QBImagePicker:一款强大的iOS图片选择器
在移动应用开发中,图片选择器是一个常见的需求。无论是社交应用中的图片分享,还是电商应用中的商品展示,一个高效、易用的图片选择器都能极大地提升用户体验。今天,我们要介绍的是一款开源的iOS图片选择器——QBImagePicker。
项目介绍
QBImagePicker 是一个功能强大的图片选择器,它不仅支持单张图片的选择,还支持多张图片和视频的选择。该项目是 UIImagePickerController 的一个克隆版本,但提供了更多的自定义选项和功能扩展。无论是从性能还是用户体验上,QBImagePicker 都能满足开发者的需求。
项目技术分析
技术栈
- iOS 8 及以上版本:QBImagePicker 支持 iOS 8 及以上版本,利用了
PhotoKit框架来高效地管理图片和视频资源。 - CocoaPods & Carthage:项目支持通过 CocoaPods 和 Carthage 进行集成,方便开发者快速引入到自己的项目中。
- PhotoKit & AssetsLibrary:对于不同版本的 iOS,QBImagePicker 分别使用了
PhotoKit和AssetsLibrary来管理图片资源,确保兼容性。
核心功能
- 多选支持:用户可以一次性选择多张图片或视频,非常适合需要批量上传图片的场景。
- 高效滚动:QBImagePicker 在滚动时表现出色,内存占用低,确保用户在浏览大量图片时不会感到卡顿。
- 自定义界面:开发者可以根据需求自定义图片选择器的界面,包括网格大小、导航消息等。
- 横竖屏支持:无论是竖屏还是横屏模式,QBImagePicker 都能完美适配。
项目及技术应用场景
应用场景
- 社交应用:用户在发布动态时,可以选择多张图片进行分享。
- 电商应用:商家在上传商品图片时,可以一次性选择多张图片进行批量上传。
- 相册管理工具:用户可以方便地管理手机中的图片和视频,进行批量操作。
技术应用
- 图片选择器:QBImagePicker 可以作为应用中的图片选择器,替代系统自带的
UIImagePickerController,提供更丰富的功能和更好的用户体验。 - 自定义UI:开发者可以根据应用的风格,自定义图片选择器的外观,使其与应用的整体设计风格保持一致。
项目特点
1. 多选支持
QBImagePicker 允许用户一次性选择多张图片或视频,非常适合需要批量操作的场景。开发者可以通过设置 allowsMultipleSelection 属性来启用或禁用多选功能。
2. 高效性能
QBImagePicker 在处理大量图片时表现出色,内存占用低,滚动流畅,确保用户在浏览图片时不会感到卡顿。
3. 自定义选项
开发者可以根据需求自定义图片选择器的界面,包括网格大小、导航消息、选择数量限制等。这使得 QBImagePicker 能够灵活适应各种应用场景。
4. 兼容性强
QBImagePicker 支持 iOS 8 及以上版本,并且兼容 iPhone 6/6Plus 和 iPad 设备,确保在不同设备上都能提供一致的用户体验。
5. 开源免费
QBImagePicker 是一个开源项目,遵循 MIT 许可证,开发者可以自由使用、修改和分发。
总结
QBImagePicker 是一款功能强大、易于集成的 iOS 图片选择器,适用于各种需要图片选择的应用场景。无论是社交应用、电商应用还是相册管理工具,QBImagePicker 都能提供出色的用户体验。如果你正在寻找一个高效、易用的图片选择器,不妨试试 QBImagePicker,相信它会为你的项目增色不少。
项目地址:QBImagePicker
许可证:MIT
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00