\t\t孙鑫 第十课之三 改变控件(除Button)颜色

本文介绍如何利用WM_CTLCOLOR消息及其处理函数OnCtlColor来更改Windows应用程序中不同控件的颜色和字体样式。文章详细展示了如何针对特定控件ID(如IDC_TEXT和IDC_EDIT1)进行定制化设置。

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1 前言

改变控件颜色文字字体等是通过消息WM_CTLCOLOR来改变的,对应的消息处理函数为

CWnd::OnCtlColor 

afx_msg    HBRUSH    OnCtlColor(CDC   *pDC,  CWnd   *pWnd,   UINT   nCtlColor);

这个函数会被调用多次,每次绘制的控件/窗口不同,对应的参数pDC 和 pWnd 也不同,nCtlColor表示控件的类型,如下

CTLCOLOR_BTN   Button control
CTLCOLOR_DLG   Dialog box
CTLCOLOR_EDIT   Edit control
CTLCOLOR_LISTBOX   List-box control
CTLCOLOR_MSGBOX   Message box
CTLCOLOR_SCROLLBAR   Scroll-bar control
CTLCOLOR_STATIC   Static control 

可以根据nCtlColor的类型决定绘制什么样的颜色字体等。 也可以通过一个函数CWnd::GetDlgCtrlID 

int    GetDlgCtrlID()  const; 来取得本次是调用本次函数时控件的ID,然后再决定什么样的处理。

 

2 例子

eg.

HBRUSH CTestDlg::OnCtlColor(CDC* pDC, CWnd* pWnd, UINT nCtlColor) 

{

    HBRUSH hbr = CDialog::OnCtlColor(pDC, pWnd, nCtlColor);

 

    CBrush brush;  

    brush.CreateSolidBrush(RGB(255, 0, 0));  //创建画刷

    // TODO: Change any attributes of the DC here

    if (pWnd->GetDlgCtrlID() == IDC_TEXT)  //如果该控件的ID是IDC_TEXT 

    {

        CFont font;

        font.CreatePointFont(200, "黑体");

        CFont *pOldFont = pDC->SelectObject(&font);

        return brush; //用这个画刷绘制该控件的背景色

    }

    if (pWnd->GetDlgCtrlID() == IDC_EDIT1) //如果该控件的ID是IDC_EDIT1 , 即单行的编辑框

    {

        pDC->SetBkColor(RGB(255, 0, 0));

        //pDC->SetBkMode(TRANSPARENT);  //设置文字背景透明可能会产生难看的样式,所以按照MSDN调用了             //  SetBkColor ,见NOTE

        pDC->SetTextColor(RGB(0, 0, 255));  //文字颜色

        return brush;

    } 

    // TODO: Return a different brush if the default is not desired

    return hbr;

}

 

NOTE:①SetBkMode() 是设置文字背景是否透明

          ②如果控件是单行的EDIT编辑框,那么可能会出现:即使改变了文字颜色和背景色并且设置文字背景透明,那么也有可能会在文字背景中有难看的矩形块,因此这种情况下就要调用SetBkColor()来改变文字背景色和该控件的背景色(返回的画刷颜色)一致即可。



  孙鑫 第十课之三 改变控件(除Button)颜色 - 大灰狼 - 大灰狼 的博客?



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资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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