NIB转Objective-C转换器下载:学习与开发指南

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0 下载量 9 浏览量 更新于2024-10-07 收藏 1.54MB ZIP 举报
资源摘要信息:"【应用】NIB to Objective-C converter.zip IOS应用例子源码下载" 本压缩包提供了一个名为“【应用】NIB to Objective-C converter”的iOS应用例子源码。这份源码非常适合学生、个人开发者以及企业开发者在学习和项目开发中作为参考。通过研究和分析这个应用程序,用户可以更好地掌握Objective-C编程语言以及它在MacOS平台下的应用开发技术。 ### Objective-C开发语言 Objective-C 是一种用于编写macOS和iOS应用程序的编程语言。它是一种面向对象的语言,最初被苹果公司用于NeXTSTEP操作系统,后来被苹果用作Mac OS X和iOS应用开发的主要语言。Objective-C是C语言的一个超集,添加了Smalltalk风格的消息传递特性。 #### Objective-C特性 1. **消息传递机制**:这是Objective-C中对象间交互的核心机制,与C++的函数调用方式不同。 2. **动态类型系统**:与静态类型语言不同,Objective-C中的对象类型可以在运行时确定。 3. **反射能力**:程序能够在运行时检查自己和其他程序的结构,因此可以动态地加载类和方法。 4. **垃圾收集(已废弃)**:Objective-C支持可选的垃圾收集机制来管理内存,但随着自动引用计数(ARC)的引入,垃圾收集功能已被废弃。 5. **兼容C语言**:Objective-C是C语言的超集,这意味着Objective-C代码中可以嵌入C语言代码。 6. **Cocoa框架**:Objective-C通常与Cocoa框架一起使用,该框架提供了丰富的接口用于开发macOS应用程序。 ### MacOS开发 在macOS平台上开发iOS应用,开发者需要使用Xcode作为主要的开发环境。Xcode是苹果公司开发的一款集成开发环境(IDE),提供了编写代码、调试、性能分析和界面设计等功能。Xcode支持Objective-C以及其他编程语言,包括Swift。 #### MacOS开发要点 1. **使用Xcode**:作为MacOS和iOS应用开发的主要工具,Xcode提供了项目管理、版本控制和用户界面设计等功能。 2. **掌握Cocoa框架**:了解并熟练使用Cocoa框架对于开发MacOS应用至关重要,它是MacOS应用开发的基础。 3. **界面设计**:Xcode中的Interface Builder允许开发者通过可视化的方式设计应用的用户界面。 4. **调试和测试**:Xcode提供了强大的调试工具,如断点调试、内存泄漏检测以及性能分析工具。 5. **项目配置**:掌握如何配置项目设置,例如设置构建目标、依赖关系和资源文件。 6. **代码版本管理**:学会使用如Git等版本控制系统来管理代码的变更和版本。 ### NIB to Objective-C converter 该应用是一个示例项目,用于将NIB文件转换为Objective-C代码。NIB文件是早期macOS和iOS应用中用于存储用户界面布局和对象信息的一种文件格式。通过该转换器,用户可以将NIB文件中定义的用户界面元素转换为Objective-C代码,便于深入理解和自定义界面元素。 ### 适用对象 1. **学生**:对于计算机科学与技术或相关专业的学生,这份源码可以作为学习项目来研究Objective-C和MacOS应用开发。 2. **个人开发者**:对于个人技术爱好者或者独立开发者,这份源码可以作为提升编程技能和理解iOS应用开发流程的资料。 3. **企业开发者**:对于在公司中负责MacOS和iOS开发项目的技术团队,这份源码可以作为技术参考和学习材料。 ### 结语 "【应用】NIB to Objective-C converter.zip IOS应用例子源码下载"这个资源为所有Objective-C的学习者和开发者提供了一个实用的工具和学习案例。通过分析和实践这份源码,用户不仅能够掌握如何使用Objective-C进行MacOS应用开发,还能加深对Cocoa框架和Xcode工具的了解。这份资源是Objective-C和MacOS开发学习路径上的重要资源之一。

import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio import cv2 def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\" + "volume-" + name savepath_seg = savepath + "segmentation\" savepath_vol = savepath + "volume\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] # 三个位置表示三个不同角度的切片 if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg - silce_seg.min()) / (silce_seg.max() - silce_seg.min()) * 255 silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 # 将切片信息保存为png格式 return num if name == 'main': path = r"C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017" savepath = r"C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017" filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename) 替换掉代码中的cv2模块,实现相同功能

2023-05-25 上传

将代码中的 使用cv2模块的代码替换掉,给出一整段完整代码,实现相同功能。import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio import cv2 def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume" + "volume-" + name savepath_seg = savepath + "segmentation" savepath_vol = savepath + "volume" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] # 三个位置表示三个不同角度的切片 if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg - silce_seg.min()) / (silce_seg.max() - silce_seg.min()) * 255 silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 # 将切片信息保存为png格式 return num if name == 'main': path = r"C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017" savepath = r"C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017" filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename)

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给出相同功能的代码import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio from PIL import Image def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\" + "volume-" + name savepath_seg = savepath + "segmentation\" savepath_vol = savepath + "volume\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg - silce_seg.min()) / (silce_seg.max() - silce_seg.min()) * 255 silce_seg = np.uint8(Image.fromarray(silce_seg).convert('L')) silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 silce_vol = np.uint8(Image.fromarray(silce_vol).convert('L')) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 return num if name == 'main': path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017' savepath = r'C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017' filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename) 。用另一段代码实现相同功能

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