UIKit封装的系统动画

iOS UI绘制原理 例如,画一条1个像素宽度的直线(1,1)到(1,10),得到的是一条灰色的先。一般来说,如果不调整它们的位置,使它们完全覆盖像素,那么与宽度为偶数的物理像素的宽度相比,奇数个物理像素宽的线显得更浅。在iOS中,当你在屏幕上绘制东西时,图形子系统使用一种叫做反锯齿的技术,在低分辨率的屏幕上近似一个高分辨率的图像。当使用原生绘制列如Quartz,UIKit和Core Animation,绘制坐标西和试图坐标系都是逻辑坐标系(译者注:这里说的逻辑坐标系也就是指的不与设备像素点对应),坐标系数值表示的是。 阅读详情

简介


在UIKit中,对UIView封装了很多类方法来进行简单的动画实现,在动画过程中,通过对属性值的修改来完成一系列的效果。
在IOS4以前,主要通过
+ beginAnimation
+ setAnimationDuration:设置动画时长
+ setAnimationDelay:设置延迟时间
+ setAnimationDelegate:设置代理

code..... 写入一些属性改变例如仿射变换,透明度等

+ commitAnimation

代理可以监听一些事件,比如动画结束后,可以调用代理方法进行一系列处理。

在IOS4以后,伴随着Block语法,有了更好的方法
+ animateWithDuration:delay:options:animations:completion:

前两个属性前面见过,第三个属性主要设置动画的速度效果,比如渐入渐出(EaseInOut),匀速(Linear)等
animations后面是一个块语法,设置动画的相关效果。
completion后面也是一个块语法,设置动画完成后执行的代码。

简单的位移动画


- (void)translateAnimation
{
    [UIView animateWithDuration:1
                          delay:1
                        options:UIViewAnimationOptionCurveEaseInOut
                     animations:^{
                         _imageView.center = CGPointMake(270, 410);
                     } completion:^(BOOL finished) {
                         NSLog(@"done");
                     }];
}

这个方法实现了通过设置属性的位移动画

我们还可以通过这个类方法对透明度,大小等等几乎所有属性进行改变增加动画效果

增加仿射变换


- (void)transformAnimation
{
    [UIView animateWithDuration:3
                          delay:1
                        options:UIViewAnimationOptionCurveEaseIn
                     animations:^{
                         _imageView.center = CGPointMake(270, 410);
                         _imageView.transform = CGAffineTransformRotate(CGAffineTransformScale(_imageView.transform, 0.6, 0.6), M_PI);
                         _imageView.alpha = 0.0;
                     } completion:^(BOOL finished) {
                         NSLog(@"done");
                     }];
}

在这个方法中,对UIImageView的transform属性设置进行了嵌套,在旋转180度的同时进行了缩放。由于设置了alpha,所以也还有一个渐渐消失的效果。
一般来说,如果通过设置alpha为0后,需要从父视图中remove掉这个对象。

利用completion设置连续动画


- (void)transformAnimation
{
    [UIView animateWithDuration:3
                          delay:1
                        options:UIViewAnimationOptionCurveEaseIn
                     animations:^{
                         _imageView.center = CGPointMake(270, 410);
                         _imageView.transform = CGAffineTransformRotate(CGAffineTransformScale(_imageView.transform, 0.6, 0.6), M_PI);
                         _imageView.alpha = 0.0;
                     } completion:^(BOOL finished) {
                         NSLog(@"done");
                         [UIView animateWithDuration:3
                                               delay:0
                                             options:UIViewAnimationOptionCurveEaseIn
                                          animations:^{
                                              _imageView.center = CGPointMake(50, 50);
                                              _imageView.transform = CGAffineTransformIdentity;
                                              _imageView.alpha = 1.0;
                                          } completion:nil];
                     }];
}


我们在上个方法的基础上进行了修改,在completion中又加入了一个动画效果,使这个图片恢复到最初的状态。
这里面CGAffineTransformIdentity为单位矩阵,是他的transform属性回复到原貌。

利用NSTimer完成连续动画


我们也可以使用定时器来完成连续动画效果

先增加两个私有成员,并且可以根据调试效果来设置_step初值

@interface ViewController ()
{
    NSTimer *_timer;
    NSInteger _step;
}

然后是方法

- (void)timerAnimation
{
    _timer = [NSTimer scheduledTimerWithTimeInterval:0.05
                                              target:self
                                            selector:@selector(animateWithTimer)
                                            userInfo:nil
                                             repeats:YES];
}

- (void)animateWithTimer
{
    if (_step == 0) {
        [_timer invalidate];
        [_imageView removeFromSuperview];
    }
    
    _imageView.transform = CGAffineTransformRotate(CGAffineTransformScale(_imageView.transform, 0.98, 0.98), ((10 * M_PI) / 180.0));
    _imageView.alpha *= 0.98;
    _step--;
}

虽然没有使用UIView封装的方法,但是也简单的实现了一个动画效果。



以上就是本篇博客全部内容,欢迎指正和交流。转载注明出处~

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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SpinKit-ObjC完全指南:UIKit中15种加载动画的终极实现方案

想要为你的iOS应用添加炫酷的加载动画效果吗?✨ SpinKit-ObjC是一个强大的UIKit加载动画库,它提供了15种精美的加载动画样式,让你的应用在等待时也能保持优雅和专业。无论是简单的圆形旋转还是复杂的波浪效果,这个库都能满足你的需求。 ## 🚀 为什么选择SpinKit-ObjC? SpinKit-ObjC是SpinKit的UIKit移植版本,专为iOS开发者设计。它解决了传统`U

gitblog_01047的博客 878

iOS一文轻松了解UIKit动画制作,如此简单

任何 Layer 的可动画属性的设置都属于某个 CATransaction,事务的作用是为了保证多个属性的变化同时进行。CABasicAnimation有三个比较重要的属性,fromValue,toValue,byValue,这三个属性都是可选的,但不能同时多于两个为非空.最终都是为了确定animation变化的起点和终点.中间的值都是通过插值方式计算出来的.插值计算的结果由timingFunction指定,默认timingFunction为nil,会使用liner的,也就是变化是均匀的.

砥砺前行的博客 1485
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RannieR
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