本文并没有实现一个完成的验证码样例,只是提供了在当前.NET Core 2.0下使用Drawing API的另一种思路,并以简单Demo的形式展示出来。
在.NET 6之前我们一直是使用QRCoder来生成二维码(QRCoder是一个非常强大的生成二维码的组件,用到了System.Drawing.Common 包),然后从.NET 6开始,当为非 Windows 操作系统编译引用代码时,平台分析器会发出编译时警告。异常如下:
这是一个历史问题,在使用 Uno 展示中文的时候,如果设置 Uno 的底层使用 Skia 系进行渲染,那么将会因为中文字体问题,导致渲染出现乱码。此问题已被我修复,最佳解法是更新到最新版本
在最新版的 .NET 平台中,微软在逐步放弃 System.Drawing.Imaging ,给出的理由如下:
本文告诉大家如何简单修复在 Linux 上使用 SkiaSharp 提示找不到 libSkiaSharp 库
在.NET Framework时代,我们生成验证码大多都是用System.Drawing。
龙芯平台.NET,是龙芯公司基于开源社区.NET独立研发适配的龙芯版本,我们会长期进行安全更新和错误修复,并持续进行性能优化。社区.NET7版本开始已经原生支持LoongArch64架构源码。具备如下特性:
Microsoft.Extensions.SecretManager.Tools 经过测试, 在 Visual Studio Enterprise 2022 中已经不需要此包,
Cover Flow是iTunes和Finder中的一个视图选项,允许用户使用水平滚动的图像查看他们的音乐库或文件。
在.Net Core下,没有可以支持跨平台的Drawing类库,官网提供的Common.Drawing只能在Windows下使用,那么在.Net Core下该如何处理图片呢?其实有很多第三方提供了解决方案,而我比较喜欢用的是Mono团队提供的SkiaSharp,原因是稳定而且支持的也很好,性能上也还好。
生成二维码版本非常多这里选用的是 Net.Codecrete.QrCodeGenerator v2.0.3
本文记录一个 UNO 已知问题,在 UNO 里面可以利用 SKXamlCanvas 对接 Skia 绘制到应用里面。如果此时在后台线程里面调用 SKXamlCanvas 的 Invalidate 触发界面的重新刷新,但在具体的执行绘制 PaintSurface 事件里面对外抛出异常,将会导致应用炸掉
调整图片尺寸最常用的场景就是生成缩略图,一般为保持纵横比缩小,如果图片放大会使图片变得模糊,如果确实有这方面的需求,可以寻找开源的AI放大图片的方法。
本文告诉大家如何在 WPF 中使用 SkiaSharp 调用 Skia 这个全平台底层渲染框架,使用绘制命令在 WriteableBitmap 图片上绘制内容
在编程的世界里看见数学的身影,会让我充满好奇和兴奋。这不,在一年一度介绍.NET新版本的官方开发博客《Performance Improvements in .NET 8》中,我看到了这样一个有趣的算法:可扩展近似计数(Scalable Approximate Counting)。
谷歌的 Skia 的一个卖点就是提供了完美的 SVG 的支持,包括输入和输出。输入指的是给一张 SVG 图片,将这个 SVG 渲染出来。输出就是将输出画面保存为 SVG 格式的图片。自然 SkiaSharp 是 Skia 的封装,也就带上了此功能。本文将告诉大家如何在 SkiaSharp 里面设置画面输出为 SVG 图片,使用 SkiaSharp 制作和编辑 SVG 图片
随着跨平台应用的需求不断增长,开发人员需要一种能够在不同操作系统上运行的用户界面(UI)框架。
