MVC中产生高质量的验证码

本文介绍了一个使用C#绘制CAPTCHA验证码的方法。通过调整字体大小使文本适配指定尺寸的图片,并将其以PNG格式发送到响应流中。文章详细展示了如何在图片上绘制带有背景和前景色的文字。
 
    public void Render(string challengeGuid)
    {
        // Retrieve the solution text from Session[]
        string key = CaptchaHelper.SessionKeyPrefix + challengeGuid;
        string solution = (string)HttpContext.Session[key];
 
        if (solution != null) {
            // Make a blank canvas to render the CAPTCHA on
            using (Bitmap bmp = new Bitmap(ImageWidth, ImageHeight))
            using (Graphics g = Graphics.FromImage(bmp)) 
            using (Font font = new Font(FontFamily, 1f)) {
                g.Clear(Background);
 
                // Perform trial rendering to determine best font size
                SizeF finalSize;
                SizeF testSize = g.MeasureString(solution, font);
                float bestFontSize = Math.Min(ImageWidth / testSize.Width,
                                        ImageHeight / testSize.Height) * 0.95f;
 
                using (Font finalFont = new Font(FontFamily, bestFontSize)) {
                    finalSize = g.MeasureString(solution, finalFont);
                }
 
                // Get a path representing the text centered on the canvas
                g.PageUnit = GraphicsUnit.Point;
                PointF textTopLeft = new PointF((ImageWidth - finalSize.Width) / 2,
                                              (ImageHeight - finalSize.Height) / 2);
                using(GraphicsPath path = new GraphicsPath()) {
                    path.AddString(solution, new FontFamily(FontFamily), 0,
                        bestFontSize, textTopLeft, StringFormat.GenericDefault);
 
                    // Render the path to the bitmap
                    g.SmoothingMode = SmoothingMode.HighQuality;
                    g.FillPath(Foreground, path);
                    g.Flush();
 
                    // Send the image to the response stream in PNG format
                    Response.ContentType = "image/png";
                    using (var memoryStream = new MemoryStream()) {
                        bmp.Save(memoryStream, ImageFormat.Png);
                        memoryStream.WriteTo(Response.OutputStream);
                    }
                }
            }
        }
    }
}
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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