Java-ZXing-二维码

需求

新增App的版本信息时,将App的下载地址转成二维码图标,以base64的方式存储在数据库中

准备

<dependency>
    <groupId>com.google.zxing</groupId>
    <artifactId>core</artifactId>
    <version>3.3.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.google.zxing</groupId>
    <artifactId>javase</artifactId>
    <version>3.3.0</version>
</dependency>

关键

/**
 * 生成二维码
 *
 * @param imgPath 生成的二维码图片的保存路径
 * @param format 图片格式
 * @param content 二维码保存的信息
 * @param width
 * @param height
 * @throws Exception
 */
public static void encodeZx(String imgPath,String format,String content,int width,int height) {
    File file = new File(imgPath);
    /*
     *hints存放加密参数
     * 编码格式,排错率,
     */
    Map<EncodeHintType,Object> hints = new Hashtable<>();
    hints.put(EncodeHintType.ERROR_CORRECTION, ErrorCorrectionLevel.H);
    hints.put(EncodeHintType.CHARACTER_SET,"UTF-8");
    hints.put(EncodeHintType.MARGIN,1);
    try {
        //BarcodeFormat.QR_CODE:要解析的类型(二维码)
        BitMatrix bitMatrix = new MultiFormatWriter().encode(content, BarcodeFormat.QR_CODE,width,height,hints);
        BufferedImage bufimg = new BufferedImage(width,height,BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
        for (int x=0;x < width;x++){
            for (int y=0;y<height;y++){
                bufimg.setRGB(x,y,(bitMatrix.get(x,y)? Color.BLACK:Color.WHITE).getRGB());
            }
        }
        //生成图片:format:图片格式
        ImageIO.write(bufimg,format,file);
    } catch (IOException | WriterException e) {
        String errorMsg = "生成二维码错误";
        log.error(errorMsg);
    }
}
/**
 * 图片转化成base64字符串
 *
 * @param imgPath
 * @return
 */
public static String getImageStr(String imgPath) {
    String imgFile = imgPath;
    InputStream in = null;
    byte[] data;
    // 返回Base64编码过的字节数组字符串
    String encode = null;
    // 对字节数组Base64编码
    BASE64Encoder encoder = new BASE64Encoder();
    try {
        // 读取图片字节数组
        in = new FileInputStream(imgFile);
        data = new byte[in.available()];
        in.read(data);
        encode = encoder.encode(data);
    } catch (IOException e) {
        String errorMsg = "读取图片文件错误";
        log.error(errorMsg);
        e.printStackTrace();
    } finally {
        try {
            in.close();
        } catch (IOException e) {
            String errorMsg = "图片文件流关闭错误";
            log.error(errorMsg);
            e.printStackTrace();
        }
    }
    return encode;
}

用法

图片

参考

Java常见应用——Json,二维码生成,加密解密应用

### 部署 Stable Diffusion 的准备工作 为了成功部署 Stable Diffusion,在本地环境中需完成几个关键准备事项。确保安装了 Python 和 Git 工具,因为这些对于获取源码和管理依赖项至关重要。 #### 安装必要的软件包和支持库 建议创建一个新的虚拟环境来隔离项目的依赖关系。这可以通过 Anaconda 或者 venv 实现: ```bash conda create -n sd python=3.9 conda activate sd ``` 或者使用 `venv`: ```bash python -m venv sd-env source sd-env/bin/activate # Unix or macOS sd-env\Scripts\activate # Windows ``` ### 下载预训练模型 Stable Diffusion 要求有预先训练好的模型权重文件以便能够正常工作。可以从官方资源或者其他可信赖的地方获得这些权重文件[^2]。 ### 获取并配置项目代码 接着要做的就是把最新的 Stable Diffusion WebUI 版本拉取下来。在命令行工具里执行如下指令可以实现这一点;这里假设目标路径为桌面下的特定位置[^3]: ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git ~/Desktop/stable-diffusion-webui cd ~/Desktop/stable-diffusion-webui ``` ### 设置 GPU 支持 (如果适用) 当打算利用 NVIDIA 显卡加速推理速度时,则需要确认 PyTorch 及 CUDA 是否已经正确设置好。下面这段简单的测试脚本可以帮助验证这一情况[^4]: ```python import torch print(f"Torch version: {torch.__version__}") if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available!") else: print("No CUDA detected.") ``` 一旦上述步骤都顺利完成之后,就可以按照具体文档中的指导进一步操作,比如调整参数、启动服务端口等等。整个过程中遇到任何疑问都可以查阅相关资料或社区支持寻求帮助。
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