QBImagePicker 开源项目安装与使用教程
2024-08-22 03:49:03作者:翟萌耘Ralph
一、项目目录结构及介绍
QBImagePicker 是一个基于 Swift 的 iOS 图片选择器框架,提供了简洁易用的接口来实现图片选取功能。以下是项目的主要目录结构及其简介:
QBImagePicker/
|-- QBImagePickerController.swift // 主要的图片选择控制器代码
|-- Example/ // 示例应用程序目录
| |-- QBImagePickerExample.xcodeproj // 示例工程文件
| |-- ...
|-- Sources/ // 核心源码目录
| |-- QB...swift // 各个相关Swift源文件
|-- Assets.xcassets // 项目相关的图标和其他资源文件
|-- License // 许可证文件
|-- README.md // 项目说明文档
- QBImagePickerController.swift 是整个框架的核心,包含了图片选择器的基本逻辑和界面管理。
- Example 目录包含了如何使用此框架的示例应用,是学习和快速上手的好去处。
- Sources 包含了所有业务逻辑相关的Swift源代码文件。
- Assets.xcassets 中存储了项目所需的图像资源。
二、项目的启动文件介绍
在本开源项目中,主要的启动点是通过创建 QBImagePickerController 实例来实现。虽然直接从代码层面没有特定标记为“启动文件”,但开发者一般会在自己的应用里类似如下的地方初始化并呈现选择器:
import QBImagePickerController
// 在某个视图控制器中启动图片选择器
let imagePickerController = QBImagePickerController()
imagePickerController.delegate = self // 确保遵循代理协议
present(imagePickerController, animated: true)
这里的关键在于设置代理(delegate)并调用present(_:animated:)方法来展示图片选择器。QBImagePickerController类的实例化和配置通常是你应用中启动图片选择逻辑的地方。
三、项目的配置文件介绍
QBImagePicker项目本身不直接提供传统意义上的配置文件(如.plist或.json),其配置主要是通过代码进行。常见的配置项包括但不限于设置代理、是否允许选择视频、最大选择数量等,这些配置都是在使用QBImagePickerController实例时通过属性设置完成的。例如:
imagePickerController.allowMultipleSelection = true // 允许多选
imagePickerController.maximumSelectionLimit = 5 // 设置最大选择数量
此外,对于更细致的定制需求,比如自定义UI或者修改默认行为,这通常涉及到对源代码的直接修改或者是通过扩展框架提供的功能来实现,而不是依赖于独立的配置文件。
以上是对QBImagePicker项目基本结构、启动方式以及配置要点的简单介绍。具体深入开发时,参考项目中的README.md文件和示例应用程序将有助于更好地理解和应用这个框架。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
暂无简介
Dart
680
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
493