解决MFC应用程序在调整系统比列放大后出错问题心得

公司有一个屏幕书写的软件,06年开始开发的,至今已八年之久,目前处于维护阶段,在接到这个任务前我也没机会接触这个项目的代码

日前,客户反应在系统比列调整为150%出现界面显示不正常、笔记偏移、笔记画出屏幕崩溃等问题。更坑人的是,经过测试部测试发现在不同的主机上有不同的现象,后来在我的自己的开发机上运行有问题,但是比较少。因为我现任的直属领导就是当前这个项目的主力之一,他也觉得很诡异,让我更诡异的是他居然帮这个任务交给了我。                           

好吧,硬着头皮上吧,花了三天时间来熟悉代码和软件,在这个过程中发现有时重启启动之后,会出现不同现象(此时应该想到,是不是有别的程序影响了呢?)。经过自己的思考和调整终于找到了和那个诡异的程序和原因!!!

        经过和那个诡异程序的开发者沟通,他们这是一个守护进程,不断和修改显卡的属性,而我们程序大部分获取屏幕的分辨率采用的都是GetSystemMetrics(SM_CXSCREEN)返回,假如当前分辨率为1024*768,系统放大比列为150%,正常

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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