WPF Button样式(按钮按下显示不同图片样式)

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原创 最新推荐文章于 2026-08-03 10:38:22 发布 2.5k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
WPF 自定义各类按钮样式 WPF 自定义按钮样式 Xaml代码： <Window x:Class="WPF0315b.MainWindow" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml" ... 阅读详情

做控件时，有时候需要button按下后button自身样式有变化，可对style做如下

<Style x:Key="Style_Button_ChangeStateButton" TargetType="{x:Type Button}">
        <Setter Property="Background" Value="#FF595959"/>
        <Setter Property="BorderBrush" Value="#363636"/>
        <Setter Property="BorderThickness" Value="1"/>
        <Setter Property="Foreground" Value="white"/>
        <Setter Property="HorizontalContentAlignment" Value="Center"/>
        <Setter Property="VerticalContentAlignment" Value="Center"/>
        <Setter Property="Padding" Value="0"/>
        <Setter Property="Width" Value="24"/>
        <Setter Property="Height" Value="24"/>
        <Setter Property="SnapsToDevicePixels" Value="True"/>
        <Setter Property="Template">
            <Setter.Value>
                <ControlTemplate TargetType="{x:Type Button}">
                    <Grid SnapsToDevicePixels="{TemplateBinding SnapsToDevicePixels}">
                        <Border x:Name="Border" CornerRadius="4" Background="{TemplateBinding Background}" 
                            BorderBrush="{TemplateBinding BorderBrush}" 
                            BorderThickness="{TemplateBinding BorderThickness}" SnapsToDevicePixels="True">
                            <ContentPresenter x:Name="btnContent" RecognizesAccessKey="True" 
                                              SnapsToDevicePixels="{TemplateBinding SnapsToDevicePixels}"  
                                              HorizontalAlignment="{TemplateBinding Property=HorizontalContentAlignment}" 
                                              VerticalAlignment="{TemplateBinding Property=VerticalContentAlignment}" 
                                              Margin="{TemplateBinding Padding}"/>
                        </Border>
                        <Image x:Name="state1" Width="24" Height="24" Stretch="Uniform" Visibility="Collapsed"
                               Source="{DynamicResource Picture0}"/>
                        <Image x:Name="state2" Width="24" Height="24" Stretch="Uniform" Visibility="Collapsed"
                               Source="{DynamicResource Picture1}"/>
                        <Image x:Name="state3" Width="24" Height="24" Stretch="Uniform" Visibility="Collapsed"
                               Source="{DynamicResource Picture2}"/>
                    </Grid>
                    <ControlTemplate.Triggers>
                        <Trigger Property="Uid" Value="Style_0">
                            <Setter Property="Visibility" TargetName="state1" Value="Visible"/>
                            <Setter Property="Visibility" TargetName="state2" Value="Collapsed"/>
                            <Setter Property="Visibility" TargetName="state3" Value="Collapsed"/>
                        </Trigger>
                        <Trigger Property="Uid" Value="Style_1">
                            <Setter Property="Visibility" TargetName="state1" Value="Collapsed"/>
                            <Setter Property="Visibility" TargetName="state2" Value="Visible"/>
                            <Setter Property="Visibility" TargetName="state3" Value="Collapsed"/>
                        </Trigger>
                        <Trigger Property="Uid" Value="Style_2">
                            <Setter Property="Visibility" TargetName="state1" Value="Collapsed"/>
                            <Setter Property="Visibility" TargetName="state2" Value="Collapsed"/>
                            <Setter Property="Visibility" TargetName="state3" Value="Visible"/>
                        </Trigger>
                        <Trigger Property="IsPressed" Value="true"/>
                        <Trigger Property="IsMouseOver" Value="true"/>
                        <Trigger Property="IsEnabled" Value="false">
                            <Setter Property="Opacity" TargetName="btnContent" Value="0.4"/>
                        </Trigger>
                    </ControlTemplate.Triggers>
                </ControlTemplate>
            </Setter.Value>
        </Setter>
    </Style>
 <Button Style="{DynamicResource Style_Button_Common_ModeChangeLayerStateButton}" 
          Uid="{Binding Style, Converter={StaticResource }}">
 </Button>

使用时对Uid传递不同的值即可更改button样式

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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