C++ 获取窗口句柄

干货分享:用一百行代码做一个C/C++表白小程序,程序员的浪漫! 前言:很多时候,当别人听到你是程序员的时候。第一印象就是,格子衫、不浪漫、直男。但是程序员一旦浪漫起来,真的没其他人什么事了。什么纪念日,生日,情人节,礼物怎么送? 做一个浪漫的程序给她,放上你们照片,找一段有符合情景的音乐,既有心意,又有浪漫。所以说,程序猿的浪漫你根本想象不到啊。 1.开发工具: vs vc(任选一个) 2.准备材料 : a.一首音乐 (注意:音乐要求重命名为 “x” ) b.20张图片(注意: 图片要求重命名为 “1” "2" ”3“ ........ 阅读详情
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本文介绍如何使用FindWindow、EnumWindows及GetDesktopWindow等函数来获取并操作Windows系统的窗口,包括获取窗口句柄、窗口大小、移动窗口以及遍历顶层及其子窗口。

1、使用FindWindow函数获取窗口句柄

示例:使用FindWindow函数获取窗口句柄,然后获得窗口大小和标题,并且移动窗口到指定位置。

[html]  view plain copy
  1. #include <Windows.h>  
  2. #include <stdio.h>  
  3. #include <string.h>  
  4. #include <iostream.h>  
  5.   
  6. int main(int argc, char* argv[])  
  7. {  
  8.     //根据窗口名获取QQ游戏登录窗口句柄  
  9.     HWND hq=FindWindow(NULL,"QQ2012");    
  10.   
  11.     //得到QQ窗口大小  
  12.     RECT rect;    
  13.     GetWindowRect(hq,&rect);      
  14.     int w=rect.right-rect.left,h=rect.bottom-rect.top;  
  15.     cout<<"宽:"<<w<<" "<<"高:"<<h<<endl;  
  16.       
  17.     //移动QQ窗口位置  
  18.     MoveWindow(hq,100,100,w,h,false);  
  19.       
  20.     //得到桌面窗口  
  21.     HWND hd=GetDesktopWindow();  
  22.     GetWindowRect(hd,&rect);      
  23.     w=rect.right-rect.left;  
  24.     h=rect.bottom-rect.top;  
  25.     cout<<"宽:"<<w<<" "<<"高:"<<h<<endl;  
  26.       
  27.     return 0;  
  28. }  

2、使用EnumWindows和EnumChildWindows函数以及相对的回调函数EnumWindowsProc和EnumChildWindowsProc获取所有顶层窗口以及它们的子窗口(有些窗口做了特殊处理,比如QQ是不能通过这个方法获得的)

示例:

[html]  view plain copy
  1. #include "stdafx.h"  
  2. #include <Windows.h>  
  3. #include <stdio.h>  
  4. #include <tchar.h>  
  5. #include <string.h>  
  6. #include <iostream.h>  
  7.   
  8. //EnumChildWindows回调函数,hwnd为指定的父窗口  
  9. BOOL CALLBACK EnumChildWindowsProc(HWND hWnd,LPARAM lParam)  
  10. {  
  11.     char WindowTitle[100]={0};      
  12.     ::GetWindowText(hWnd,WindowTitle,100);  
  13.     printf("%s\n",WindowTitle);  
  14.       
  15.     return true;     
  16. }  
  17.   
  18. //EnumWindows回调函数,hwnd为发现的顶层窗口  
  19. BOOL CALLBACK EnumWindowsProc(HWND hWnd,LPARAM lParam)  
  20. {  
  21.     if (GetParent(hWnd)==NULL && IsWindowVisible(hWnd) )  //判断是否顶层窗口并且可见  
  22.     {  
  23.         char WindowTitle[100]={0};      
  24.         ::GetWindowText(hWnd,WindowTitle,100);  
  25.         printf("%s\n",WindowTitle);  
  26.   
  27.         EnumChildWindows(hWnd,EnumChildWindowsProc,NULL); //获取父窗口的所有子窗口  
  28.     }  
  29.       
  30.     return true;     
  31. }  
  32.   
  33. int main(int argc, _TCHAR* argv[])  
  34. {  
  35.     //获取屏幕上所有的顶层窗口,每发现一个窗口就调用回调函数一次  
  36.     EnumWindows(EnumWindowsProc ,NULL );  
  37.   
  38.     return 0;  
  39. }  

3、使用GetDesktopWindow和GetNextWindow函数得到所有的子窗口

示例:

[html]  view plain copy
  1. #include "stdafx.h"  
  2. #include <Windows.h>  
  3. #include <stdio.h>  
  4. #include <tchar.h>  
  5. #include <string.h>  
  6. #include <iostream.h>  
  7.   
  8. int main(int argc, _TCHAR* argv[])  
  9. {     
  10.     //得到桌面窗口  
  11.     HWND hd=GetDesktopWindow();  
  12.   
  13.     //得到屏幕上第一个子窗口  
  14.     hd=GetWindow(hd,GW_CHILD);  
  15.     char s[200]={0};  
  16.   
  17.     //循环得到所有的子窗口  
  18.     while(hd!=NULL)  
  19.     {  
  20.         memset(s,0,200);  
  21.         GetWindowText(hd,s,200);  
  22.         /*if (strstr(s,"QQ2012"))  
  23.         {  
  24.             cout<<s<<endl;  
  25.             SetWindowText(hd,"My Windows");  
  26.         }*/  
  27.         cout<<s<<endl;  
  28.           
  29.         hd=GetNextWindow(hd,GW_HWNDNEXT);  
  30.     }  
  31.   
  32.     return 0;  
  33. } 

转自:http://blog.youkuaiyun.com/dazhong159/article/details/7903382
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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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