m_pictureControl->GetClientRect(&rect)有问题

时间: 2024-02-19 09:00:15 浏览: 37
可能存在以下问题: 1. m_pictureControl指针未初始化或已被释放。 2. GetClientRect函数调用时,m_pictureControl所指向的窗口还未被创建或已被销毁。 3. rect指针未初始化或已被释放。 4. GetClientRect函数返回错误,可能是由于窗口句柄无效或其他原因导致的。 建议检查m_pictureControl指针是否正确初始化,并确保在调用GetClientRect函数之前,窗口已经创建成功。同时,检查rect指针是否被正确初始化。如果问题仍然存在,可以通过调试工具进一步排查问题。
相关问题

opencv4.5.0 VS2019C++ 怎么把像头实时画面显示在picture control控件上面

要在picture control控件上显示实时摄像头画面,需要使用OpenCV库中的cv::VideoCapture类来捕获摄像头图像,然后将图像显示在MFC程序的picture control控件上。 以下是实现的大致步骤: 1.在MFC程序中添加一个picture control控件,例如控件ID为IDC_PICTURE1。 2.在OnInitDialog()函数中使用GetDlgItem()函数获取控件的指针,并将其保存在成员变量中。 3.在控件的OnPaint()函数中使用OpenCV库中的cv::VideoCapture类从摄像头中捕获图像,并将其显示在控件上。 下面是示例代码: ``` // 头文件 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> // 在类的头文件中定义如下成员变量 CStatic m_pictureControl; // picture control控件指针 cv::VideoCapture m_cap; // 视频捕获对象 // 在OnInitDialog()函数中初始化m_pictureControl成员变量 BOOL CYourDialog::OnInitDialog() { CDialogEx::OnInitDialog(); // 获取picture control控件指针 m_pictureControl = (CStatic*)GetDlgItem(IDC_PICTURE1); return TRUE; } // 在控件的OnPaint()函数中显示摄像头图像 void CYourDialog::OnPaint() { CPaintDC dc(this); // device context for painting CRect rect; m_pictureControl->GetClientRect(&rect); // 获取控件区域 cv::Mat frame; // 用于存储捕获到的图像 m_cap >> frame; // 从摄像头中获取一帧图像 cv::resize(frame, frame, cv::Size(rect.Width(), rect.Height())); // 调整图像大小以适应控件大小 CImage image; image.Create(rect.Width(), rect.Height(), 24); // 创建CImage对象 for (int y = 0; y < rect.Height(); y++) { BYTE* pRow = (BYTE*)image.GetPixelAddress(0, y); for (int x = 0; x < rect.Width(); x++) { cv::Vec3b pixel = frame.at<cv::Vec3b>(y, x); // 获取图像像素值 pRow[x * 3] = pixel[2]; // blue pRow[x * 3 + 1] = pixel[1]; // green pRow[x * 3 + 2] = pixel[0]; // red } } image.BitBlt(dc.GetSafeHdc(), 0, 0); // 在控件上绘制图像 } ``` 以上代码仅为示例,具体实现可能需要根据实际情况进行调整。

