位图的淡入淡出显示

我们经常在AboutBox中显示一幅关于公司或自己讯息的位图,有没有想过让这幅位图有更酷的效果?比如加上淡入淡出效果?只要有了这个CAlphaCtrl控件就可以轻松实现。

CAlphaCtrl是从CStatic继承而来。使用时只要把CalphaCtrl加入窗体,然后调用LoadAlphaBitmap(UINT uID, int iTimer)函数就可以实现位图的淡入淡出。其中uID是位图的资源ID,iTimer是位图显示时间间隔,值愈小显示愈快。

下面就来说一说CalphaCtrl是如何实现的。关键的一个实现函数是一个win32 API: AlphaBlend,此函数可以实现图像的透明显示,相关的参数和资料请自行参阅MSDN,值得注意的是使用此函数时要链接到msimg32.lib 库。

第一步,我们先在CalphaCtrl类中增加几个Data Member:CBitmap Bmp;

BOOL bCanPaint; UINT nBmpID; int nTimer;

第二步,在CalphaCtrl类中增加一个Member Function:

void AlphaDisplay(CDC &pDC, CClientDC &dc, BLENDFUNCTION& rBlendProps, int width, int heigh, byte nLevel)
{
        //nLevel是透明度,0表示不显示,255则完全显示
        rBlendProps.SourceConstantAlpha = nLevel;
       AlphaBlend( dc.m_hDC, 0, 0, width, heigh, pDC.m_hDC, 0, 0, 
        width, heigh, rBlendProps );
}

第三步,增加一个名为tdDisplay的全局函数,此函数为一个线程函数,用于位图的显示。

UINT tdDisplay(LPVOID lpParam)
{
        CAlphaCtrl* AlphaCtrl = (CAlphaCtrl*)lpParam;        CClientDC dc(AlphaCtrl);
        CDC pDC;
        pDC.CreateCompatibleDC(&dc); 
        pDC.SelectObject(&AlphaCtrl->Bmp);        BLENDFUNCTION rBlendProps;
        rBlendProps.BlendOp = AC_SRC_OVER;
        rBlendProps.BlendFlags = 0;
        rBlendProps.AlphaFormat = 0;     BITMAP bmInfo;
        ::GetObject( AlphaCtrl->Bmp.m_hObject, sizeof(BITMAP), &bmInfo );
        INT nWidth, nHeigh;
        nWidth = bmInfo.bmWidth;
        nHeigh = bmInfo.bmHeight;AlphaCtrl->SetWindowPos(NULL, 0, 0, nWidth, nHeigh, SWP_NOMOVE);
      int i = 0;
        while(i <= 255)
        {
        AlphaCtrl->AlphaDisplay(pDC, dc, rBlendProps, nWidth, nHeigh, i);
        i += 5;
        Sleep(AlphaCtrl->nTimer);
        }
      AlphaCtrl->bCanPaint = 1; //Make OnPaint Word
       AfxEndThread(0);
        return 0;
}

第四步,现在万事俱备,加上初始化函数:

	BOOL LoadAlphaBitmap(UINT uID, int iTimer)
        {
        int i = Bmp.LoadBitmap(uID);
        
        if(i)
        {
        AfxBeginThread(tdDisplay, this);
        nBmpID = uID;
        nTimer = iTimer;
        return 1;
        }
        else
        {
        TRACE("Load Bitmap Failed\n");
        return 0;
        }
        
        return 1;
        }

最后,执行程序,打开你的对话框看一看那幅很酷的位图!

转载于:https://www.cnblogs.com/rogee/archive/2011/03/31/2000488.html

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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