用AutoLoad显示位图按钮

博客介绍了使用位图制作动态按钮的方法。先选定按钮,设置属性,通过Insert菜单导入位图,修改位图ID。可使用不同后缀表示按钮不同状态的位图。导入位图后,在对话框类声明文件中定义变量,在OnInitDialog()函数中用AutoLoad语句将位图装入内存并显示。
选定要使用位图的按钮(以OK按钮为例,假设其标识符IDC_BtonOK),选其属性中的Owner draw选项将.按钮的Caption改为OK(必须为大写)。打开Insert菜单,单击菜单insert的Resource选项,随后选择Bitmap。再按下Import(导入)按钮,将所需位图导入项目可以在Resource View窗口中通过右键单击刚才导入的位图,将其ID(标识符)改为“OKU”,注意:字符必须为大写,双引号及字母U必不可少。字母U代表的按钮为按下状态时所显示的位图。此外还可使用后缀D、F、X,分别表示按下、拥有输入焦点时、按钮处于无效状态时所显示的位图。通过对同一个按钮的不同状态使用不同的位图,很容易做出具有动态效果的按钮.当将按钮所需使用的位图导入到项目中后,就应该在使用位图按钮的那个对话框的类声明文件中加入位图按钮变量的定义CBitmapButton m_BtonOK。同时,在适当的位置(一般是在对话框的OnInitDialog()函数中)加入如下语句:m_BtonOK.AutoLoad(IDC_BtonOK,this),将位图装入内存并显示。
数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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