VC6实现XP风格的控件效果(和VC2005一样)

本文介绍了一种在Visual C++ 6.0中启用Windows XP视觉风格的方法,通过在项目中添加特定类型的资源文件并配置XML内容,使得应用程序能够兼容XP系统的外观特性。

很简单,此方法SDK/MFC通用,简单的讲就是插入一个资源,类别为24,ID为1,以VC6为例,2003和 05类似。在VC6资源编辑试图下点击Insert(插入),然后选择Custom(自定义),在Resource Type(资源类别)填上24,然后将新插入的资源属性改为如下


在右边内资源容中输入

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="yes"?>
       <assembly xmlns="urn:schemas-microsoft-com:asm.v1" manifestVersion="1.0">
       <assemblyIdentity
         name="XP style manifest"
         processorArchitecture="x86"
         version="1.0.0.0"
         type="win32"/>
       <dependency>
         <dependentAssembly>
           <assemblyIdentity
             type="win32"
             name="Microsoft.Windows.Common-Controls"
             version="6.0.0.0"
             processorArchitecture="x86"
             publicKeyToken="6595b64144ccf1df"
             language="*"
           />
         </dependentAssembly>
       </dependency>
       </assembly>

再次编译执行你的程序,完工!

http://hi.baidu.com/lunarcraft/blog/item/43b117168a96261d962b43eb.html

http://www.huarw.com/program/vc/vc02/200904/1680679.html

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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