iOS学习----------图片的简单处理(1)

本文介绍了一种在iOS中通过直接操作像素来实现图像处理的方法。具体步骤包括获取原始图像像素并将其与另一张图片合并,以创建独特的视觉效果。

效果图

56.png

学习在iOS中处理图像和创建酷炫的效果!

第一种方法:获取每个像素将两张图片合并

- (UIImage *)processUsingPixels:(UIImage*)inputImage

{

    

      // 1. Get the raw pixels of the image

     UInt32 * inputPixels;//定义一个整型的指针

      

     CGImageRef inputCGImage = [inputImageCGImage];

     NSUInteger inputWidth =CGImageGetWidth(inputCGImage);

     NSUInteger inputHeight =CGImageGetHeight(inputCGImage);

      

    //创建一个RGB模式的颜色空间CGColorSpace和一个容器CGBitmapContext,将像素指针参数传递到容器中缓存进行存储

    

    

   /*

     参数bytesPerPixel(每像素大小)和bitsPerComponent(每个颜色通道大小)

     */

     NSUInteger bytesPerPixel =4;

     NSUInteger bitsPerComponent =8;

    

    //输入的每行

     NSUInteger inputBytesPerRow = bytesPerPixel * inputWidth;// 4*3000

     //calloc在动态分配完内存后,自动初始化该内存空间为零

    //初始化一个二维整型数组 inputHeight行(row inputWidth列(col 数组中每个对象的为UInt32的大小

      inputPixels = (UInt32 *)calloc(inputHeight * inputWidth,sizeof(UInt32));

    

    

    //创建一个RGB模式的颜色空间CGColorSpace和一个容器CGBitmapContext,将像素指针参数传递到容器中缓存进行存储

    CGColorSpaceRef colorSpace =CGColorSpaceCreateDeviceRGB();


   /*

     CGContextRef __nullable CGBitmapContextCreate(void * __nullable data,

     size_t width, size_t height, size_t bitsPerComponent, size_t bytesPerRow,

     CGColorSpaceRef __nullable space, uint32_t bitmapInfo)

     */

   CGContextRef context =CGBitmapContextCreate(inputPixels, inputWidth, inputHeight,

                                                   bitsPerComponent, inputBytesPerRow, colorSpace,

                                                  kCGImageAlphaPremultipliedLast |kCGBitmapByteOrder32Big);

    

   //将设定好的图片绘制在上下文(context)中

     CGContextDrawImage(context,CGRectMake(0,0, inputWidth, inputHeight), inputCGImage);

      

        

        

      // 2. Blend the ghost onto the image

     UIImage * ghostImage = [UIImageimageNamed:@"ghost"];

     CGImageRef ghostCGImage = [ghostImageCGImage];

      

      // 2.1 Calculate the size & position of the ghost

    //宽高比

     CGFloat ghostImageAspectRatio = ghostImage.size.width / ghostImage.size.height;

    //宽度等于低部图片的1/4

     NSInteger targetGhostWidth = inputWidth *0.25;

 //

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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