iOS 图片压缩UIImage方法扩展

本文介绍iOS开发中如何使用UIImageJPEGRepresentation和UIImagePNGRepresentation进行图片压缩。UIImageJPEGRepresentation可通过调整压缩质量来显著减小图片文件大小,同时保持视觉效果不变。

iOS自带的提供了一个API如下

  1. NSData *UIImageJPEGRepresentation(UIImage *image, CGFloat compressionQuality);    

在Iphone上有两种读取图片数据的简单方法: UIImageJPEGRepresentation和UIImagePNGRepresentation. UIImageJPEGRepresentation函数需要两个参数:图片的引用和压缩系数.而UIImagePNGRepresentation只需要图片引用作为参数.通过在实际使用过程中,比较发现: UIImagePNGRepresentation(UIImage* image) 要比UIImageJPEGRepresentation(UIImage* image, 1.0) 返回的图片数据量大很多.譬如,同样是读取摄像头拍摄的同样景色的照片, UIImagePNGRepresentation()返回的数据量大小为199K ,而 UIImageJPEGRepresentation(UIImage* image, 1.0)返回的数据量大小只为140KB,比前者少了50多KB.如果对图片的清晰度要求不高,还可以通过设置 UIImageJPEGRepresentation函数的第二个参数,大幅度降低图片数据量.譬如,刚才拍摄的图片, 通过调用UIImageJPEGRepresentation(UIImage* image, 1.0)读取数据时,返回的数据大小为140KB,但更改压缩系数后,通过调用UIImageJPEGRepresentation(UIImage* image, 0.5)读取数据时,返回的数据大小只有11KB多,大大压缩了图片的数据量 ,而且从视角角度看,图片的质量并没有明显的降低.因此,在读取图片数据内容时,建议优先使用UIImageJPEGRepresentation,并可根据自己的实际使用场景,设置压缩系数,进一步降低图片数据量大小。


  1. UIImage *imageNew = [info objectForKey:@"UIImagePickerControllerOriginalImage"];  
  2. imageNew = [self imageWithImage:imageNew scaledToSize:CGSizeMake(100, 100)];  
  3. NSData *imageData = UIImageJPEGRepresentation(imageNew, 0.0001);  
  4.   
  5. m_selectImage = [UIImage imageWithData:imageData];  


.h具体code

 

  1. #import <Foundation/Foundation.h>  
  2.   
  3. @interface UIImage (UIImageExt)  
  4.   
  5. - (UIImage *)scaleToSize:(UIImage *)img size:(CGSize)size;  
  6.   
  7. - (UIImage *)imageByScalingAndCroppingForSize:(CGSize)targetSize;  
  8. @end  
.m具体code

  1. #import "UIImageExt.h"  
  2.   
  3.   
  4. @implementation UIImage (UIImageExt)  
  5.   
  6. - (UIImage *)scaleToSize:(UIImage *)img size:(CGSize)size{  
  7.     // 创建一个bitmap的context  
  8.     // 并把它设置成为当前正在使用的context  
  9.     UIGraphicsBeginImageContext(size);  
  10.     // 绘制改变大小的图片  
  11.     [img drawInRect:CGRectMake(0, 0, size.width, size.height)];  
  12.     // 从当前context中创建一个改变大小后的图片  
  13.     UIImage* scaledImage = UIGraphicsGetImageFromCurrentImageContext();  
  14.     // 使当前的context出堆栈  
  15.     UIGraphicsEndImageContext();  
  16.     // 返回新的改变大小后的图片  
  17.     return scaledImage;  
  18. }  
  19.   
  20.   
  21.   
  22. - (UIImage*)imageByScalingAndCroppingForSize:(CGSize)targetSize  
  23. {  
  24.     UIImage *sourceImage = self;  
  25.     UIImage *newImage = nil;  
  26.     CGSize imageSize = sourceImage.size;  
  27.     CGFloat width = imageSize.width;  
  28.     CGFloat height = imageSize.height;  
  29.     CGFloat targetWidth = targetSize.width;  
  30.     CGFloat targetHeight = targetSize.height;  
  31.     CGFloat scaleFactor = 0.0;  
  32.     CGFloat scaledWidth = targetWidth;  
  33.     CGFloat scaledHeight = targetHeight;  
  34.     CGPoint thumbnailPoint = CGPointMake(0.0,0.0);  
  35.       
  36.     if (CGSizeEqualToSize(imageSize, targetSize) == NO)  
  37.     {  
  38.         CGFloat widthFactor = targetWidth / width;  
  39.         CGFloat heightFactor = targetHeight / height;  
  40.           
  41.         if (widthFactor > heightFactor)  
  42.             scaleFactor = widthFactor; // scale to fit height  
  43.         else  
  44.             scaleFactor = heightFactor; // scale to fit width  
  45.         scaledWidth  = width * scaleFactor;  
  46.         scaledHeight = height * scaleFactor;  
  47.           
  48.         // center the image  
  49.         if (widthFactor > heightFactor)  
  50.         {  
  51.             thumbnailPoint.y = (targetHeight - scaledHeight) * 0.5;  
  52.         }  
  53.         else  
  54.             if (widthFactor < heightFactor)  
  55.             {  
  56.                 thumbnailPoint.x = (targetWidth - scaledWidth) * 0.5;  
  57.             }  
  58.     }  
  59.       
  60.     UIGraphicsBeginImageContext(targetSize); // this will crop  
  61.       
  62.     CGRect thumbnailRect = CGRectZero;  
  63.     thumbnailRect.origin = thumbnailPoint;  
  64.     thumbnailRect.size.width  = scaledWidth;  
  65.     thumbnailRect.size.height = scaledHeight;  
  66.       
  67.     [sourceImage drawInRect:thumbnailRect];  
  68.       
  69.     newImage = UIGraphicsGetImageFromCurrentImageContext();  
  70.     if(newImage == nil)  
  71.         NSLog(@"could not scale image");  
  72.       
  73.     //pop the context to get back to the default  
  74.     UIGraphicsEndImageContext();  
  75.     return newImage;  
  76. }  
  77.   
  78. @end 
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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