WPF与C++互调用

刚去的新公司分配了我一个项目需求，将PPT文件（包括*.ppt和*.pptx）转换成多张png图片。由于以前只有native C++的经验，... C#的程序代码在非托管的C++环境中使用有三种方式：1.平台调用技术（P/Invoke）。2. C++...

在WPF中调用C++编写的DLL代码需要使用： using System.Runtime.InteropServices; [DllImport("Dll.dll", EntryPoint = "add",CallingConvention=CallingConvention.Cdecl)] publi...

简单介绍了在C#下面调用C++的托管类的成员函数，传入委托（函数指针），再在C++中回调C#的函数代码，

本文主要介绍托管C++与WPF界面设计。有涉及C++传输图像字节流到C#并用于在WPF界面上显示

1. 可以建立C++ MFC 工程调用 WPF的窗口元素进行显示。MFC工程作为宿主工程，WPF... 可以建立WPF当作宿主工程编写界面，将C++工程中的类，封装成托管C++类，再编译成dll。再将编译好的dll包含到WPF工程中，直接...

using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text;using System.Threading.Tasks;namespace supervise{ class Program { /// <summary> /// ...

本篇介绍如何使用C++开发DLL给WPF的C#脚本调用。本文虽然以C#的WPF窗体应用为例子，但不限于此，.net平台都可以使用，包括Unity的C#脚本。 项目准备 首先VS2019相对于VS2017最明显的变化就是创建新建工程的界面，...

托管C++– OpenCV 图像处理工程项目：C++ 托管和非托管项目的区别： C++ 托管项目，采用C++语言编写COM组件，导出函数或类，供CLR（公共语言运行时）C++托管类封装接口。编写的C++ COM组件不需要，公共语言运行时...

c# 调用c++非托管DLL调试报错 报错信息：Invoke调用导致堆栈不对称。原因可能是托管的 PInvoke 签名与非托管的目标签名不匹配。请检查 PInvoke 签名的调用约定和参数与非托管的目标签名是否匹配 关于C#调用系统...

毕设是做一个网络摄像头的...没用EmguCV的原因是国内EmguCV的资料相对比较少，EmguCV虽然提供了Winform的控件，在做UI上有一定优势，但Winform的控件弄到WPF里面好像还是要折腾。嫌麻烦，画面部分干脆就用OpenCV自...

有许多时候，我们需要用C#语言调用C++语言写成的代码：一方面，C#在编写GUI时更加方便（因为有WPF），而C++的执行效率之高是实现许多复杂算法的首选语言；另一方面，许多既有代码是通过C++语言编写的（各种库，甚至...

如果非托管代码需要多次调用托管代码中的回调，请将委托的引用保存为成员变量。否则会出现类似下面的异常： 检测到 CallbackOnCollectedDelegate Message: 对“Demo!SomeNamespace.SomeClass+SomeDelegate::Invoke...

最近使用C++写了一个图形库，想要再给这个图形库做一个编辑器，这就需要选择一个做窗口界面的框架，在Windows上可以选择的有MFC，QT，WinForm和WPF等等，MFC不想了，比较难搞定，QT不错，还能跨平台，但是想做的快...

Wpf调用托管C++出现System.IO.IOException问题 问题：调试窗口一直出现：“System.IO.IOException”类型的未经处理的异常出现在 System.dll 中。 解决方法：出现异常，但是又查找不到崩溃的地方。打开调试-常规 勾选...

文章来源：http://blog.csdn.net/jarvischu/article/details/6634185

文章目录.NET.NET Framework.NET和C#是什么关系跨语言和跨平台是什么跨语言跨平台.NET技术栈的分析.NET Core.NET StandardCLSCTSCLR，.NET虚拟机类库基础类库BCL框架类库FCL.NET程序执行图.NET官方开源项目链接 ...

下载DevExpress v20.1完整版DevExpress v20.1汉化资源获取 ...除了对UWP驱动的应用程序的修复和增强之外，此预览还引入了对托管桌面C＃/.NET和本机C++/Win32桌面应用程序的支持。现在非常高兴地宣布，整套.

托管代码与非托管代码 众所周知，我们正常编程所用的高级语言，是无法被计算机识别的。需要先将高级语言翻译为机器语言，才能被机器理解和运行。在标准C/C++中，编译过程是这样的：源代码首先经过预处理器，对头...

你可以在VB、C++、C#等语言中编写一些类，而在其它语言中使用（源于.NET中使用了CLS），你甚至可以从另一种语言编写的类中继承。但是你要是想调用以前的非托管DLL，那又会怎么样呢？你必须以某种方式将.NET对象转换...

C#托管方式调用c++动态库与字符串传输（由String 转 char*） 托管库生成： 工程属性设置如下     编程如下，其中字符串传输需要经过转换有system string 转为 char*, 因为此种模式下system中的string在c++和c#...

/// <summary> /// /// </summary> /// <param name="inptr"></param> /// <param name="outptr"></param> /// <returns>&...

来自：... 在C#工程调用C++的函数时候发生这样的错误  在使用托管代码调用非托管代码时，发生“对 PInvoke 函数“UseTwiHikVisionDllTest!UseTwiHikVisionDllTest.TwiHikVision::GetFirstPic”

在C#中，没有关于截屏的相关函数，这就需要使用Win32 API函数在C#代码中完成截屏。 一、基础知识介绍： gdi32.dll、user32.dll 二、编码实现

最近几年我一直在使用SWIG来在WPF应用程序中使用纯( 非托管) C++ 。 它工作得很好，根本没有问题，这是为大型的应用程序，如电子设备维护培训。SWIG很棒，因为有了一套接口文件( 你写的基于你的. h 头文件，所以非常...

资源说明： 数据集主要包括6类图片：硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明： 1、 安装运行项目所需的python模块，包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型，由于训练的数据量过于庞大，因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别，首先运行predict.py，然后输入需要预测的文件路径，即可得到结果。

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【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。