38、Mac OS X 高级管理指南

Mac OS X 高级管理技巧指南

Mac OS X 高级管理指南

一、图像捕获与导入

在使用图像捕获(Image Capture)时,首先要确保能看到设备设置。在图像捕获窗口左下角,设备下方应能看到“设备设置”。若未看到,可点击窗口左下角的“显示设备设置”按钮。

若希望插入相机时自动打开图像捕获,可在“连接此 iPhone 时打开”的下拉菜单中选择“图像捕获”;若不设置,每次插入设备都需手动打开图像捕获。

连接相机后,图像捕获窗口主区域会列出相机中的所有图像。若列表视图难以看清实际图像,可点击窗口底部的“以图标显示项目”按钮切换到图标视图。

选择要应用图像捕获插件的照片,在“导入到”选择菜单中,选择“保存为黑白格式供 iPhoto 使用.workflow”,然后点击“导入”。片刻后,iPhoto 会打开,新的黑白图像将作为新事件(或多个事件,取决于拍摄时间间隔)导入。此过程可能需要一些时间,尤其是处理大量照片时需耐心等待。

当然,也不一定要将照片导入 iPhoto,还可以保存到 Finder 中的文件夹以便操作或查看;可以串联一系列操作以不同方式处理图像;也能在导入 iPhoto 前重命名图像。若想更好地控制数码照片处理,Automator 能提供帮助。

小贴士:若有功能齐全的 A Better Finder Rename,可参考

本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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