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iphone11相机为什么只能放大5倍

iphone11相机为什么只能放大5倍？

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在做扫码需求，往往会有放大镜头需求。

苹果提供了AVCaptureConnection中，videoScaleAndCropFactor：缩放裁剪系数,使用该属性，可以实现拉近拉远镜头。再结合手势UIPinchGestureRecognizer，就很简单实现手势拉近拉远镜头。

手势代码

///记录开始的缩放比例

@property(nonatomic,assign)CGFloat beginGestureScale;

///最后的缩放比例

@property(nonatomic,assign)CGFloat effectiveScale;

- (void)cameraInitOver

{

if (self.isVideoZoom) {

UIPinchGestureRecognizer *pinch = [[UIPinchGestureRecognizer alloc] initWithTarget:self action:@selector(pinchDetected:)];

pinch.delegate = self;

[self.view addGestureRecognizer:pinch];

}

}

- (void)pinchDetected:(UIPinchGestureRecognizer*)recogniser

{

self.effectiveScale = self.beginGestureScale * recogniser.scale;

if (self.effectiveScale 1.0){

self.effectiveScale = 1.0;

}

[self.scanObj setVideoScale:self.effectiveScale];

}

- (BOOL)gestureRecognizerShouldBegin:(UIGestureRecognizer *)gestureRecognizer

{

if ( [gestureRecognizer isKindOfClass:[UIPinchGestureRecognizer class]] ) {

_beginGestureScale = _effectiveScale;

}

return YES;

}

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拉近拉远镜头代码

- (void)setVideoScale:(CGFloat)scale

{

[_input.device lockForConfiguration:nil];

AVCaptureConnection *videoConnection = [self connectionWithMediaType:AVMediaTypeVideo fromConnections:[[self stillImageOutput] connections]];

CGFloat maxScaleAndCropFactor = ([[self.stillImageOutput connectionWithMediaType:AVMediaTypeVideo] videoMaxScaleAndCropFactor])/16;

if (scale maxScaleAndCropFactor)

scale = maxScaleAndCropFactor;

CGFloat zoom = scale / videoConnection.videoScaleAndCropFactor;

videoConnection.videoScaleAndCropFactor = scale;

[_input.device unlockForConfiguration];

CGAffineTransform transform = _videoPreView.transform;

[CATransaction begin];

[CATransaction setAnimationDuration:.025];

_videoPreView.transform = CGAffineTransformScale(transform, zoom, zoom);

[CATransaction commit];

}

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有一点需要注意：the videoScaleAndCropFactor property may be set to a value in the range of 1.0 to videoMaxScaleAndCropFactor，videoScaleAndCropFactor这个属性取值范围是1.0-videoMaxScaleAndCropFactor，如果你设置超出范围会崩溃哦！

iOS 模仿微信扫描二维码放大功能

我们知道，微信扫描二维码过程中，如果二维码图片焦距比较远，会拉近焦距，实现放大功能。这种效果如何该实现，用原生的API又是如何实现。本文简单尝试如何使用AVFoundation实现放大二维码图片。重点是如何定位二维码和放大二维码，前面介绍了 iOS 扫描二维码实现手势拉近拉远镜头 iOS 识别过程中描绘二维码边框 和iOS 识别过程中描绘二维码边框 ，我们可以很简单的实现二维码定位和放大。 ...

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Android代码-Flutter实现的二维码扫描。

flutter_mobile_vision Flutter implementation for Google Mobile Vision. Based on Google Mobile Vision

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扫描二维码研究总结（高仿微信扫一扫，轻松实现定制扫描界面）

在正文之前说点题外话，加上这篇我已经写了3篇博客了，其实我写博客的初衷不是想证明自己有多牛，并且我也只是从事安卓开发只有半年时间的小渣，但是不想成为大牛的渣不是好渣，所以我想通过博客把工作学习中遇到的问题进行研究总结，从而提高自己，与此同时如果能给广大从事安卓开发的朋友们提供帮助或者是提供一点点思路我也是很心满意足了！~~好了，废话不多少进入正题吧！ 先上界面图。由于目前不会录屏，所以直接上截图...

