windows phone 7 MVVM模式学习笔记【转】

本文详细介绍了MVVM模式下的View、ViewModel及Model三层架构。重点讲解了如何通过数据绑定实现界面与逻辑分离,以及Command命令的定义与使用。

一、View
View视图层 
就是xaml文件 主要就是界面的设计 xaml.cs文件只有默认生成的代码,MVVM模式一般不用将页面的数据初始化,事件处理的代码写在xaml.cs上
数据初始化可以通过数据绑定来实现  事件的处理也是通过绑定Command来实现

先添加资源  这里是放在App.xaml上加载
<!--这里是将你写好的ViewModel放到了程序资源里面去,接下来的绑定将会用到的-->
    <Application.Resources>
        <vm:GlobalViewModelLocator xmlns:vm="clr-namespace:MyProject.ViewModels"
                                   x:Key="Locator" />
    </Application.Resources>
MyProject.ViewModels是命名空间  GlobalViewModelLocator则是你写好的ViewModel类  资源的key用Locator来表示 
当然 你也可以通过在具体的页面来实现上加载ViewModel作为资源

在xaml页面上就可以绑定ViewModel了

<phone:PhoneApplicationPage
                           ……
                            DataContext="{Binding MainViewModel, Source={StaticResource Locator}}"
                            ……
  ">
这样就绑定了 之前定义的ViewModel资源啦

然后呢 你就可以在页面的控件上绑定到ViewModel的定义好的数据和Command命令了(有些项目会将Command与ViewModel完完全全分开工作,个人觉得Command放在ViewModel进行初

始化和调用会更加好一些,也就是说所有的绑定无论是数据或者是Command命令都是放在ViewModel)

<TextBlock Grid.Row="1"
   Text="{Binding Item.AverageRating}"
    Margin="0,0,8,0"
   FontSize="24"
   VerticalAlignment="Center" />
这是绑定了ViewModel的数据

<i:Interaction.Triggers>
     <li:TapTrigger>
           <cmd:EventToCommand Command="{Binding TapCommand}" PassEventArgsToCommand="True"/>
     </li:TapTrigger>
</i:Interaction.Triggers>
这是绑定了ViewModel的Command命令  这个是使用了MVVM Light toolkit框架的写法


二、ViewModel
ViewModel是视图模型层 这一层是负责了对View视图层展现以及各种事件的处理 灰常灰常重要
实现ViewModel层的方法很多
可以通过继承INotifyPropertyChanged 接口实现 继承ViewModelBase基类来实现  继承IEnumerable<T>接口来实现 使用第三方框架的基类实现等等
继承INotifyPropertyChanged 接口实现语法如下
public class PersonViewModel : INotifyPropertyChanged
{
    private string firstNameValue;
    public string FirstName{
        get { return firstNameValue; }
        set
        {
            firstNameValue=value;
            // 通知FirstName属性的改变
            NotifyPropertyChanged("FirstName");
        }
    }

    // 定义PropertyChanged 事件
    public event PropertyChangedEventHandler PropertyChanged;

    public void NotifyPropertyChanged(string propertyName)
    {
        if (PropertyChanged != null)
        {
            PropertyChanged(this, new PropertyChangedEventArgs(propertyName));
        }
    }  
}
其实ViewModel类的原理都是大同小异的  简单地说就是它的属性能够动态地变化,因为要跟View层交互


Command命令一般都需要定义成独立的类来实现,然后再ViewModel上实例化
Command命令类的实现的方法也几种方法 
比如继承ICommand 使用第三方组件的Command命令的类
继承ICommand 的语法如下
    public class MyCommand<T> : ICommand
    {
        Action<T> Excuted;
        Func<bool> canExcute;
        public ShowMessageCommand(Action<T> excuted)
        {
            this.Excuted = excuted;

        }

        public bool CanExecute(object parameter)
        {
            return true;
        }

        public event EventHandler CanExecuteChanged;

        public void Execute(object parameter)
        {
            //你的需要执行的代码
            
        }
    }
View层要传递的参数等等都可以通过数据绑定来获取然后再在Command命令中处理,最后再通过数据绑定展现在View视图层上

三、Model
Model层比较简单就是一个面向对象的实体类

比如
       public class Person
       {
         public int age  { get; set; }
         public string name { get; set; }
       }

    public class Persons
    {
        public List<Person> person;
        public List<Person> getPerson()
        {
            person = new List<Person>() 
            { 
                new Person{name = "Tom",  age = 21 },
                new Person{name = "Jack", age = 22 },
                new Person{name = "Rose", age = 23 },
            };
            return person;
        }
    }

Model层是主要的作用就是将信息用面向对象的方法封装起来,然后给ViewModel层使用

转载于:https://www.cnblogs.com/Angle-Louis/archive/2011/08/14/2137911.html

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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