设置其它控件view和键盘节奏同步

本文介绍如何在iOS应用中实现键盘弹出与视图同步的交互效果,包括监听键盘变化、设置视图与键盘联动及动画处理,以及如何在滚动视图时退出键盘,确保用户体验流畅。

有时当键盘弹出和退出时,有些控件view需要同步键盘的动作节奏,可以使用下面的方法。


(1),添加键盘通知

    // 监听键盘的通知(一旦键盘发生改变,系统会主动发布一些通知,我们只需要监听就可以)
    [[NSNotificationCenter defaultCenter] addObserver:self selector:@selector(keyBoardWillChangeFrame:) name:UIKeyboardWillChangeFrameNotification object:nil];

2),设置self.view和键盘同步

- (void)keyBoardWillChangeFrame:(NSNotification *)note
{
//    // 键盘弹出的时候 整个self.view都往上移动
//    self.view.transform = CGAffineTransformMakeTranslation(0, -216);
//    
//    // 键盘隐藏的时候,改变sel.view回到原位
//    self.view.transform = CGAffineTransformMakeTranslation(0, 0);
    // 取得键盘改变frame以后的frame(取得键盘最后的frame)
    CGRect transYFrame = [note.userInfo[UIKeyboardFrameEndUserInfoKey] CGRectValue];
    
    // 计算self.view需要移动距离(当键盘弹出的时候,距离是-216。当键盘隐藏的时候,距离是0)
    CGFloat transfomY = transYFrame.origin.y - self.view.frame.size.height;
    
    // 取得键盘动画的时间
    CGFloat duration = [note.userInfo[UIKeyboardAnimationDurationUserInfoKey] doubleValue];
    
    // 执行动画
    [UIView animateWithDuration:duration animations:^{
          self.view.transform = CGAffineTransformMakeTranslation(0, transfomY);
    }];
  
    
    // 设置window颜色
    self.view.window.backgroundColor = self.tableView.backgroundColor;
    
    
//    NSLog(@"note%@", note.userInfo);
}
// 键盘弹出的时候,看到黑色,1.由于动画的不同步 2.self.view.window

// 当表格开始拖拽的时候,就退出键盘
- (void)scrollViewWillBeginDragging:(UIScrollView *)scrollView
{
    // 退出键盘
    [self.view endEditing:YES];
}

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算数据处理能力的工具,在图像分析模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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