Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как преобразовать pdf в изображение с помощью кода С#?

У меня есть требование, например, всякий раз, когда пользователь загружает pdf-файл в онлайн-библиотеку документов SharePoint, мне нужно прочитать первую страницу pdf-файла, преобразовать его в миниатюру и сохранить обратно в библиотеку SharePoint с помощью функций Azure.

Есть ли какой-нибудь пример кода ИЛИ с открытым исходным кодом.

Я попробовал PdftoPng (https://www.nuget.org/packages/Pdf2Png/ ) Но в лазурной функции не удается установить пакет, выдающий ошибку (Пакет Pdf2Png 1.0.2 несовместим с net461 (.NETFramework, версия = v4.6.1). Пакет Pdf2Png 1.0.2 не поддерживает какие-либо целевые платформы). (Установочный пакет Pdf2Png — версия 1.0.2).

Есть ли другой способ добиться этого. Пожалуйста, предложите.

c# azure-functions sharepoint-online
17.10.2019

Ответы:


1

В документации Pdf2Png говорится:

Простая библиотека x86 на основе .net 4.5.2, .net 4.5.1 и .net 4.0 для преобразования pdf в изображение для .net.

Итак, вам нужно изменить целевую структуру на 4.51 или 4.5.2 — и все!

17.10.2019
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..