缘检测(如Canny)然后使用霍夫变换检测直线,或者使用轮廓检测。但考虑到是两条黑线,我们可能更关注两条明显的直线。 4. 计算偏差:根据两条黑线的位置,计算机器人应该调整的方向。例如,我们可以计算两条黑线的中点,然后与图像中心比较,得到横向偏差。 5. 控制:使用PID控制器或其他控制方法,根据偏差调整机器人的转向。 注意:实际应用中,可能还需要考虑光照变化、摄像头高度和角度等因素。 下面是一个简化的示例代码(使用OpenCV): 假设我们的图像中只有两条黑线(在白色背景上),并且它们大致是平行的(如车道线)。 我们将使用以下步骤: - 读取图像 - 转换为灰度图 - 二值化(反转,因为黑线是低像素值) - 使用霍夫变换检测直线 - 从检测到的直线中筛选出两条主要的直线(根据角度和位置) - 计算这两条直线的中心线,并计算机器人需要转向的角度 注意:这个示例是基础版本,实际应用中可能需要更鲁棒的算法。 代码示例:</think>以下是一个基于OpenCV的两条黑线识别与巡线控制实现方案,适用于机器人或自动驾驶小车的路径跟踪场景: ### 核心实现原理 1. **图像处理**:通过摄像头捕获道路图像,识别两条黑线作为路径边界 2. **控制逻辑**:根据黑线位置偏差计算转向角度 3. **运动控制**:通过PID控制器实现平滑转向 ```python import cv2 import numpy as np # 初始化摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) WIDTH, HEIGHT = 640, 480 cap.set(3, WIDTH) cap.set(4, HEIGHT) # PID控制器参数 Kp = 0.4 Ki = 0.001 Kd = 0.1 prev_error = 0 integral = 0 while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 1. 图像预处理 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) _, thresh = cv2.threshold(blurred, 60, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # 二值化反转 # 2. 识别两条黑线 lines = cv2.HoughLinesP( image=thresh, rho=1, theta=np.pi/180, threshold=50, minLineLength=50, maxLineGap=20 ) left_lines, right_lines = [], [] if lines is not None: for line in lines: x1, y1, x2, y2 = line[0] slope = (y2 - y1) / (x2 - x1 + 1e-5) # 避免除以零 if abs(slope) > 0.3: # 过滤水平线 if slope < 0 and x1 < WIDTH//2 and x2 < WIDTH//2: left_lines.append(line[0]) elif slope > 0 and x1 > WIDTH//2 and x2 > WIDTH//2: right_lines.append(line[0]) # 3. 计算中线偏差 left_avg = np.mean(left_lines, axis=0) if left_lines else None right_avg = np.mean(right_lines, axis=0) if right_lines else None if left_avg is not None and right_avg is not None: # 计算两条线底部中心点 bottom_y = HEIGHT - 20 left_x = left_avg[0] + (bottom_y - left_avg[1]) * (left_avg[2]-left_avg[0])/(left_avg[3]-left_avg[1]) right_x = right_avg[0] + (bottom_y - right_avg[1]) * (right_avg[2]-right_avg[0])/(right_avg[3]-right_avg[1]) center_x = (left_x + right_x) / 2 error = center_x - WIDTH//2 # 偏差值 # 4. PID控制转向 integral += error derivative = error - prev_error steering = Kp*error + Ki*integral + Kd*derivative prev_error = error # 输出转向指令(实际控制电机) print(f"转向角度: {steering:.2f}") # 可视化(调试用) cv2.line(frame, (int(left_x), bottom_y), (int(WIDTH//2), bottom_y), (0,255,0), 2) cv2.line(frame, (int(right_x), bottom_y), (int(WIDTH//2), bottom_y), (0,255,0), 2) # 显示处理结果 cv2.imshow("Line Tracking", frame) if cv2.waitKey(1) == 27: # ESC退出 break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` ### 关键参数说明 1. **图像阈值**:`cv2.threshold`的60值需根据实际光照调整 2. **霍夫变换参数**: - `threshold`:检测直线的最小投票数 - `minLineLength`:线段最小长度 - `maxLineGap`:最大允许间断 3. **PID参数**: - `Kp`:比例系数(快速响应) - `Ki`:积分系数(消除稳态误差) - `Kd`:微分系数(抑制振荡) ### 优化建议 1. **ROI区域**:只处理图像下方1/3区域减少计算量 2. **动态阈值**:使用自适应阈值应对光照变化 3. **滑动窗口**:对检测到的线段进行多项式拟合提高稳定性 4. **异常处理**:当单侧黑线丢失时使用历史数据预测 > 实际部署时需注意:摄像头安装高度建议15-30cm,俯角20°-30°,黑线宽度应占图像宽度的1/15-1/10[^1]
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值