推荐一款高效签名捕捉工具:SwiftSignatureView(现支持PencilKit)
在当今的移动应用中,尤其是在物流、金融和医疗等领域,电子签名的需求日益增长。为了满足这一需求,我们向您推荐一个强大的开源项目——SwiftSignatureView,它是一款轻量级、快速且高度自定义的签名视图组件。
项目介绍
SwiftSignatureView是一个简单易用的库,可让您轻松地在应用中捕获用户的签名。用户绘制完成后,您可以将签名作为UIImage对象获取。借助动态调整笔触宽度以匹配手指移动速度的技术,SwiftSignatureView能够生成流畅而自然的签名效果。最新版本更引入了Apple Pencil与PencilKit的集成,为用户提供更加真实的书写体验。

技术分析
SwiftSignatureView的核心是其高效的绘图引擎,它基于手势识别并智能调整画笔粗细。对于支持iOS 13及以上版本的设备,库会自动切换到PencilKit,充分利用Apple Pencil的特性,如压力感应和倾斜角度,使签名过程更为流畅。此外,还提供了撤销/重做功能以及判断签名区域是否为空的方法。
应用场景
无论是在电子商务订单确认、纸质文件签署,还是在医疗表格签名等场合,SwiftSignatureView都是理想的解决方案。通过简单的API调用,即可将该组件无缝整合进您的应用,提升用户体验。
项目特点
- 轻量级 - 简洁的代码结构,易于理解和集成。
- 高度定制化 - 可设置最小和最大笔触宽度、颜色和透明度,适应不同设计需求。
- 流畅体验 - 自动调整笔触宽度,模拟真实手写体验。
- PencilKit集成 - 支持iOS 13+,提供原生Apple Pencil支持,让签名更自然。
- 图片处理 - 提供裁剪签名图像的功能,方便去除背景空白。
安装与使用
该库可通过CocoaPods或Swift Package Manager进行安装。在代码中,只需几行简单的Swift代码,就可以创建SwiftSignatureView实例,并获取或清除签名图像。
这个开源项目完全免费,遵循MIT许可协议,支持持续改进和发展。
如果您有任何问题或建议,欢迎联系Alankar Misra,alankarmisra@gmail.com。
总的来说,SwiftSignatureView凭借其出色的设计和易用性,值得在您的下一个项目中尝试。立即加入数以千计的开发者行列,利用这个出色的工具提升您的应用功能吧!
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
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