MFC实现的Bresenham直线绘制及鼠标交互演示

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0 下载量 143 浏览量 更新于2024-10-23 收藏 1.88MB RAR 举报
资源摘要信息:"bmp.rar_MfC 鼠标" 知识点: 1. MFC(Microsoft Foundation Classes)简介: MFC是微软公司提供的一个用C++封装的面向对象的类库,它用于快速开发Windows应用程序。MFC封装了许多Windows API函数,使得开发者可以使用更加面向对象的方法进行程序设计。MFC支持MFC文档/视图结构,该结构适合于大多数基于文档的应用程序开发,例如文本编辑器、图形编辑器以及商业应用中的报表生成器等。 2. Bresenham算法: Bresenham算法是一种在栅格系统中绘制直线的算法。该算法由Jack Elton Bresenham在1962年提出,它以整数运算代替了浮点运算,这在计算机图形学中十分重要,因为它能够提高算法的效率。Bresenham算法考虑的是直线的斜率,并基于整数计算来决定每一步绘制的像素点,从而高效地绘制出一条近似直线。其主要优势在于计算简单,适用于硬件加速。 3. 鼠标编程: 在MFC中,鼠标事件处理通常涉及到鼠标消息,如WM_LBUTTONDOWN、WM_LBUTTONUP、WM_MOUSEMOVE等。这些消息可以通过MFC的消息映射机制来处理。MFC为鼠标消息提供了相应的消息处理函数,如OnLButtonDown、OnMouseMove等。通过这些函数,可以捕捉鼠标的动作,并作出相应的响应。例如,在本例中,可以利用鼠标拖动事件来计算鼠标移动过程中直线的新位置。 4. 鼠标拖动事件处理: 在MFC中,鼠标拖动通常由WM_MOUSEMOVE消息来处理。当用户按下鼠标按钮并移动鼠标时,系统会不断发出WM_MOUSEMOVE消息。在消息处理函数中,可以通过检测鼠标按钮的状态(如是否按下了左键)来判断当前是否处于拖动状态。在拖动直线的情况下,需要记录鼠标拖动的起始点和结束点,然后基于这些点重新绘制直线。 5. 预览直线: 在实际应用中,预览直线通常意味着在用户拖动鼠标的过程中,能够实时看到直线的变动效果。这要求程序在鼠标移动事件发生时,能够迅速地重新计算并绘制直线。在MFC中,可以通过重绘视图(通常是调用CView类的Invalidate或UpdateWindow函数)来实现直线的实时更新。 6. 文件格式rar与bmp: rar是一种压缩文件格式,它通常用于打包多个文件为一个压缩包,以减少存储空间并便于文件传输。bmp是Windows操作系统中的一种标准的图像文件格式,它支持无损压缩,适用于存储简单的图形和图像数据。文件名"bmp.rar"暗示了本例中的源代码文件被打包成了一个rar压缩文件,并且该文件中可能包含了bmp格式的图像文件,这可能用于显示或保存直线绘制的结果。 7. 结合MFC和Bresenham算法实现鼠标拖动直线: 在本例中,开发者可能创建了一个MFC应用程序,其中包含一个文档类,用于处理直线的数据结构以及直线绘制的方法。同时,视图类会负责响应鼠标事件,并调用Bresenham算法来绘制直线。当用户使用鼠标在视图窗口中拖动时,程序会实时更新直线的位置,并重新绘制直线以展示最终效果。 综合以上知识点,可以看出本例涉及到的是一系列的计算机图形学和MFC编程技术的综合运用,包括MFC的基础架构、Bresenham算法的原理及实现、鼠标事件的处理、以及GUI应用程序中的图形绘制等。开发者需要对这些内容有深刻的理解和实践经验,才能实现一个功能完备的、用户友好的直线绘制应用。

程序提示AttributeError: 'ImageThread' object has no attribute '_dgl',优化程序 def __init__(self, pipeline, color_label, depth_label, interval, color_photo_dir, depth_photo_dir): super().__init__() self.pipeline = pipeline self.color_label = color_label self.depth_label = depth_label self.is_running = True self.interval = interval self.color_photo_dir = color_photo_dir self.depth_photo_dir = depth_photo_dir self.saved_color_photos = 0 self.saved_depth_photos = 0 def save_photo(self, color_image, depth_image): # 保存彩色图和深度图 filename = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S-{}.bmp".format(self.saved_color_photos)) color_image.save(os.path.join(self.color_photo_dir, filename), "BMP") depth_image.save(os.path.join(self.depth_photo_dir, filename), "BMP") # print(self.color_photo_dir) # 更新已保存照片数量标签 self.saved_color_photos += 1 self.saved_depth_photos += 1 self.saved_color_photos_signal.emit(self.saved_color_photos) self.saved_depth_photos_signal.emit(self.saved_depth_photos) def run(self): ROT = 3 while self.is_running: # 从相机获取彩色图和深度图 frames = self.pipeline.wait_for_frames() color_frame = frames.get_color_frame() depth_frame = frames.get_depth_frame() depth_image = np.asanyarray(depth_frame.get_data()) color_image = np.asanyarray(color_frame.get_data()) # 转换成 Qt 图像格式 depth_colormap = cv2.applyColorMap(cv2.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03), cv2.COLORMAP_JET) # 将深度图像转换为伪彩色图像 color_image = QImage(color_image, color_image.shape[1], color_image.shape[0], color_image.shape[1] * 3, QImage.Format_RGB888) depth_colormap = QImage(depth_colormap, depth_colormap.shape[1], depth_colormap.shape[0], depth_colormap.shape[1] * 3, QImage.Format_RGB888) # 显示图像 self.color_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(color_image)) self.depth_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(depth_colormap)) v = self._dgl.qpin(ROT) if len(v) > 0: self._count += sum(v) if self._count > self._inspect_step: self.save_photo(color_image, depth_colormap) self._count -= self._inspect_step

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