在mfc里面,选择图片,然后针对图片在picture control里面,通过鼠标拖出矩形,然后将矩形的4个参数自动记录下来

,可以按照以下步骤进行: 1. 在资源视图中添加一个Picture Control控件,设置控件的ID为IDC_PICTURE。 2. 在CMainFrame类中添加一个成员变量CRect m_imageRect,用于记录矩形的参数。 3. 在CMainFrame类的OnCreate()函数中,添加如下代码: ```c++ // 获取Picture Control控件指针 CWnd* pWnd = GetDlgItem(IDC_PICTURE); if (pWnd) { // 注册鼠标事件 pWnd->ModifyStyle(0, SS_NOTIFY); pWnd->SetWindowLongPtr(GWL_STYLE, GetWindowLongPtr(GWL_STYLE) | WS_BORDER); // 加载图片 CImage image; image.Load(_T("your_image_path")); // 将图片绘制到Picture Control控件中 CRect rect; pWnd->GetClientRect(&rect); CDC* pDC = pWnd->GetDC(); image.Draw(pDC->GetSafeHdc(), rect); pWnd->ReleaseDC(pDC); } ``` 4. 在CMainFrame类中添加以下消息处理函数: ```c++ // 鼠标左键按下事件 void CMainFrame::OnLButtonDown(UINT nFlags, CPoint point) { // 获取Picture Control控件指针 CWnd* pWnd = GetDlgItem(IDC_PICTURE); if (pWnd) { // 获取Picture Control控件的客户区矩形 CRect rect; pWnd->GetClientRect(&rect); // 计算图片的实际大小 CImage image; image.Load(_T("your_image_path")); int width = image.GetWidth(); int height = image.GetHeight(); // 计算图片在Picture Control控件中的显示区域 int x = (rect.Width() - width) / 2; int y = (rect.Height() - height) / 2; CRect imageRect(x, y, x + width, y + height); // 判断鼠标点击位置是否在图片区域内 if (imageRect.PtInRect(point)) { // 记录矩形的左上角坐标 m_imageRect.left = point.x; m_imageRect.top = point.y; // 鼠标捕捉 pWnd->SetCapture(); } } } // 鼠标左键释放事件 void CMainFrame::OnLButtonUp(UINT nFlags, CPoint point) { // 获取Picture Control控件指针 CWnd* pWnd = GetDlgItem(IDC_PICTURE); if (pWnd) { // 释放鼠标捕捉 pWnd->ReleaseCapture(); // 记录矩形的右下角坐标 m_imageRect.right = point.x; m_imageRect.bottom = point.y; // 更新Picture Control控件的显示区域 pWnd->Invalidate(); } } // 鼠标移动事件 void CMainFrame::OnMouseMove(UINT nFlags, CPoint point) { // 获取Picture Control控件指针 CWnd* pWnd = GetDlgItem(IDC_PICTURE); if (pWnd && pWnd->GetCapture() == pWnd) { // 记录矩形的右下角坐标 m_imageRect.right = point.x; m_imageRect.bottom = point.y; // 更新Picture Control控件的显示区域 pWnd->Invalidate(); } } ``` 5. 在CMainFrame类的OnPaint()函数中,添加如下代码: ```c++ void CMainFrame::OnPaint() { CPaintDC dc(this); // 获取Picture Control控件指针 CWnd* pWnd = GetDlgItem(IDC_PICTURE); if (pWnd) { // 绘制图片 CImage image; image.Load(_T("your_image_path")); CRect rect; pWnd->GetClientRect(&rect); CDC* pDC = pWnd->GetDC(); image.Draw(pDC->GetSafeHdc(), rect); pWnd->ReleaseDC(pDC); // 绘制矩形 CPen pen(PS_SOLID, 2, RGB(255, 0, 0)); CPen* pOldPen = dc.SelectObject(&pen); CBrush* pOldBrush = (CBrush*)dc.SelectStockObject(NULL_BRUSH); dc.Rectangle(m_imageRect); dc.SelectObject(pOldPen); dc.SelectObject(pOldBrush); } } ``` 这样,当用户在Picture Control控件中拖出矩形后,矩形的参数就会自动记录在m_imageRect变量中。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

基于SpringMVC+Hibernate+AngularJs前后端分离的选课系统+源码+文档+界面展示(毕业设计&课程设计)

基于SpringMVC+Hibernate+AngularJs前后端分离的选课系统+源码+文档+界面展示,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用~ 基于SpringMVC+Hibernate+AngularJs前后端分离的选课系统+源码+文档+界面展示,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用~ 基于SpringMVC+Hibernate+AngularJs前后端分离的选课系统+源码+文档+界面展示,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用~ 项目简介: 本选课系统开源协议基于GPL协议,仅用作交流学习用途。 本系统采用了前后端分离的开发模式,后端采用Springmvc+Hibernate框架。 前端使用AngularJs+JQuery+Bootstrap开发,并且使用前端构建工具Gulp。
recommend-type

51单片机模拟汽车左右转向灯控制系统的源代码和仿真电路

免费开源《基于51单片机的模拟汽车左右转向灯控制系统》的源代码和仿真电路,含c程序源码、Proteus仿真电路。 //功能:汽车左右转向灯程序 #include <REGX51.H> //包含头文件REGX51.H sbit LEDL1=P0^0; //定义P0.0引脚位名称为LEDL1,左前转向灯 sbit LEDL2=P0^1; //定义P0.1引脚位名称为LEDL2,左后转向灯 sbit LEDR1=P0^2; //定义P0.2引脚位名称为LEDR1,右前转向灯 sbit LEDR2=P0^3; //定义P0.3引脚位名称为LEDR2,右后转向灯 sbit S1=P1^0; //定义P1.0引脚位名称为S1,S1为0,左转向灯闪烁 sbit S2=P1^1; //定义P1.1引脚位名称为S2,S2为0,右转向灯闪烁 //函数名:delay //函数功能:实现软件延时 //形式参数:无符号整型变量i //返回值:无 void delay(unsigned int i) { wh
recommend-type

