MFC对话框中应用OpenGL类的开发与全屏转换功能

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资源摘要信息:"OpenGL类实现与MFC对话框结合,提供全屏与非全屏显示转换功能" 知识点概述: 1. OpenGL技术基础:OpenGL(Open Graphics Library)是一种用于渲染2D和3D矢量图形的跨语言、跨平台的应用程序编程接口(API)。它是一个标准的图形系统,广泛应用于计算机图形领域,特别是在游戏开发、虚拟现实、科学可视化、CAD设计等领域。OpenGL提供了一组丰富的函数,可以用来生成复杂、动态的三维图像。 2. MFC(Microsoft Foundation Classes):MFC是微软推出的一套类库,用于简化Windows应用程序的开发。它封装了Windows API,并提供了基于文档/视图结构的应用程序框架,使得开发者可以更加专注于业务逻辑的实现,而不必过分关注底层的细节操作。 3. OpenGL与MFC对话框的结合:在本资源中,作者创建了一个名为COpenGL的类,这个类可以在MFC的对话框应用程序中使用。这意味着开发者可以将OpenGL图形渲染功能集成到基于对话框的应用程序中,从而创建出图形用户界面丰富的应用程序。 4. 功能实现细节:COpenGL类提供了两个关键功能:全屏模式和非全屏模式的转换。在全屏模式下,应用程序将会占据整个屏幕,这通常用于全屏游戏或者需要用户全身心投入的应用场景。而在非全屏模式下,对话框会按照设计的尺寸和位置显示在桌面的一个区域。该类中的函数应该提供了切换这两种显示模式的接口。 5. 开发环境与编译文件:资源中提到的文件名列表显示了该OpenGL类可能被集成到一个使用Visual Studio进行开发的MFC项目中。文件名如glprint.rc、GLMemDC.cpp、Resource.h等均指向了资源文件、视图类实现文件以及资源定义等,这是典型的MFC项目结构。 6. 进程通信:在标签中提到了“进程通信”(IPC,Inter-Process Communication),这表明该OpenGL类可能涉及到与其他进程交换信息的功能。虽然描述中没有直接提及这一点,但在实际应用中,图形渲染可能需要与应用程序的其他部分(如用户输入处理、游戏逻辑等)进行通信,因此IPC可能是该类设计中的一个考虑因素。 7. 文件列表解析: - glprint.rc:资源文件,通常包含了对话框、菜单和其他资源的定义。 - GLMemDC.cpp:可能是一个包含了与OpenGL相关的内存设备上下文(Device Context)操作的实现文件。 - Resource.h:包含资源标识符定义的头文件。 - res:资源文件夹,包含了编译后的资源。 - glprint.dsp、glprint.h、glprint.clw、glprint.dsw:分别代表项目设置文件、头文件、类向导文件和工作区文件,这些文件用于定义和管理Visual Studio项目。 ***.txt:可能是一个文本文件,包含了项目相关的说明或者信息。 - glprintView.cpp:视图类的实现文件,可能包含了与OpenGL渲染相关的代码。 通过整合上述知识点,可以看出该OpenGL类的实现为MFC对话框应用程序提供了强大的3D图形渲染能力,并且在性能和易用性上有所优化。开发者可以利用这个类简化在对话框应用程序中集成OpenGL渲染过程的复杂度,从而专注于业务逻辑和用户界面设计。

修改以下代码使其能够输出模型预测结果: def open_image(self): file_dialog = QFileDialog() file_paths, _ = file_dialog.getOpenFileNames(self, "选择图片", "", "Image Files (*.png *.jpg *.jpeg)") if file_paths: self.display_images(file_paths) def preprocess_images(self, image_paths): data_transform = transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(150), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) self.current_image_paths = [] images = [] for image_path in image_paths: image = Image.open(image_path) image = data_transform(image) image = torch.unsqueeze(image, dim=0) images.append(image) self.current_image_paths.append(image_path) return images def predict_images(self): if not self.current_image_paths: return for i, image_path in enumerate(self.current_image_paths): image = self.preprocess_image(image_path) output = self.model(image) predicted_class = self.class_dict[output.argmax().item()] self.result_labels[i].setText(f"Predicted Class: {predicted_class}") self.progress_bar.setValue((i+1)*20) def display_images(self, image_paths): for i, image_path in enumerate(image_paths): image = QImage(image_path) image = image.scaled(300, 300, Qt.KeepAspectRatio) if i == 0: self.image_label_1.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 1: self.image_label_2.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 2: self.image_label_3.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 3: self.image_label_4.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 4: self.image_label_5.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))

2023-05-29 上传
2023-05-28 上传