如何在SWING中嵌入OCX控件

bluefcxt 2009-07-06 10:31:54
现在用netbeans做一个前端,需要加载一个C++写的OCX影像控件,不知道怎么在SWING中调用,好像需要用到jacob,也找不到什么具体的例子,有没有高手给个例子让小弟学习一下?
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freeliving 2011-04-28
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[Quote=引用 16 楼 bluefcxt 的回复:]

没人么。。自己顶一下先
[/Quote]

哥们你解决了吗~~我现在也在弄。。求解答啊大牛~~谢谢啦~~
wz6164 2009-08-06
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我了LZ的两个帖子。想知道LZ怎么解决问题的!
现在除了JACOB还有用jawin的。对解决dll的调用都方便。但是OCX的却让人很迷惑!
bluefcxt 2009-07-13
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没人么。。自己顶一下先
bluefcxt 2009-07-10
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我看了下JNA貌似只能调用DLL,OCX的话可以么?还是JACOB好点?
bluefcxt 2009-07-10
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用jacob调用ocx时候报错,网上查了也没什么好的解决办法 代码如下

package jacobtest;

import com.jacob.com.*;
import com.jacob.activeX.*;

/**
*
* @author a-Li
*/
public class JacobTest {

ActiveXComponent comx=new ActiveXComponent("TEST.TestCtrl.1"); //myCom.com

Dispatch ob = (Dispatch) comx.getObject();

public void initTest(){
Variant v = Dispatch.call(ob, "TestAPI",new String());
System.out.println(v.toString());
}


public static void main(String[] args){
JacobTest jt = new JacobTest();
jt.initTest();
}

}


Exception in thread "main" com.jacob.com.ComFailException: A COM exception has been encountered:
At Invoke of: TestAPI
Description: ÔÖÄÑÐԹÊÕÏ

at com.jacob.com.Dispatch.invokev(Native Method)
at com.jacob.com.Dispatch.call(Dispatch.java)
at jacobtest.JacobTest.initTest(JacobTest.java:22)
at jacobtest.JacobTest.main(JacobTest.java:29)
Java Result: 1
pangpanglovezz 2009-07-09
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你要做前端可以用js条用ocx控件
就可以直接调用ocx控件的方法了
bluefcxt 2009-07-09
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我要在Swing下调一个C++写的控件,好像不太一样啊
diggywang 2009-07-09
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jacob例子有很多啊,

google了第一个页面:http://www.zxbc.cn/html/20080501/33864.html
diggywang 2009-07-09
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那就用JNA,google一下,入门不难。
bluefcxt 2009-07-09
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[Quote=引用 5 楼 diggywang 的回复:]
jacob,或者DJNativeSwing
[/Quote]
能不能给个jacob的例子?十分感谢
pangpanglovezz 2009-07-09
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[Quote=引用 9 楼 pangpanglovezz 的回复:]
你要做前端可以用js条用ocx控件
就可以直接调用ocx控件的方法了
[/Quote]
up 学习了 我只做过js的
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swing顶


bluefcxt 2009-07-09
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CS前端 js调用我会 我要swing调用
shagoo 2009-07-08
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没用过 学习~
bluefcxt 2009-07-08
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jacob好像包括了JNI吧?
diggywang 2009-07-08
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jacob,或者DJNativeSwing
gousheng12345 2009-07-06
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不会这个,要用其它语言,jni?
大气污染是影响公众健康与生态环境的重要问题,精准的空气质量时空预测与污染源贡献度量化是精准治污的关键支撑。针对现有研究多源融合不充分、时空关联刻画不足、预测与源解析割裂三方面缺陷,本文设计实现了城市空气质量时空预测与污染源贡献度分析系统,融合监测、气象、工业排放与交通四类数据,构建基于时空注意力的LSTM(STAM-LSTM)预测模型与基于正定矩阵因子分解(PMF)的源解析模型,形成数据融合-特征工程-预测-源解析-可视化闭环。 系统实现四类数据时空对齐与融合,构建时序与空间邻域特征,以普通克里金插值生成1km网格浓度场;STAM-LSTM引入时空注意力自适应学习站点间污染传输时变权重,以72小时输入预测未来24小时逐小时PM2.5浓度;PMF识别交通、工业、燃煤、扬尘与二次生成五个源因子,量化各源全年贡献度并分析时空演变。 实验表明:STAM-LSTM预测RMSE 24.6、MAE 17.8、R² 0.88,相对LSTM基线(30.2)提升18.5%;普通克里金插值误差8.9,优于反距离加权(11.4);源解析显示交通源28.4%、工业源23.1%、燃煤源19.6%为主要贡献源,冬季燃煤源升至27.3%、早高峰交通源达34.8%,下风向工业源贡献高出上风向8~12个百分点;减排情景显示交通源减排20%可使年均PM2.5下降5.7%,与源贡献度排序一致。 系统按五模块14组件实现,功能测试16项用例全部通过,为大气污染预警、源管控与减排政策制定提供了决策依据。 【课程报告内容】 摘要 第1章 绪论 第2章 相关技术与理论 第3章 系统需求分析 第4章 系统总体设计 第5章 系统详细设计与实现 第6章 系统测试与分析 第7章 总结与展望 参考文献 附件-实现指南

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