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送分:SendMessage为什么不能传送"Alt"按键消息?
godtorch
2003-12-12 10:23:22
我用SendMessage(hd,WM_KEYDOWN,18,0)跟PostMessage都试过,当传送其他按键(比如a,b,c...)都没问题单单这个键没反应,请教高手该怎么写?谢谢!
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送分:SendMessage为什么不能传送"Alt"按键消息?
我用SendMessage(hd,WM_KEYDOWN,18,0)跟PostMessage都试过,当传送其他按键(比如a,b,c...)都没问题单单这个键没反应,请教高手该怎么写?谢谢!
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yjy1001
2003-12-12
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如果是‘激活’热键
那么应该 发送 WM_HOTKEY消息 然后消息里 可以携带 热键的组合键码,单独发送alt,窗体接受到也只是能激活菜单而已
jbz
2003-12-12
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还是不好使.
godtorch
2003-12-12
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谢谢,上面的程序确实可以打开一个窗口的菜单了,但是对哦真正要控制的窗口还是无效!!!那个窗口设置了大量的快捷键“Alt+1"等等。
ccrun.com
2003-12-12
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我猜你也是要发送菜单。
SendMessage(hWin , WM_SYSCHAR, VK_MENU, 0);
SendMessage(hWin , WM_SYSCHAR, 'f', 0);
// 发送alt + f
godtorch
2003-12-12
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晕了,还是不行。我用楼上两位的方法向一个有菜单的窗口送消息本来如果有效的话菜单应该会被按下,(已经先把窗口设为最前面)。 我实际需要的功能是向一个窗口送一个“Alt+1”,“Alt+2”...的消息。我下了个按键精灵却可以做得出来!!
yangguo_god
2003-12-12
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SendMessage(hWin, WM_HOTKEY, IDHOT_SNAPWINDOW, MOD_ALT);
godtorch
2003-12-12
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呵呵,还是不行!
ccrun.com
2003-12-12
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那就试试这个:
SendMessage(hWin , WM_SYSCHAR, VK_MENU, 0);
godtorch
2003-12-12
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谢谢 ccrun(老妖),不过我不想用这个。因为用键盘模拟的话要把被控制的窗口一直放在顶层,很不方便.
ccrun.com
2003-12-12
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不过在调用上述代码以前,最好先将目标窗口调到最前面来
::BringWindowToTop(hWin);
或者:
SetForegroundWindow(hWin);
ccrun.com
2003-12-12
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用keybd_event
keybd_event(VK_MENU, 0, 0, 0);
keybd_event(VK_MENU, 0, KEYEVENTF_KEYUP, 0);
godtorch
2003-12-12
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在线等待...
godtorch
2003-12-12
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再等待...
godtorch
2003-12-12
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请问 yjy1001(蓝鲸--优秀得郁闷的鱼) ,如何设置“热键的组合键码”?比如"Alt+1",应该怎么写呢?谢谢。
Windows
消息
机制深度解析:PostMessage与
SendMessage
模拟输入的实战指南
在Windows编程中,
消息
机制是应用程序与系统交互的核心基础。其原理基于事件驱动模型,系统将用户操作(如
按键
、鼠标点击)封装成特定
消息
,通过
消息
队列传递给目标窗口的
消息
处理函数。这一机制的技术价值在于实现了程序间的通信与用户输入的标准化处理。在自动化测试、游戏辅助、效率工具等应用场景中,开发者常需模拟键盘鼠标操作以实现自动化。然而,直接使用PostMessage或
SendMessage
API进行模拟输入时,常会遇到
消息
发送失败、重复
按键
等问题,这源于对Windows
消息
机制理解不足及句柄获取、
消息
构造等
[SDK]-键盘
消息
和鼠标
消息
讲解了键盘
消息
的原理,GetKeyState()函数 组合利用,
SendMessage
()函数,FindWindow()函数的使用方法,下一节讲解鼠标
消息
。
YOLO26算法夜间道路火目标检测+训练好的模型+2931张数据集+pyqt可视化界面.zip
数据集可视化效果见下方。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[火(fire)] · 训练集:2565 张 · 验证集:244 张 · 测试集:122 张 · 总计:2931 张 该数据集针对夜间道路环境中的火情检测需求,精准捕捉火源特征,为道路安全监控系统提供可靠的数据支持,具有显著的安全预警价值和实际应用意义。该数据集的训练集、验证集和测试集分别包含2565张、244张和122张图像,分布比例合理,能够有效支持模型的训练、验证和测试过程,确保模型性能的稳定性和可靠性。该数据集的标注工作严谨细致,火目标的边界框标注精准,与实际火源位置高度吻合,标注规范符合行业标准,为模型... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 58 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9537** mAP50-95 | 0.6455 Precision | 0.9156 Recall | 0.9168 train/box_loss | 1.0237 train/cls_loss | 0.5109 val/box_loss | 1.1818 val/cls_loss | 0.5480 【训练过程分析】 58 轮训练后 mAP50 达到 0.9537,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.6455,和 mAP50 差距 0.31,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9156、Recall 0.9168,精召双高,模型对火的检测能力强。 ...
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