📊 你是否遇到过这些痛点？

作为一名C#开发者，你是否经常遇到这样的需求：老板要求将Excel报表数据以图片形式展示在网页上，或者需要将数据表格生成图片用于邮件发送？传统的截图方式不仅效率低下，而且图片质量参差不齐。

这个方案主要还是GDI+其实问题还是不少，没法高保真实现。

💡 为什么需要Excel转图片？

🎯 实际应用场景分析

在实际开发中，Excel转图片的需求主要来自以下场景：

1. 报表系统：将动态生成的Excel报表转换为图片，便于在Web页面展示
2. 邮件营销：将数据表格转为图片，避免邮件客户端兼容性问题
3. 移动端应用：手机屏幕有限，图片格式更适合展示复杂表格
4. 文档归档：将重要数据表格转为图片，防止后续编辑造成的数据风险

🛠️ 解决方案：EPPlus + GDI+ 完美组合

📋 技术选型分析

我们选择EPPlus作为Excel处理库，配合**.NET的GDI+**进行图片渲染，原因如下：

• EPPlus：轻量级、高性能的Excel处理库，支持.NET Core
• GDI+：.NET内置的图形处理API，无需额外依赖
• 组合优势：既能精确读取Excel数据，又能灵活控制图片输出质量

在当今数据密集型应用程序开发中，高效处理大型图像已成为一项常见需求。无论是图像识别、批量处理还是实时分析，传统的串行处理方法往往难以满足性能要求。本文将深入探讨如何利用C#中的PLINQ（Parallel LINQ）技术来显著提升图像处理效率，通过详细的代码示例和性能分析，帮助开发者掌握这一强大工具。

PLINQ基础知识

PLINQ（Parallel LINQ）是.NET Framework提供的并行数据处理技术，它是LINQ（Language Integrated Query）的并行扩展版本。通过简单地在查询中添加.AsParallel()方法调用，开发者可以轻松将串行操作转换为并行操作，充分利用多核处理器的计算能力。

C#
// 串行LINQ查询
var result = collection.Where(item => Test(item)).Select(item => Transform(item));

// 并行PLINQ查询
var parallelResult = collection.AsParallel().Where(item => Test(item)).Select(item => Transform(item));

案例实战：PLINQ图像批量处理系统

下面我们将构建一个完整的图像批量处理系统，展示PLINQ在实际应用中的强大性能。

案例1：批量图像尺寸调整与滤镜应用

C#
using System.Diagnostics;
using System.Drawing;
using System.Drawing.Imaging;

有时做项目时遇到了一个棘手问题：需要写一个计算器方法，有时候计算两个数的和，有时候是三个数，有时候可能是十几个数...

传统做法需要写N个重载方法：

C#
public int Sum(int a, int b) => a + b;
public int Sum(int a, int b, int c) => a + b + c;
public int Sum(int a, int b, int c, int d) => a + b + c + d;
// 无穷无尽...

这样写代码，累死程序员！ 今天就来分享一个C#神器——params关键字，让你一行代码搞定所有情况，写出更优雅的代码！

🎯 什么是params关键字？

params是C#中的一个强大特性，它允许方法接受可变数量的参数，让方法调用变得极其灵活。

💡 基础语法

C#
namespace AppParams
{
    internal class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            // 调用方式 - 超级灵活！
            PrintNumbers(1, 2, 3);              // 直接传递参数
            PrintNumbers(new int[] { 1, 2, 3 });    // 传递数组
            PrintNumbers();                     // 不传参数也可以
        }

        private static void PrintNumbers(params int[] numbers)
        {
            foreach (var num in numbers)
            {
                Console.Write($"{num} ");
            }
            Console.WriteLine();
        }

    }
}

在数字化时代，屏幕录制工具已成为教育培训、软件演示和内容创作的必备工具。本文将详细讲解如何使用C#开发一款功能完善的屏幕录制工具，从界面设计到核心功能实现，一步步带您构建自己的屏幕捕获应用。

项目概述

我们将开发一个Windows窗体应用程序，具备以下核心功能：

• 支持全屏、当前窗口录制
• 可调节帧率控制视频质量和文件大小
• 支持鼠标光标捕获
• 使用MJPEG编码器实现高效视频压缩
• 录制完成后可直接预览视频文件

