<<<<<为什么画出来的没有颜色呢?谢谢>>>>>

snowedforest 2004-08-27 10:34:57
void CTemp1Dlg::OnOK()
{
HDC hdcMem;
HBITMAP hBitmap;
hdcMem=CreateCompatibleDC(NULL);
hBitmap = CreateDiscardableBitmap(hdcMem, 500,500);
(HBITMAP)SelectObject(hdcMem,hBitmap);
CBrush brush;
HGDIOBJ pBrush;
brush.CreateSolidBrush(0x0000ff);
pBrush=::SelectObject(hdcMem,brush);
::Rectangle(hdcMem,20,20,180,180);
::MoveToEx(hdcMem,1,1,NULL);
::LineTo(hdcMem,100,100);
::SelectObject(hdcMem,pBrush);
HDC hdc=::GetDC(this->m_hWnd);
::BitBlt(hdc,0,0,500,500,hdcMem,0,0,SRCCOPY);

::ReleaseDC(this->m_hWnd,hdc);
}
为什么画出来的没有颜色呢?谢谢
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snowedforest 2004-08-27
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哎呀,DentistryDoctor(牙科医生) 同志的分给漏掉了,真对不起。
snowedforest 2004-08-27
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采用这个,谢谢
HDC hdc=::GetDC(this->m_hWnd);
hdcMem=CreateCompatibleDC(hdc);
hBitmap = CreateDiscardableBitmap(hdc, 500,500);
==============================================
分给得可能不大合理,只是一点心意吧。感谢各位。以后多多指教。再次感谢
菜牛 2004-08-27
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设备句柄DC包含的GDI对象各有其默认值,对于内存设备句柄,其默认位图对象是1×1的两色位图,这也就是为什么创建了内存设备位图后一定要选入一个位图的原因(可以创建的兼容内存位图,也可以是任何其他有效位图),所以:
“原则上应该用(1)吧?”是绝对错误的,应该用(2)的形式,创建内存位图时,不能从内存位图创建,而应该用屏幕位图创建。这个错误好像很多人多犯,不知道为什么,不好好看看MSDN。
jazy 2004-08-27
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hBitmap = CreateDiscardableBitmap(hdcMem, 500,500);
------
这里不要用memedc,用getdc得真dc就行了
holyeagle 2004-08-27
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中间是红色啊,把
hdcMem=CreateCompatibleDC(&hdc);
hBitmap = CreateDiscardableBitmap(hdcMem, 500,500);
改成
HDC hdc=::GetDC(this->m_hWnd);

hdcMem=CreateCompatibleDC(hdc);
hBitmap = CreateDiscardableBitmap(hdc, 500,500);
jazy 2004-08-27
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把你的 CDC mDC ;换成 CDC *mDC=GetDC();试一下.
原则上(2)是对的。 msdn上说得很清楚,基于内存dc的bitmap只能是单色的
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zhaogaojian说的是对的,我调试过了确实如此,呵呵。
jazy 2004-08-27
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我试了一下是黑色中一个灰矩形,矩形画了根线,大小跟程序中的吻合。
灰矩形(20,20,180,180)线(20, 20, 120, 120)
snowedforest 2004-08-27
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CreateDiscardableBitmap == > CreateCompatibleBitmap以后效果也是一样的。
DentistryDoctor 2004-08-27
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将暗黑的代码中的CreateDiscardableBitmap == > CreateCompatibleBitmap,并且绘图的代码写在此也不好!OnPaint?
snowedforest 2004-08-27
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各位大侠可能都没有放到VC环境中试一下。
好象都不起作用。是不是只能画出单色?谢谢
lanstar200 2004-08-27
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CreateDiscardableBitmap == > CreateCompatibleBitmap
lanstar200 2004-08-27
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::Rectangle改成::FillRect
snowedforest 2004-08-27
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: lizmei001(暗黑)
谢谢。但不行。
lixiaosan 2004-08-27
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HDC hdc=::GetDC(this->m_hWnd);

