苹果官方Core Animation编程指南

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"IOS核心动画编程指南" 这篇文章是关于iOS平台上的Core Animation编程的详细指南,旨在帮助开发者理解和掌握如何创建高性能、流畅的动画效果。Core Animation是iOS系统中的一个关键框架,它允许开发者对用户界面进行丰富的视觉设计和动态交互。 首先,核心动画的概念包括一系列核心动画类,如图层类(Layer Classes)、动画和计时类、布局管理器类以及事务管理类。图层类是Core Animation的基础,它们负责存储和显示图形内容。动画和计时类则负责控制动画的执行和时间节奏。布局管理器类处理图层的排列和定位,而事务管理类则管理动画的执行顺序和属性。 核心动画的渲染框架涉及图层的几何和变换。图层拥有自己的坐标系,可以指定其几何形状,同时支持各种几何变换,如平移、旋转和缩放。这些变换可以通过函数、数据结构或键值路径进行修改,以实现复杂的动画效果。 图层的层次结构(Layer Tree)是构建复杂视图的关键,它允许图层之间相互嵌套,并提供了添加、删除、调整位置和大小的功能。自动调整图层大小能方便地适应内容变化,而裁剪子图层则可以控制显示范围。 图层的内容提供方式多样化,可以设置`contents`属性,通过委托或子类化来提供自定义内容。此外,还可以修改图层内容的位置,以实现动态更新。 动画部分涵盖了隐式和显式动画。隐式动画是默认发生的,当图层属性改变时,系统会自动创建动画效果。显式动画则需要开发者明确创建和控制,包括开始和结束时机。显式动画可以自定义时间和行为,以满足特定需求。 图层的行为(Behaviors)允许开发者定义图层在特定事件下的响应,如触摸或滚动。CAACTION协议和预定义的行为键值可以帮助自定义这些响应,重载隐式动画,并临时禁用或启用行为。 事务管理包括隐式和显式事务。隐式事务是由Core Animation自动创建的,而显式事务则由开发者手动创建,用于更精确的控制动画执行。显式事务可以禁用图层行为、重载动画时间,并支持事务的嵌套,以实现更复杂的动画流程。 最后,布局核心动画的图层章节介绍了约束布局管理器,这是一种工具,它允许开发者定义图层之间的关系和约束,以便在屏幕尺寸变化或内容更新时自动调整图层布局。 iOS核心动画编程指南是开发者深入理解并充分利用Core Animation框架,创建出富有吸引力和互动性的用户界面的宝贵资源。通过学习和实践,开发者可以构建出更加动态和引人入胜的iOS应用。
2024-09-06 上传
1 目标检测的定义 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。 目标检测任务可分为两个关键的子任务,目标定位和目标分类。首先检测图像中目标的位置(目标定位),然后给出每个目标的具体类别(目标分类)。输出结果是一个边界框(称为Bounding-box,一般形式为(x1,y1,x2,y2),表示框的左上角坐标和右下角坐标),一个置信度分数(Confidence Score),表示边界框中是否包含检测对象的概率和各个类别的概率(首先得到类别概率,经过Softmax可得到类别标签)。 1.1 Two stage方法 目前主流的基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two stage和One stage。Two stage方法将目标检测过程分为两个阶段。第一个阶段是 Region Proposal 生成阶段,主要用于生成潜在的目标候选框(Bounding-box proposals)。这个阶段通常使用卷积神经网络(CNN)从输入图像中提取特征,然后通过一些技巧(如选择性搜索)来生成候选框。第二个阶段是分类和位置精修阶段,将第一个阶段生成的候选框输入到另一个 CNN 中进行分类,并根据分类结果对候选框的位置进行微调。Two stage 方法的优点是准确度较高,缺点是速度相对较慢。 常见Tow stage目标检测算法有:R-CNN系列、SPPNet等。 1.2 One stage方法 One stage方法直接利用模型提取特征值,并利用这些特征值进行目标的分类和定位,不需要生成Region Proposal。这种方法的优点是速度快,因为省略了Region Proposal生成的过程。One stage方法的缺点是准确度相对较低,因为它没有对潜在的目标进行预先筛选。 常见的One stage目标检测算法有:YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 2 常见名词解释 2.1 NMS(Non-Maximum Suppression) 目标检测模型一般会给出目标的多个预测边界框,对成百上千的预测边界框都进行调整肯定是不可行的,需要对这些结果先进行一个大体的挑选。NMS称为非极大值抑制,作用是从众多预测边界框中挑选出最具代表性的结果,这样可以加快算法效率,其主要流程如下: 设定一个置信度分数阈值,将置信度分数小于阈值的直接过滤掉 将剩下框的置信度分数从大到小排序,选中值最大的框 遍历其余的框,如果和当前框的重叠面积(IOU)大于设定的阈值(一般为0.7),就将框删除(超过设定阈值,认为两个框的里面的物体属于同一个类别) 从未处理的框中继续选一个置信度分数最大的,重复上述过程,直至所有框处理完毕 2.2 IoU(Intersection over Union) 定义了两个边界框的重叠度,当预测边界框和真实边界框差异很小时,或重叠度很大时,表示模型产生的预测边界框很准确。边界框A、B的IOU计算公式为: 2.3 mAP(mean Average Precision) mAP即均值平均精度,是评估目标检测模型效果的最重要指标,这个值介于0到1之间,且越大越好。mAP是AP(Average Precision)的平均值,那么首先需要了解AP的概念。想要了解AP的概念,还要首先了解目标检测中Precision和Recall的概念。 首先我们设置置信度阈值(Confidence Threshold)和IoU阈值(一般设置为0.5,也会衡量0.75以及0.9的mAP值): 当一个预测边界框被认为是True Positive(TP)时,需要同时满足下面三个条件: Confidence Score > Confidence Threshold 预测类别匹配真实值(Ground truth)的类别 预测边界框的IoU大于设定的IoU阈值 不满足条件2或条件3,则认为是False Positive(FP)。当对应同一个真值有多个预测结果时,只有最高置信度分数的预测结果被认为是True Positive,其余被认为是False Positive。 Precision和Recall的概念如下图所示: Precision表示TP与预测边界框数量的比值 Recall表示TP与真实边界框数量的比值 改变不同的置信度阈值,可以获得多组Precision和Recall,Recall放X轴,Precision放Y轴,可以画出一个Precision-Recall曲线,简称P-R