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ios 扫描二维码实现自动放大和手势双击放

如何开发小程序？

微信版本升级后，打开微信，点击底部的“发现”这个菜单项，就会发现升级后的“发现”菜单里，增加了“小程序”这样一个功能。

2.点击打开小程序后，可以看到有附近的小程序和我的小程序，附近的小程序是所在定位周边的小程序。

下面的小程序列表可以看到的是我们之前打开过的一些小程序，如果有自己觉得很好用的小程序就可以点击左上角，添加到我的小程序里面。

3.微信小程序还有具有搜索功能，打开搜索页面可以输入想要找的小程序。

苹果在为“人工智能”不停收购， 谁能再做一个谷歌与Facebook在人工智能方面的收购清单？

在通往人工智能的路上，Google一直在不停地买买买。而且Google在人工智能领域的收购其实从2006年就开始了。

DeepMind（2014年1月26日被Google收购）

Deepmind可以说是当下最火的人工智能初创公司，于2014年1月26日被Google收购。

虽然被谷歌收购，但是DeepMind一直是独立运营的，他们的目标是开发能够“独立思考”的软件。为了能够开发这种类型的人工智能软件，DeepMind在海量数据集合的帮助下使用机器学习等技术训练自己的人工智能去完成某些工作任务。

api.ai（2016年9月19日被Google收购）

api.ai的API可以透过语音辨识、意图辨识和上下文语境理解等技术，让电脑理解人类语言并转换为行动，协助开发者打造类似Siri的对话式智慧助理，可用于聊天机器人、App、智慧家电等。

api.ai已经证明他们可以协助开发者设计、开发和不断改进会话式界面。超过6万名开发者正使用API.ai的工具开发会话式体验。api.ai提供了业界领先的会话式用户界面平台，能够协助谷歌指导开发者持续开发优秀的自然语言界面。

Moodstocks（2016年7月6日被Google收购）

Moodstocks公司成立于2008年，作为一个小的创业公司，他们的规模并不大。

Moodstocks公司是以图像识别技术为主，并推出了智能手机的图像识别应用程序Moodstocks Notes。在加入谷歌在巴黎的研发团队之后，他们将继续研发自己的视觉图像识别工具。

Dark Blue Labs（2014年10月23日被Google收购）

Dark Blue Labs是一家深度学习公司，主要从事数据架构以及算法开发工作，被收购后并入DeepMind。

Jetpac（2014年8月17日被Google收购）

总部位于旧金山的Jetpac通过Instagram等社交图片分享工具制作城市导游服务。通过分析食品、装饰和人物图片，Jetpac的软件便可对城市的各种特点进行分析。

Jetpac被收购前有三款智能手机应用，包括一款城市导游助手、一款图片分析器和一款图片探测工具，被收购后并入Picasa中。

Emu（2014年8月6日被Google收购）

Emu是一个类似语音助手Siri但却是“通过文本消息服务的内置助手”。

它整合了类似Siri个人助理的功能，将会根据你的聊天记录，自动执行移动助理的任务。比如自动建立日程、设置时间提醒、甚至还能帮你预定餐馆。

Emu被Google收购后主要用于Google Hangouts以及Google Now中。

Flutter（2013年10月2日被Google收购）

Flutter2010年底由Navneet Dalal和Mehul Nariyawala创办，利用计算机视觉技术结合手势监测识别技术，使得用户可以用简单的手势来操控电脑和移动设备。

Flutter被Google收购后主要应用在Android以及Google X项目中。

Wavii（2013年4月23日被Google收购）

Wavii是一家成立于2009年3月的自然语言处理技术公司，总部位于西雅图。

Wavii主要做的是扫描网络、寻找新闻、然后进行总结，并附上文章来源的全文链接。

Wavii被Google收购后主要应用在Google Knowledge Graph（Google知识图谱）中。

DNNresearch（2013年3月12日被Google收购）

DNNresearch公司是由深度学习大神Geoffrey Hinton与他的两个研究生Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever成立。由于谷歌在本次收购中没有获得任何实际的产品或服务，所以本次收购实际上属于人才性收购，收购的主体是为了这三人团队。

Viewdle（2012年10月1日被Google收购）　

Viewdle是一家成立于2006年的乌克兰公司，被收购前主要做的是增强现实和面部识别。

Viewdle曾经推出的应用包括SocialCamera和Third Eye，Social Camera是其推出的首款应用，用户只需通过Faceprint教会你的相机识别好友，此后只要照片中出现了这些好友，SocialCamera就可以自动为他们打上标签。