.NET Core 目前更新到2.2了,但是直到现在在 .NET Core 本身依然不包括和图片有关的 Image、Bitmap 等类型。对于图片的操作在我们开发中很常见,比如:生成验证码、二维码等等。在 .NET Core 的早期版本中,有 .NET 社区开发者实现了一些 System.Drawing 的 Image等类型实现的组件,比如 CoreCompat.System.Drawing、ZKWeb.System.Drawing等。后来微软官方提供了一个组件 System.Drawing.Common实现了 System.Drawing 的常用类型,以 Nuget 包的方式发布的。今天就围绕它来讲一讲这里面的坑。
https://mp.weixin.qq.com/s/_tYpfPeQgyEGsnR4vVLzHg
本文告诉大家如何在 WPF 里面,使用 Skia 解析绘制 SVG 图片。本文也适合控制台使用 SkiaSharp 解析绘制 SVG 图片,本文的 WPF 部分只是在 Skia 绘制完成之后,将 Skia 的内容绘制到 WPF 的 WriteableBitmap 图片,从而在界面显示
经过 Mono 团队的不懈努力,原本专属于 Win32 平台的 GDI+ 终于可以跨平台了,不过这中间还有好多的故事和好多的坑。
最近几年,边缘计算的需求急剧爆发。人工智能、物联网和 5G 的演进给边缘计算带来了无限的可能性。因为工作原因,有幸在2019开始接触了英伟达 Jetson 家族的各种边缘计算设备:Nano,TX2,AGX,NX等,其操作系统使用的是 Ubuntu 18.02。我们可以作为独立的小型服务器使用,试问又有哪一个程序猿会拒绝拥有一台自己的小电脑呢?在其上,特别是拥有GPU的服务器上,我们可以折腾无限的可能。
Avalonia UI文档教程:https://docs.avaloniaui.net/docs/getting-started
在之前的文章《dotNET Core中使用Aspose(部署Docker)》中介绍了在 dotNet Core2.1 中使用 Aspose ,并部署到 Docker 中,现在 dotNET Core 升级到了 3.1 ,Docker 镜像发生了变化,一些依赖的安装也有些变化。
Axure RP 8 for Mac是一款高效的原型设计软件,它是能够有效的帮助设计者快速的设计出产品原型。axure mac已经广泛的应用于一些大型企业公司采用,它能让设计者快速创建应用软件,或者在web网站的线框图、流程图、原型和规格的设计制作。
我在做一个图表工具软件,这个软件使用 MAUI 开发。我的需求是图表的内容需要和 PPT 的图表对接,需要用到 OpenXML 解析 PPT 内容,读取到 PPT 图表元素的内容,接着使用 MAUI 渲染层绘制图表元素。图表工具软件需要在 Windows 平台和 Linux 平台上运行。在 Windows 下,我采用 WPF 应用,用来辟谣说 MAUI 不支持 WPF 应用。 在 Linux 选用 Ubuntu 系统,采用 GTKSharp 应用加上 Skia 渲染对接 MAUI 框架
最近,文本到视频(T2V)编辑引起了广泛关注。与文本到图像(T2I)编辑相比,文本到视频编辑面临的一个关键挑战是视觉一致性。这意味着,编辑后视频中的内容在所有帧中应该具有平滑且不变的视觉外观,并且编辑后的视频应尽可能保留源视频的运动。
针对图像编辑中的扩散模型,中科院联合Adobe和苹果公司的研究人员发布了一篇重磅综述。
本文全面研究图像编辑前沿方法,并根据技术路线精炼地划分为3个大类、14个子类,通过表格列明每个方法的类型、条件、可执行任务等信息。
(VRPinea 7月27日讯)你能分辨出一张图是由人工智能图像工具生成的还是人类制作的吗?许多人可能会说这很容易,直到AI图像工具DALL-E 2的出现,这打破了人类对人工智能生成图像的刻板印象,其以强大且逼真的图像生成功能火爆了创作圈,此工具生成的图像与人类生成的图像别无二致。最后值得大家思考的是,这种AI生成图像工具的出现对设计师的工作有什么影响呢?
