AutoLayout 专辑

本文详细介绍了Autolayout操作的两种方式,并深入探讨了使用右键拖拽弹出菜单选择限制条件的便利性。重点讲解了与对齐、位置固定、间距动态调整等相关的常用限制条件,包括如何利用'内容挤压优先级'和'内容压缩抵抗力优先级'进行布局调整。

基本使用:  http://my.oschina.net/u/2360693/blog/481236?p={{totalPage}}

    

Autolayout操作方式有两种,一种是选择目标后,使用右下角的工具栏;另一种是直接使用右键拖拽目标,在弹出的菜单中选择限制项。当选择的目标比较小的时候,可以打开左侧的菜单,在这里做拖拽操作一样是可以的。个人感觉后者更方便一些。

开始之前,先来介绍下使用的基本工具吧。

第一个按钮是和对齐有关的,就是控制多个元素(Lable, Button等)的统一约束。例如我们需要让标题和内容按照左,就选择标题和内容元素,选择Leading Edges设置为5即可。

Autolayout_Align

第二个按钮是和元素位置固定有关的限制条件,直接看图吧:

Autolayout_Pin

右侧能够看到当前选择元素限制条件的列表:

Autolayout_Inspector_Constrainsts list
这里有两个参数,“Content Hugging Priority”和“Content Compression Resistance Priority”,感觉不太好理解,栈爆上找到一篇解释,讲的挺好的:Cocoa Autolayout: content hugging vs content compression resistance priority

有时候想要一个元素的间距是一个动态值,例如距离右侧至少10pt(即>=10pt),那么可以在上图中点击右侧按钮(齿轮)进入详细设置:

Autolayout_Constraint_Relation Config

第三个按钮是有关清除限制条件、根据限制更新视图大小的工具。个人比较常用的是清除限制条件,有时候设置错了很麻烦,直接清除掉重新来就行了。

Autolayout_Resolve Auto Layout Issues

上面这些就是常用到的一些限制条件了。个人觉得使用右键拖拽弹出的菜单选择更方便和直观一些,因为菜单中会根据拖拽内容动态显示可用项供我们选择,菜单如图

Autolayout_ShortAction


本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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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