上面的回答图片没有显示出来
时间: 2023-08-05 10:07:38 浏览: 55
非常抱歉,可能是由于网络或其他问题导致图片无法显示。以下是创建 C++ dll 和 C++/CLI 包装函数项目的文字步骤:
创建 C++ dll 项目:
1. 打开 Visual Studio 2022,选择“新建项目”。
2. 在“新建项目”对话框中,选择“C++” -> “动态链接库 (.dll)”。
3. 在“应用程序设置”对话框中,选择“DLL”选项。
4. 在“附加选项”对话框中,选择“空项目”选项。
5. 点击“创建”按钮,即可创建一个空的 C++ dll 项目。
创建 C++/CLI 包装函数项目:
1. 打开 Visual Studio 2022,选择“新建项目”。
2. 在“新建项目”对话框中,选择“C++” -> “CLR” -> “类库 (.NET Framework)”。
3. 在“应用程序设置”对话框中,选择“DLL”选项。
4. 在“CLR支持”对话框中,选择“使用托管扩展 C++ (/clr)”选项。
5. 点击“创建”按钮,即可创建一个空的 C++/CLI 包装函数项目。
在 C++/CLI 包装函数项目中,可以通过添加引用来引用 C++ dll,然后在 C++/CLI 包装函数中调用 C++ dll 的函数,进行包装。最后,将 C++/CLI 包装函数编译成 dll,供 C# 等其他语言调用。
需要注意的是,C++/CLI 项目中的代码需要使用 .NET Framework 的 API,而 C++ dll 项目中的代码则不能使用 .NET Framework 的 API。因此,在编写代码时需要注意区分二者的差异。
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上面的代码无法显示图片啊
非抱歉,我之前的回答有误。确实,在原生的HTML <option> 标签中无法直接显示图片。下拉列表的选项通常只支持文本内容。
如果你希望在拉列表中显示带有图片的选,你可以考虑使用自定义的下列表插件或者使用JavaScript和CSS来现。
以下是一个使用JavaScript和CSS实现下拉列表显示带有图片的选项的示例代码:
```html
<select id="mySelect">
<option value="option1">Option 1</option>
<option value="option2">Option 2</option>
<option value="option3">Option 3</option>
</select>
```
```css
#mySelect {
appearance: none;
-webkit-appearance: none;
-moz-appearance: none;
padding: 5px;
}
#mySelect option {
background-repeat: no-repeat;
background-position right center;
padding-right: 20px;
}
#mySelect option[data-image] {
padding-left: 20px;
}
#mySelect option[data-image]::before {
content: "";
display: inline-block;
width: 16px;
height: 16px;
background-image: url("path/to/image.jpg");
background-size: cover;
margin-right: 5px;
}
```
在上述代码中,我们使用了CSS的背景图像属性来模拟下拉列表中的图片。使用JavaScript可以通过监听下拉列表的选择事件,并根据选择的选项来更新显示的图片。
请注意,上述代码仅为示例,你需要根据实际情况进行修改和调整。同时,这种方法仍然有一些局限性和兼容性问题,所以使用自定义下拉列表插件可能更可靠和方便。
优化上面的回答,并使用tkiner有传入图片按键和结果显示
好的,以下是一个优化后的实现,同时加入了 `tkinter` 前端界面:
```python
import cv2
import numpy as np
import pyautogui
import tkinter as tk
from PIL import ImageTk, Image
class WindowDetector:
def __init__(self, template_path):
self.template = cv2.imread(template_path, 0)
self.w, self.h = self.template.shape[::-1]
def detect(self):
screenshot = pyautogui.screenshot()
screenshot = np.array(screenshot)
screenshot = cv2.cvtColor(screenshot, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
res = cv2.matchTemplate(screenshot, self.template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold = 0.8
loc = np.where(res >= threshold)
for pt in zip(*loc[::-1]):
cv2.rectangle(screenshot, pt, (pt[0] + self.w, pt[1] + self.h), (0, 0, 255), 2)
return screenshot
class App:
def __init__(self, template_path):
self.window_detector = WindowDetector(template_path)
self.root = tk.Tk()
self.root.title("Window Detector")
self.root.geometry("800x600")
self.canvas = tk.Canvas(self.root, width=800, height=600)
self.canvas.pack()
self.template = ImageTk.PhotoImage(Image.open(template_path))
tk.Button(self.root, text="Detect", command=self.detect_window).pack()
tk.Label(self.root, image=self.template).pack()
self.root.mainloop()
def detect_window(self):
screenshot = self.window_detector.detect()
img = ImageTk.PhotoImage(Image.fromarray(screenshot))
self.canvas.create_image(0, 0, anchor=tk.NW, image=img)
self.root.update_idletasks()
if __name__ == "__main__":
app = App("template.png")
```
在这个例子中,我们将 `WindowDetector` 类和前面的例子分离出来,使其更容易重用。我们还使用了 `tkinter` 库创建了一个窗口,其中包含一个用于显示模板图片的 `Label` 和一个用于触发检测的按钮。当点击检测按钮时,我们调用 `WindowDetector.detect()` 方法来检测桌面窗口,并将结果显示在 `Canvas` 中。
值得注意的是,由于 `tkinter` 库的限制,我们需要使用 `PIL` 库来将 `numpy` 数组转换为 `tkinter` 可以显示的格式。此外,我们还使用了 `root.update_idletasks()` 方法来强制刷新窗口,以便及时显示结果。