iOS根据网络图片的size大小设置UIImageView的大小

SDWebImage缓存机制
本文介绍了一种利用SDWebImage解决图片加载问题的方法。通过判断SDWebImage中是否存在图片缓存来决定是否从网络加载图片,从而提高加载效率。

在网上找到一个方法解决了这个问题,就是在SDWebImage 中有一个获取缓存的方法,先判断SDWebImage有没有缓存这个图片,有的话就获取,没有再使用
NSData *data = [NSData dataWithContentsOfURL:url];
image = [UIImage imageWithData:data];
来获取

代码如下,

 //显示单张图片时,固定宽度。

    __block CGFloat itemW = 200;

    

    __block CGFloat itemH = 0;

    

    if (_photoDataArray.count == 1) {

        UIImageView * imageView = [[UIImageView alloc] init];

        

        NSURL * url = [NSURL URLWithString:_photoDataArray.firstObject];

        

        [imageView sd_setImageWithURL:url placeholderImage:[UIImage imageNamed:@"placeHolder.jpg"]];

        

        SDWebImageManager *manager = [SDWebImageManager sharedManager];

        

        BOOL existBool = [manager diskImageExistsForURL:url];//判断是否有缓存

        

        UIImage * image;

        

        if (existBool) {

            

            image = [[manager imageCache] imageFromDiskCacheForKey:url.absoluteString];

            

        }else{

            

            NSData *data = [NSData dataWithContentsOfURL:url];

            

            image = [UIImage imageWithData:data];

            

        }

        

        //根据image的比例来设置高度

        

        if (image.size.width) {

            

            itemH = image.size.height / image.size.width * itemW;

            if (itemH >= itemW) {

                

                itemW = 120;

                

                itemH = image.size.height / image.size.width * itemW;

                

            }

            

        }

转载于:https://www.cnblogs.com/chzheng/p/7850059.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)和数学优化概率(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、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和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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