将图片保存在本地相册中

在一个视图中有一个UIImageView,当单击此UIImageView,将UIImageView中的UIImage所代表的图片保存到PhotoAlbum中。

    imageView =[[UIImageView alloc]initWithFrame:self.view.bounds];
    imageView.image =[UIImage imageNamed:@"1.jpg"];
    [self.view addSubview:imageView];
    [imageView release];
       
- (void)touchesBegan:(NSSet *)touches withEvent:(UIEvent *)event
{
    UITouch *touch =[touches anyObject];
    if ([touch tapCount]==1) {
        UIImageWriteToSavedPhotosAlbum(imageView.image, nil, nil, nil);
        UIAlertView *alert =[[UIAlertView alloc]initWithTitle:@"存储照片成功" message:@"您已将照片存储于图片库中,打开照片程序即可查看。" delegate:self cancelButtonTitle:@"OK" otherButtonTitles:nil];
        [alert show];
        [alert release];
    }
}

UIImageWriteToSavedPhotosAlbumUIKit框架中的一个函数。

这里说一下后面三个参数的含义:

void UIImageWriteToSavedPhotosAlbum(

   UIImage  *image,

   id       completionTarget,

   SEL      completionSelector,

   void     *contextInfo

);

 

idtarget对象,selselector,即target对象上的方法名,contextInfo是任意指针,会传递到selector定义的方法上。一般是当完成后调用方法时使用,或者在完成时出错的处理。




### 使用 ComfyUI 实现图片风格迁移 ComfyUI 是一款强大的工具,能够帮助用户通过图形化界面轻松实现复杂的 AI 图像处理任务。要利用它来完成图片风格迁移或转绘的任务,可以通过以下方法和技术实现。 #### 安装与配置 为了使用 ComfyUI 进行图片风格迁移,首先需要按照官方文档中的说明设置环境[^3]。具体步骤如下: 1. **克隆仓库** 执行命令以获取最新版本的 ComfyUI 代码库。 ```bash git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ``` 2. **安装依赖项** 切换至项目目录并运行 Python 脚本来自动安装所需依赖包。 ```bash cd ComfyUI && python launch.py ``` 完成后即可启动 Web UI 并访问其功能页面。 #### 风格迁移流程设计 在实际应用过程中,Stable Diffusion 的能力被集成到了 ComfyUI 中,使得它可以方便地执行诸如将普通照片转化为艺术作品这样的风格迁移操作[^1]。以下是具体的节点连接逻辑描述以及参数调整建议: - **输入准备**: 将目标图像加载到工作区作为基础素材;同时准备好参考样式样本或者指定某种预定义的艺术效果模板。 - **模型选择**: 在节点编辑器里挑选适合做 style transfer 的神经网络架构实例(比如 CycleGAN 或 AdaIN),这些都可能已经内置于某些扩展模块当中。 - **超参调节**: 对学习率、迭代次数等影响最终输出质量的关键变量给予适当设定值。 - **导出成果**: 经过计算得出的新版视觉呈现可以直接保存下来供后续查看对比分析之用。 #### 示例代码片段展示 下面给出一段简化后的Python脚本例子用来演示如何调用相关API接口完成上述提到的功能需求: ```python from comfyui import load_image, apply_style_transfer_model base_img_path = 'path/to/input/image.jpg' style_reference_path= 'path/to/style/reference.png' input_image_tensor = load_image(base_img_path) styled_output_tensor = apply_style_transfer_model(input_image_tensor=input_image_tensor, style_refrence_filepath=style_reference_path) save_transformed_result(styled_output_tensor,'output_filename_with_extension') ``` 注意这里假设存在名为`apply_style_transfer_model()`函数负责封装底层细节而无需关心太多内部机制部分的内容。 ---
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