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VC 图片放大 以中心点
arthur____
2009-05-15 07:17:54
当我滚动鼠标滚轮时。向上,图片放大,向下,图片缩小。
是以图片为中心。
还有图片如何才能向四周拉伸。成比例的。
同样也实现放大功能。
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VC 图片放大 以中心点
当我滚动鼠标滚轮时。向上,图片放大,向下,图片缩小。 是以图片为中心。 还有图片如何才能向四周拉伸。成比例的。 同样也实现放大功能。
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q42437984
2009-10-14
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正好遇到了同样的问题,还是感谢一下五楼
xulong1987
2009-05-19
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以前接触过,不过也没搞清楚。五楼的貌似可以
arthur____
2009-05-16
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没有人再回答了吗。。
2hope
2009-05-15
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楼上的方法就能实现
lambochan
2009-05-15
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成比例缩放很简单.改改就ok
加个变量:
double zoom.
// 把这句改为:
pDC->StretchBlt( center.x - ( zoom * width ) / 2, center.y - ( zoom * height ) / 2, zoom * width,
zoom * height, &MemDC, 0, 0, width, height, SRCCOPY ); // width/height为原图宽高.
==================================================================
zoom < 1.0,缩小, zoom = 1.0,不变, zoom > 1.0,放大
lambochan
2009-05-15
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所谓向上放大,其实是帖图时把坐标向上帖,给人浏览时的感觉就"向上放大"而已
把图放大然后以中点为原点帖:
CRect rc;
GetClientRect( &rc );
CPoint center( rc.width() / 2, rc.Height() / 2 );
int oldMode = pDC->SetStretchBltMode( COLORONCOLOR );
// zoomWidth/zoomHeight为放大后的宽/高系数, width/height为愿图宽高
pDC->StretchBlt( center.x - zoomWidht / 2, center.y - zoomHeight / 2, zoomWidth, zoomHieght, &MemDC,
0, 0, width, height, SRCCOPY );
lucklizhan
2009-05-15
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不用StretchBlt
就一个像素一个像素的处理,
插值法
晒月光的青蛙
2009-05-15
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[Quote=引用 1 楼 yanzhexian 的回复:]
去喊下CDC类的StretchBlt()看看 应该对你有帮助..
[/Quote]
StretchBlt可以实现对图片的缩放,但是放大的时候会失真
yanzhexian
2009-05-15
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去喊下CDC类的StretchBlt()看看 应该对你有帮助..
考虑 Stribeck 摩擦特性的无刷直流电机驱动 EMB 执行器耦合建模及仿真分析(Simulink仿真实现)
内容概要:本文针对无刷直流电机驱动的电子机械制动(EMB)执行器,建立了考虑Stribeck摩擦特性的非线性耦合动力学模型,并在Simulink环境中完成了系统级仿真分析。研究综合集成了电机动力学、齿轮传动机构与制动执行机构的动力学特性,构建了高保真的机电一体化系统模型。重点引入Stribeck摩擦模型以精确描述低速工况下执行器内部存在的静摩擦、粘滞摩擦与库仑摩擦之间的过渡行为,有效提升了系统在启停、反向运动等瞬态过程中的动态响应仿真精度。通过多工况仿真验证了模型的有效性,能够准确反映摩擦引起的爬行、滞后与定位误差等非线性现象,为EMB系统的高性能控制算法设计(如摩擦补偿、滑模控制)与结构优化提供了高可信度的仿真平台。; 适合人群:从事汽车电子制动系统、电机驱动控制、机电系统建模与仿真研究的研究生、科研人员及工程技术人员,需具备扎实的机械动力学、自动控制理论基础和MATLAB/Simulink仿真能力。; 使用场景及目标:①用于高精度电子机械制动系统的设计验证与性能预测;②为消除摩擦非线性影响的先进控制策略(如自适应控制、智能控制)提供精确的被控对象模型;③深入探究Stribeck摩擦等非线性因素对系统动态性能(如响应延迟、稳态误差)的作用机理; 阅读建议:读者应结合提供的Simulink模型文件,深入剖析Stribeck摩擦模块的数学实现与参数辨识方法,建议通过改变输入指令(如阶跃、正弦)和负载条件进行对比仿真,以直观理解非线性摩擦对系统动态特性的影响。
【Python编程】Python数据类dataclass与attrs库对比
内容概要:本文深入对比Python数据类声明的两种主流方案,重点分析dataclasses模块(PEP 557)与attrs第三方库在功能覆盖、性能开销、扩展生态上的差异。文章从样板代码(boilerplate)消除出发,详解@dataclass装饰器的frozen/unsafe_hash/order/slot参数语义、field()函数的默认值工厂与元数据配置、以及__post_init__的初始化后处理钩子。通过代码示例展示attrs的validators验证器、converters类型转换器、以及auto_attribs的PEP 526注解兼容模式,同时介绍cattrs的序列化/反序列化适配、Pydantic的BaseModel运行时校验增强、以及marshmallow的Schema显式定义,最后给出在配置对象、DTO传输、领域模型等场景下的数据类选型建议与版本兼容性策略。 直播下载:fengcaisy.com 直播下载:m.guan-long.cn 24直播网:m.dlboligang.com 24直播网:cpl520.com 24直播网:m.dlsyhm.com
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