开发环境准备

开发此应用需要以下环境和工具：

• Visual Studio（2019或更高版本）
• .NET Framework 4.5+
• SharpAvi库（用于AVI视频文件创建）

首先，创建一个Windows窗体应用程序，并通过NuGet包管理器安装SharpAvi库：

PowerShell
Install-Package SharpAvi

用户界面设计

一个直观的用户界面对于屏幕录制工具至关重要。我们的界面包含以下关键元素：

1. 开始/停止录制按钮
2. 录制区域选择下拉框（全屏/当前窗口/自定义区域）
3. 帧率设置数值控件
4. 鼠标捕获选项复选框
5. 状态显示标签

在当今数字化时代，语音识别技术已经成为人机交互的重要组成部分。OpenAI推出的Whisper模型以其卓越的多语言语音识别能力，正在revolutionizing语音转文字领域。本文将详细介绍如何在C#项目中集成Whisper，实现高精度的语音转文字功能。

什么是Whisper？

Whisper是OpenAI开发的一个开源语音识别模型，具有以下特点：

• 支持多达99种语言的语音识别
• 提供强大的翻译功能
• 对背景噪音有很强的抵抗力
• 识别准确率高
• 支持长时间音频处理

在本地使用Whisper.net库

对于需要离线处理或者对隐私有更高要求的场景，可以使用Whisper.net库在本地运行Whisper模型。

准备工作

安装Whisper.net NuGet包：

Bash
dotnet add package Whisper.net
dotnet add package Whisper.net.Runtime
dotnet add NAudio

模型手动下载

Markdown
https://huggingface.co/sandrohanea/whisper.net/tree/main/classic

完整代码示例

C#
using Whisper.net.Ggml;
using Whisper.net;
using NAudio.Wave;

namespace AppWhisper
{
    internal class Program
    {
        static async Task Main(string[] args)
        {
            // 模型路径
            string modelPath = "D:\\Models\\ggml-medium.bin";

            // 检查模型文件是否存在，不存在则下载
            if (!File.Exists(modelPath))
            {
                Console.WriteLine("下载Whisper模型中...");
                // 下载medium模型，适合大多数场景
                using var modelStream = await WhisperGgmlDownloader.GetGgmlModelAsync(GgmlType.Medium);
                using var fileWriter = File.OpenWrite(modelPath);
                await modelStream.CopyToAsync(fileWriter);
            }

            try
            {
                // 指定要转录的音频文件
                string audioFilePath = "Recording.mp3";

                if (Path.GetExtension(audioFilePath).ToLower() == ".mp3")
                {
                    // 如果是MP3文件，则先转换为WAV格式
                    audioFilePath = ConvertMp3ToWav(audioFilePath);
                }

                Console.WriteLine("加载Whisper模型...");
                // 初始化Whisper处理器
                using var whisperFactory = WhisperFactory.FromPath(modelPath);

                // 创建Whisper处理器实例，可以配置处理参数
                using var processor = whisperFactory.CreateBuilder()
                    .WithLanguage("zh")              // 设置语言为中文
                    //.WithTranslate         
                    .WithSingleSegment()        
                    .WithPrintSpecialTokens()     
                    .WithPrintProgress()       
                    .WithPrintResults()   
                    .Build();

                Console.WriteLine("开始处理音频文件...");
                // 打开音频文件
                using var audioFileStream = File.OpenRead(audioFilePath);

                // 执行处理并获取分段结果
                var results = processor.ProcessAsync(audioFileStream);

                // 创建用于保存结果的文件
                using var writer = new StreamWriter("transcription_local.txt");

                // 处理并保存每个分段的结果
                await foreach (var segment in results)
                {
                    string text = segment.Text;
                    Console.WriteLine($"[{segment.Start}->{segment.End}]: {text}");
                    await writer.WriteLineAsync($"[{segment.Start:hh\\:mm\\:ss\\.fff} -> {segment.End:hh\\:mm\\:ss\\.fff}]: {text}");
                }

                Console.WriteLine("处理完成！结果已保存到 transcription_local.txt");

                Console.ReadKey();
            }
            catch (Exception ex)
            {
                Console.WriteLine($"发生错误：{ex.Message}");
            }
        }

        // 将MP3转换为WAV格式  
        public static string ConvertMp3ToWav(string mp3FilePath)
        {
            string wavFilePath = Path.ChangeExtension(mp3FilePath, ".wav");

            using (var reader = new Mp3FileReader(mp3FilePath))
            {
                WaveFormat format = new WaveFormat(16000, 16, 1); // 16kHz, 16bit, 单声道  
                using (var converter = new MediaFoundationResampler(reader, format))
                {
                    WaveFileWriter.CreateWaveFile(wavFilePath, converter);
                }
            }

            return wavFilePath;
        }
    }
}