Viewdle被Google收购后主要应用在Android中。

Clever Sense（2011年12月13日被Google收购）

Clever Sense是本地推荐应用Alfred的开发商。Alfred的独特之处在于它将人工智能和机器算法有机结合，为用户提供个性化的场所推荐，推荐的场所包括附近的餐馆、咖啡厅、酒吧和夜店。

Clever Sense被Google收购后主要应用在Android中。

PittPatt（2011年7月23日被Google收购）

PittPatt是一家由卡耐基梅隆大学孵化的专注于人脸识别和模式识别公司，其开发了一项能在照片、视频和其他媒介之中识别匹配人脸的技术，创造了一系列人脸检测、跟踪和识别的算法。

PittPatt的人脸检测和跟踪的软件开发工具包（SDK）能在照片中确定人脸的位置，在视频中跟踪人脸的移动情况。

PittPatt被Google收购后主要应用在Android中。

SayNow（2011年1月25日被Google收购）

SayNow是一家成立于2005年的语音识别公司，总部位于美国加州帕罗奥托(Palo Alto)市。

SayNow的平台可将语音通讯、一对一通话和集团通话整合到Facebook和Twitter等社交网站，以及Android和iPhone手机应用中。

SayNow被Google收购后主要应用在Google Voice中。

Phonetic Arts（2010年12月3日被Google收购）　

Phonetic Arts公司是一家位于英国的语音合成技术厂商。被Google收购前Phonetic Arts公司的语音合成技术主要用在游戏中，但谷歌希望将该技术用于其电脑声音自动输出系统，以使机器合成的人声更像人类的声音以及更加流利。

Phonetic Arts被Google收购后主要应用在Google Voice和Google Translate中。

Metaweb（2010年7月16日被Google收购）

Metaweb是一家从事语义搜索（Semantic Search）技术开发的风险企业，目标是开发用于Web的语义数据存储的基础结构。

Metaweb被Google收购后主要应用在Google Search中。

Neven Vision（2006年8月15日被Google收购）

这个可以说是Google最早在人工智能领域的收购了，可以追溯到2006年。

Neven Vision是一家图像识别技术公司，其能自动从图片里提取信息、并且辨认图片的内容，被收购前主要应用于手机以及美国政府和执法部门的计量生物学应用中。

Neven Vision被Google收购后主要应用在Picasa以及Google Goggles中。

flutter 蓝牙ble(blue tooth),同时连接多台/多个设备

于是就有了写作本文的动力，--------解决同时连接多台蓝牙设备!!!

flutter_blue 适合于单台的蓝牙设备，使用起来简单

flutter_reactive_ble 适合于单台的蓝牙设备，多台蓝牙设备也可以用

flutter_ble_lib 适合于单台的蓝牙设备，多台蓝牙设备也可以用，可以在模拟器上进行调试蓝牙

感觉后2个第三方库都可以使用，本人先入为主使用了flutter_reactive_ble，所以本文以flutter_reactive_ble为基础进行介绍

先声明4个全局变量，后面会用到

开始扫描

如果扫描过程，不使用过滤条件，withServices这个参数可以给个空数组

停止扫描如下

连接设备

断开设备,

每连接成功一个设备后，就会产生一个_connectionStreamSubscription，对应设备的断开，就用对应的StreamSubscription去断开， 可以用一个HashMap，去记录 连接成功的设备 与 StreamSubscription 的对应关系

去扫描服务，并过滤服务，扫描结果服务里面是包含有特征的数组,如： serviceId:[fff0,fff1,fff2,fff3,...]

去监听上报来的数据,参数来自前面扫描到的结果serviceId--服务ID, characteristicId--特征ID，deviceId--设备ID

后面就是各位看官根据自己的需求去做逻辑处理啦。

对设备设置命令，发送请求(写操作),list为整形数据，要写的数据

读取设备的信息（读操作）

flutter 多台蓝牙设备同时连接的分享就到这里喽，小伴们,觉得有点用的话，或者已经看到这里面来的请点个赞吧~~ 后续分享更多有关flutter的文章。如果有疑问的话，请在下方留言~

过一段时间后,我在项目把这个蓝牙库用起来了,基本能满足日常需求.效果如下:

flutter如何实现扫描附近 wifi?

不需要任何软件，只要打开手机的设置，无线网络，打开WIFI，点击搜索，就可以搜索出当前的所有WIFI名称。