在组件上显示图象(转)

首先要说明的是,在组件上方便的显示图象是 swing 比 AWT 优越的特性之一,暂时我还没看到如何
在 AWT 中实现这一方法,如果你知道,请来信告诉我。

在 swing 中,button, lable 等组件都可轻易的用图象来改变它的外观,以 button 为例,当创建一
个 button 对象的时候通常是这样的:
JButton button = new JButton("Click me");
这样就创建了一个 button 对象,上面显示的文字是 Click me.

现在我们来稍做改动:
ImageIcon buttonIcon = new ImageIcon("button.gif", "a background of button");
JButton button = new JButton(buttonIcon);
这两行代码就达到了目的,在 button 上显示了图象 button.gif,注意我们用的是 ImageIcon 类,而
不是 Image 类。ImageIcon 中的第二个参数是对 ImageIcon 对象的描述,这个参数以后可能会被
assistive 技术用到。

如果想在 button 上同时显示文字和图象,还可以这样:
JButton button = new JButton("Click me", buttonIcon);

另外,还可以定义图象在 组件上的位置,如:
JButton button = new JButton("Click me", buttonIcon, JButton.CENTER);

最后,在顺便的讲一下如何改变你的 applet/application 上角的那个小图标,怎么样,看那杯咖啡厌烦了把?
让我们来换上自己的图标吧,我用的是setIconImage方法。
在 applet中,定义了一个image对象后就可以直接以它为参数来使用 setIconImage() 方法了,
而在 application 中,还需要由 ImageIcon 类转换到 Image 对象去。可能是我笨,不知道如何在application中
有什么简单的办法可以直接使用 Image 类,谁知道请写信给我,十分感谢。
URL imgURL = getClass().getResource("title.gif");
ImageIcon icon = new ImageIcon(imgURL);
setIconImage(icon.getImage()); [@more@]

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内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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