用iTextSharp将HTML转换成PDF,ASP.NET C# 代码

本文介绍了如何利用iTextSharp库将HTML内容转换为PDF文档。首先从GitHub下载iTextSharp源码,然后在VS2010中编译生成必要的DLL文件。接着,在自己的项目中引用这些DLL,并创建一个辅助类来执行转换。需要注意的是,为了显示中文,必须设置中文字体。参考链接提供了更多关于iTextSharp转换HTML到PDF的详细信息和示例。

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先去github下载源代码:https://github.com/itext/itextsharp,当前最新版本为5.5.13

解压后用vs2010打开工程文件BuildAll,生成itextsharp.xmlworker项目

生成的dll文件在src\extras\itextsharp.xmlworker\bin\Debug_woDrawing目录中

在自已的项目引入itextsharp.dll 和 itextsharp.xmlworker.dll

写一个简单的Helper类

using System;
using System.IO;

using iTextSharp.text;
using iTextSharp.text.pdf;
using iTextSharp.tool.xml;

public class PDFHelper {
    public static void Html2Pdf(string html, string filename) {
            using (Stream fs = new FileStream(filename, FileMode.Create)) {
                using (Document doc = new Document(PageSize.A4)) {

                    PdfWriter writer = PdfWriter.GetInstance(doc, fs);
                    doc.Open();

                    using (StringReader sr = new StringReader(html)) {
                        XMLWorkerHelper.GetInstance().ParseXHtml(writer, doc, sr);
                    }

 
### 如何将YOLOPyQt结合使用 为了实现YOLOPyQt的集成,可以按照以下方法构建应用程序: #### 1. 安装依赖库 确保安装了必要的Python包。这通常包括`opencv-python`用于图像处理以及`torch`和`tqdm`等其他可能需要的机器学习框架。 ```bash pip install opencv-python torch tqdm pyqt5 ``` #### 2. 加载并配置YOLO模型 加载预训练好的YOLO权重文件,并设置好检测参数。这部分代码可以从官方GitHub仓库获取或者基于已有的YOLO版本调整[^1]。 ```python import cv2 from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # Load model ``` #### 3. 创建PyQt界面 设计图形用户界面(GUI),允许用户选择视频源或图片路径作为输入给YOLO进行目标识别。这里展示了一个简单的窗口布局例子[^2]。 ```python from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QPushButton, QVBoxLayout, QWidget, QLabel, QLineEdit class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("YOLO Object Detection") layout = QVBoxLayout() label = QLabel("Enter image path:") line_edit = QLineEdit() button = QPushButton("Detect Objects!") layout.addWidget(label) layout.addWidget(line_edit) layout.addWidget(button) container = QWidget() container.setLayout(layout) self.setCentralWidget(container) ``` #### 4. 实现对象检测逻辑 当点击按钮时触发事件处理器,在其中调用YOLO来进行预测并将结果显示出来。注意要处理不同类型的媒体数据(如摄像头流、本地文件)[^3]。 ```python def on_button_clicked(self): img_path = self.line_edit.text() # Get input from user results = model(img_path) # Perform inference using loaded model res_plotted = results[0].plot() # Plot bounding boxes over detected objects cv2.imshow("Detected Image", res_plotted) # Show result in a window cv2.waitKey(0) button.clicked.connect(on_button_clicked) ``` 以上就是基本的工作流程;当然实际项目可能会更复杂一些,比如还需要考虑多线程运行以提高性能等问题。对于具体细节上的差异,则取决于所选用的具体YOLO变体及其对应的API接口文档说明[^4]。
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