TcxTreeList 的问题。难为了 4,5个小时了。请大家帮忙!!

handsy 2008-11-23 09:13:31
TcxTreeList 我定义了4个列。
第一列式隐藏的。显示ID
第二列显示名称
第三列是隐藏的保存图片在imagelist 里的ID
第四列显示图片 。 把 properties 属性我设置成了image . 想要在这列里显示 图片。
手动往里面写数据。 可是图片就是显示不出来。下面是我的代码。 我如何更改 ?
图片时从imagelist 里面读出来的 。 每个语句后面我都加了一些注释。 

CategoryInfoGrid.Clear; //CategoryInfoGrid 是TcxTreeList 列表
CategoryInfoList := TaskXML.GetAllCategory; //获得所有的显示数据。 CategoryInfoList 是一个结构数组
for i := low(CategoryInfoList) to high(CategoryInfoList) do
begin
CategoryInfoNode := CategoryInfoGrid.Add;
CategoryInfoNode.Values[0] := CategoryInfoList[i].ID; //ID
CategoryInfoNode.Values[1] := CategoryInfoList[i].Name; //名字
CategoryInfoNode.Values[2] := CategoryInfoList[i].IconID; // 图片在imagelist 里的的ID
//根据ID 获得BMP
CategoryBMP := TBitmap.Create;
if FrmMainForm.ImgListCateGory.GetBitmap(CategoryInfoList[i].IconID,CategoryBMP) then
begin
GraphStream := TMemoryStream.Create;
CategoryBMP.SaveToStream(GraphStream);
StrFunc.StreamToVariant(GraphStream, GraphVariant);
CategoryInfoNode.values[3] := GraphVariant;
end;
end;

procedure TStrFunc.StreamToVariant(Stream: TMemoryStream; var v: OleVariant);
var
p : pointer;
begin
v := VarArrayCreate ([0, Stream.Size - 1], varByte);
p := VarArrayLock (v);
Stream.Position := 0;
Stream.Read (p^, Stream.Size);
VarArrayUnlock (v);
end;

图片就是显示不出来。 哪位高人能够指点一下。 谢谢了。 
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火龙岛主 2008-11-24
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不是variant类型匹配了就会显示图片,variant类型仅仅包含基本的数据类型,并不包括TBitmap或者是TGraphic等类似类型。
我认为你应该换一下思路,转换成具体的picture格式。
handsy 2008-11-24
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问题已经解决。 和大家分享一下

列类型还是image .
建立一个tcximage 的对象。然后把图片加载进去。
这个对象有一个属性。tcximage.editvalue 。 直接就把图片用variant输出。
node.value[imagecolumnindex] := tcximage.editvalue .
就可以了
handsy 2008-11-23
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内容概要:本文围绕《【卫星信号】模拟卫星信号传播研究(Matlab代码实现)》这一技术资源展开,系统介绍了利用Matlab进行卫星信号传播过程建模与仿真的方法。该资源聚焦于构建卫星信号在复杂空间环境中的传播模型,综合考虑自由空间路径损耗、大气吸收、多径效应、多普勒频移、电离层闪烁及噪声干扰等多种物理因素,通过Matlab编程实现信号传输特性的动态仿真与可视化分析,帮助研究人员深入掌握卫星通信信道的关键特性与建模流程。; 适合人群:具备Matlab编程能力和通信原理基础知识的高校研究生、科研机构研究人员及从事卫星通信、导航定位、遥感遥测等领域的工程技术人员,特别适用于需要完成相关课题仿真、毕业设计或项目开发的初级与中级科研人员。; 使用场景及目标:①用于教学与课程设计中加深对卫星信号传播机制的理解;②支撑卫星通信系统链路预算、接收机灵敏度分析与抗干扰算法设计;③服务于学术论文撰写、科研项目申报中的仿真验证环节,提供可复用的代码框架与建模思路。; 阅读建议:建议读者结合经典通信理论教材同步学习,重点剖析代码中关于信号调制、信道建模、噪声叠加与接收端解调等模块的实现逻辑,动手运行并调整轨道参数、频率、环境条件等变量,观察信号质量变化,从而深化对卫星信道动态行为的认知。
内容概要:本文系统介绍了2024年最新提出的两种智能优化算法——青蒿素优化算法与霜冰优化算法(RIME),并通过Matlab代码实现对二者进行了深入对比研究。文档不仅阐述了两种算法的核心原理与数学模型,还全面展示了其在电力系统优化、新能源调度、路径规划、机器学习参数调优等复杂工程问题中的应用性能差异。文中涵盖了微电网调度、电动汽车充电优化、无人机三维路径规划、风光互补制氢系统调度等多个前沿科研方向的典型案例,并配套提供了完整的Matlab仿真代码与模型资源,便于读者复现高水平学术论文成果并开展创新性研究。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab/Simulink环境,正在从事智能优化算法相关研究的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适用于专注于能源系统优化、智能交通、智能制造、自动化控制等领域的科研工作者。; 使用场景及目标:①深入理解青蒿素算法与RIME算法的基本思想、迭代机制与收敛特性;②通过实际代码复现EI、顶刊级别论文中的优化模型;③在具体科研项目中对比两类算法的寻优能力、稳定性与计算效率,完成算法选型与改进;④拓展新型优化算法在多能互补系统、智能路径规划、分布式调度等交叉学科中的创新应用。; 阅读建议:建议读者结合网盘提供的完整代码资源,按照文档中给出的应用实例循序渐进地实践操作,重点关注不同场景下的参数设置策略、算法收敛曲线分析与鲁棒性表现,同时关注公众号“荔枝科研社”获取持续的技术支持与更新资料。

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