windows hot key

windows 下常用的热键脚本配置
recommend-type

51CTO学院-《Java编程思想》精讲视频教程(上部).docx

51CTO学院-《Java编程思想》精讲视频教程(上部).docx
recommend-type

JAVA2课程教学大纲.doc

JAVA2课程教学大纲.doc
recommend-type

京瓷TASKalfa系列维修手册:安全与操作指南

"该资源是一份针对京瓷TASKalfa系列多款型号打印机的维修手册,包括TASKalfa 2020/2021/2057,TASKalfa 2220/2221,TASKalfa 2320/2321/2358,以及DP-480,DU-480,PF-480等设备。手册标注为机密,仅供授权的京瓷工程师使用,强调不得泄露内容。手册内包含了重要的安全注意事项,提醒维修人员在处理电池时要防止爆炸风险,并且应按照当地法规处理废旧电池。此外,手册还详细区分了不同型号产品的打印速度,如TASKalfa 2020/2021/2057的打印速度为20张/分钟,其他型号则分别对应不同的打印速度。手册还包括修订记录,以确保信息的最新和准确性。" 本文档详尽阐述了京瓷TASKalfa系列多功能一体机的维修指南,适用于多种型号,包括速度各异的打印设备。手册中的安全警告部分尤为重要,旨在保护维修人员、用户以及设备的安全。维修人员在操作前必须熟知这些警告,以避免潜在的危险,如不当更换电池可能导致的爆炸风险。同时,手册还强调了废旧电池的合法和安全处理方法,提醒维修人员遵守地方固体废弃物法规。 手册的结构清晰,有专门的修订记录,这表明手册会随着设备的更新和技术的改进不断得到完善。维修人员可以依靠这份手册获取最新的维修信息和操作指南,确保设备的正常运行和维护。 此外,手册中对不同型号的打印速度进行了明确的区分,这对于诊断问题和优化设备性能至关重要。例如,TASKalfa 2020/2021/2057系列的打印速度为20张/分钟,而TASKalfa 2220/2221和2320/2321/2358系列则分别具有稍快的打印速率。这些信息对于识别设备性能差异和优化工作流程非常有用。 总体而言,这份维修手册是京瓷TASKalfa系列设备维修保养的重要参考资料,不仅提供了详细的操作指导,还强调了安全性和合规性,对于授权的维修工程师来说是不可或缺的工具。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【进阶】入侵检测系统简介

![【进阶】入侵检测系统简介](http://www.csreviews.cn/wp-content/uploads/2020/04/ce5d97858653b8f239734eb28ae43f8.png) # 1. 入侵检测系统概述** 入侵检测系统(IDS)是一种网络安全工具,用于检测和预防未经授权的访问、滥用、异常或违反安全策略的行为。IDS通过监控网络流量、系统日志和系统活动来识别潜在的威胁,并向管理员发出警报。 IDS可以分为两大类:基于网络的IDS(NIDS)和基于主机的IDS(HIDS)。NIDS监控网络流量,而HIDS监控单个主机的活动。IDS通常使用签名检测、异常检测和行
recommend-type

轨道障碍物智能识别系统开发

轨道障碍物智能识别系统是一种结合了计算机视觉、人工智能和机器学习技术的系统,主要用于监控和管理铁路、航空或航天器的运行安全。它的主要任务是实时检测和分析轨道上的潜在障碍物,如行人、车辆、物体碎片等,以防止这些障碍物对飞行或行驶路径造成威胁。 开发这样的系统主要包括以下几个步骤: 1. **数据收集**:使用高分辨率摄像头、雷达或激光雷达等设备获取轨道周围的实时视频或数据。 2. **图像处理**:对收集到的图像进行预处理,包括去噪、增强和分割,以便更好地提取有用信息。 3. **特征提取**:利用深度学习模型(如卷积神经网络)提取障碍物的特征,如形状、颜色和运动模式。 4. **目标
recommend-type

小波变换在视频压缩中的应用

"多媒体通信技术视频信息压缩与处理(共17张PPT).pptx" 多媒体通信技术涉及的关键领域之一是视频信息压缩与处理,这在现代数字化社会中至关重要,尤其是在传输和存储大量视频数据时。本资料通过17张PPT详细介绍了这一主题,特别是聚焦于小波变换编码和分形编码两种新型的图像压缩技术。 4.5.1 小波变换编码是针对宽带图像数据压缩的一种高效方法。与离散余弦变换(DCT)相比,小波变换能够更好地适应具有复杂结构和高频细节的图像。DCT对于窄带图像信号效果良好,其变换系数主要集中在低频部分,但对于宽带图像,DCT的系数矩阵中的非零系数分布较广,压缩效率相对较低。小波变换则允许在频率上自由伸缩,能够更精确地捕捉图像的局部特征,因此在压缩宽带图像时表现出更高的效率。 小波变换与傅里叶变换有本质的区别。傅里叶变换依赖于一组固定频率的正弦波来表示信号,而小波分析则是通过母小波的不同移位和缩放来表示信号,这种方法对非平稳和局部特征的信号描述更为精确。小波变换的优势在于同时提供了时间和频率域的局部信息,而傅里叶变换只提供频率域信息,却丢失了时间信息的局部化。 在实际应用中,小波变换常常采用八带分解等子带编码方法,将低频部分细化,高频部分则根据需要进行不同程度的分解,以此达到理想的压缩效果。通过改变小波的平移和缩放,可以获取不同分辨率的图像,从而实现按需的图像质量与压缩率的平衡。 4.5.2 分形编码是另一种有效的图像压缩技术,特别适用于处理不规则和自相似的图像特征。分形理论源自自然界的复杂形态,如山脉、云彩和生物组织,它们在不同尺度上表现出相似的结构。通过分形编码,可以将这些复杂的形状和纹理用较少的数据来表示,从而实现高压缩比。分形编码利用了图像中的分形特性,将其转化为分形块,然后进行编码,这在处理具有丰富细节和不规则边缘的图像时尤其有效。 小波变换和分形编码都是多媒体通信技术中视频信息压缩的重要手段,它们分别以不同的方式处理图像数据,旨在减少存储和传输的需求,同时保持图像的质量。这两种技术在现代图像处理、视频编码标准(如JPEG2000)中都有广泛应用。