在dotnet下处理过Office文档的相信对Aspose都不陌生,Aspose下面的三大组件:Aspose.Cells、Aspose.Slides、Aspose.Words可以让我们很方便的操作Office文档,或者将Office导出为PDF。
欢迎使用 .NET 多平台应用程序 UI。此版本标志着我们在统一 .NET 平台的多年旅程中的新里程碑。现在,您和超过 500 万其他 .NET 开发人员拥有面向 Android、iOS、macOS 、Windows和Linux(由Github开源社区支持) 的一流跨平台 UI 技术栈,以补充 .NET 工具链 (SDK) 和基础类库 (BCL)。您可以使用 .NET 构建任何东西。
经典再回顾!ICCV 2023最佳论文ControlNet,用于向大型预训练的文本到图像扩散模型添加空间条件控制。ControlNet锁定了就绪的大型扩散模型,并重用它们深层和稳健的编码层,这些层已经通过数十亿张图像进行了预训练,作为学习多样的条件控制的强大支撑。神经架构与“零卷积”(从零初始化的卷积层)相连,从零开始逐渐增加参数,确保没有有害的噪声会影响微调过程。
真实世界场景中的视频超分辨率(VSR)是一项具有挑战性的任务,其目的是提高低质量视频的质量,从而产生高质量的结果。
随着视觉和文本表示联合建模的进展,视觉语言预训练(VLP)在许多多模态下游任务上取得了非常好的性能。然而,对包括图像描述和区域标签在内的标注信息,限制了这一方向的进一步方法。此外。随着引入多个数据集特定的目标,预训练过程也变得更加复杂。在这项工作中,作者放宽了这些约束,提出了一个极简的预训练框架,名为Simple Visual Language Model (SimVLM)。
随着机器学习的兴起,我们看到了许多伟大的框架和库的兴起,比如scikit learn、Tensorflow、Pytorch。这些框架使得用户更容易创建机器学习模型。但仍然需要遵循包括数据准备、建模、评估在内的整个过程。
upscayl 是一个免费开源的 AI 图像放大器,支持 Linux、MacOS 和 Windows 平台,并且秉承着“Linux 优先”理念构建。
AIGC 大模型最火热的任务之一——基于 Diffusion Model 的图像编辑(editing)领域的首篇综述。长达 26 页,涵盖 297 篇文献!本文全面研究图像编辑前沿方法,并根据技术路线精炼地划分为 3 个大类、14 个子类,通过表格列明每个方法的类型、条件、可执行任务等信息。此外,本文提出了一个全新 benchmark 以及 LMM Score 指标来对代表性方法进行实验评估,为研究者提供了便捷的学习参考工具。强烈推荐 AIGC 大模型研究者或爱好者阅读,紧跟热点。
本文介绍的是CVPR 2020上收录的论文《Cops-Ref: A new Dataset and Task on Compositional Referring Expression Comprehension》(已开源),文章第一作者是香港大学的陈振方同学,这项工作是陈振方同学在澳大利亚阿德莱德大学吴琦老师组访问时所完成。
机器之心报道 编辑:张倩、蛋酱 「求帮忙把背景 P 成五彩斑斓的黑,可以吗?」 有人认为,自然语言将是软件的下一代接口:你有什么需求,「告诉」它就行了,剩下的不用你管。这种「动动嘴皮子就能把事儿办了」的场景似乎也越来越多。 在最近的一篇论文中,来自希伯来大学、特拉维夫大学、Adobe 等机构的研究者提出了一种名为「StyleCLIP」的模型,几乎可以让你动动嘴皮子就把图修了。 这里用「几乎」是因为研究者给出的接口其实还是文字版的。如下图所示,如果你想让一只猫看起来可爱一点,只需要输入「cute cat」,模
据Facebook 官方博客公告,PyTorch1.7版本已经于昨日正式发布,相比于以往的 PyTorch 版本,此次更新除了增加了更多的API,还能够支持 NumPy兼容下的傅里叶变换、性能分析工具,以及对基于分布式数据并行(DDP)和远程过程调用(RPC)的分布式训练。
下面要介绍的论文始发于ICCV2019,题为「SNIDER: Single Noisy Image Denoising and Rectification for Improving License Plate Recognition」,axriv地址:https://arxiv.org/pdf/1910.03876 。
https://github.com/DWCTOD/ICCV2021-Papers-with-Code-Demo
雷锋网AI 科技评论按:机器学习的研究正进行的如火如荼,各种新方法层出不穷。尽管这样,还有一个问题摆在面前,研究这些算法对于现实有什么用。特别是当讨论起机器学习在手机和其他设备上的应用时,经常会被问到到:「机器学习有什么杀手级应用?」
机器学习的研究正进行的如火如荼,各种新方法层出不穷。尽管这样,还有一个问题摆在面前,研究这些算法对于现实有什么用。特别是当讨论起机器学习在手机和其他设备上的应用时,经常会被问到到:「机器学习有什么杀手级应用?」
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