UIImageView的内容模式以及ImageNamed和imageWithContentsOfFile的区别

本文介绍了UIImageView的几种常用内容模式及其应用场景,并对比了imageNamed和imageWithContentsOfFile两种图片加载方式的区别,给出了不同场景下选择合适的加载方式的建议。

1. UIImageView的常用的内容模式:

UIViewContentModeScaleTofill: 填充整个控件,如果图片太大会被压缩,图片太小会被拉伸

UIViewContentModeScaleAspectFit:按比例缩放,不会超出控件

UIViewContentModeScaleAspectFill:按比例缩放,直到宽度或者高度有一个不超过控件就可以。

UIViewContentModeScaleCenter:不会缩放图片,只会把图片的中心点对齐控件

具体使用的时候依据情况而定。

 

2. imageNamed和imageWithContentsOfFile加载图片的区别:

(1)imageNamed:

1>加载到内存中,会一直停留在内存中,不会随着对象销毁而销毁

2>加载图片进去之后,占用的内存归系统管理,程序猿无法管理

3>相同的图片,图片不会重复加载

4>加载到内存当中后,占据内存空间较大

(2)imageWithContentsOfFile

1>加载到内存中后,占据内存空间较小

2>相同的图片会被重复加载到内存中

3>对象销毁的时候,加载到内存中的图片会随着一起销毁。不会常驻内存,占据大量内存空间

 

结论;

1.如果图片较小,并且使用频繁,使用imageNamed加载(如按钮图标,主页里面的图片)

2.如果图片较大,并且使用较少,使用imageWithContentsOfFile(如汤姆猫,程序的版本新特性,相册)

 

转载于:https://www.cnblogs.com/xiaofei993/p/5314508.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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