放到前面去
zhaogaojian 2004-08-27
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OnDraw()函数中使用内存绘图:
CBitmap bmp;
CDC mDC;
myBrush.CreateSolidBrush(m_colorbk);//背景颜色
mDC.CreateCompatibleDC(pDC);
mDC.SetMapMode(MM_HIMETRIC);
bmp.CreateCompatibleBitmap(&mDC,x,y);///............(1)
bmp.CreateCompatibleBitmap(pDC,x,y);///...............(2)
....

pDC->BitBlt(r.left,r.top,r.right,r.bottom,&mDC,r.left,r.top,SRCCOPY);
用(1)居然在屏幕上出现了很漂亮的花纹,但不能显示彩色(2)则正常,这是问什么,
原则上应该用(1)吧?不知道,请高手指点


把你的 CDC mDC ;换成 CDC *mDC=GetDC();试一下.
原则上(2)是对的。 msdn上说得很清楚,基于内存dc的bitmap只能是单色的
yeedward 2004-08-27
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BOOL CreateSolidBrush( COLORREF crColor );
用下这个看看
lizmei001 2004-08-27
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HDC hdcMem;
HDC hdc=::GetDC(this->m_hWnd);
HBITMAP hBitmap;
hdcMem=CreateCompatibleDC(&hdc);
hBitmap = CreateDiscardableBitmap(hdcMem, 500,500);
(HBITMAP)SelectObject(hdcMem,hBitmap);
CBrush brush;
HGDIOBJ pBrush;
brush.CreateSolidBrush(0x0000ff);
pBrush=::SelectObject(hdcMem,brush);
::Rectangle(hdcMem,20,20,180,180);
::MoveToEx(hdcMem,1,1,NULL);
::LineTo(hdcMem,100,100);
::SelectObject(hdcMem,pBrush);
::BitBlt(hdc,0,0,500,500,hdcMem,0,0,SRCCOPY);

::ReleaseDC(this->m_hWnd,hdc);
内容概要:本文围绕不确定环境下的多式联运路径优化问题展开研究,提出并实现了基于AFO算法、遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的三种智能优化方法,并借助Matlab平台完成算法编程与仿真。研究构建了考虑时间、成本、转运风险等多重不确定因素的路径优化模型,系统比较了AFO、GA、PSO三种算法在收敛速度、全局寻优能力和稳定性方面的表现,同时引入Matlab自带的全局优化搜索器作为基准对照,深入分析各算法在复杂物流网络中的适用边界与性能差异。研究表明,AFO算法在解决此类组合优化问题时展现出更快的收敛效率和更强的局部规避能力。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础与运筹优化知识,从事物流工程、交通运输规划、智能算法开发等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多式联运、综合货运网络中的路径决策支持系统构建;②为不确定性条件下复杂路径规划问题提供智能算法选型依据与技术实现方案;③支持科研人员复现主流优化算法并开展横向性能对比实验,推动算法改进与实际落地。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析算法实现流程,重点理解目标函数设计、约束条件处理及参数敏感性分析部分,可通过调整问题规模与算法参数进行对比实验,进一步拓展至动态路径规划或大规模网络优化等延伸场景。
内容概要:本文研究了基于QLearning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,通过Matlab代码实现了控制算法的仿真验证。该方法融合强化学习的在线自适应能力与传统PID控制的稳定性优势,利用QLearning算法动态优化PID控制器的比例、积分、微分参数,以应对水下复杂流体环境、模型不确定性及外部干扰等挑战,从而提升AUV轨迹跟踪的精度、鲁棒性与动态响应性能。文中系统阐述了AUV的六自由度非线性动力学建模过程、QLearning算法的状态空间与动作空间设计、奖励函数构造及训练机制,并详细说明了PID参数自整定的闭环控制架构。仿真结果表明,相较于传统固定参数PID控制器,该智能控制策略在多种工况下均展现出更优的控制效果,有效抑制了超调,加快了响应速度,并增强了抗干扰能力。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习基础及Matlab/Simulink仿真能力,从事水下机器人、智能控制、海洋工程、自动化等领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于AUV、UUV等无人水下平台的高精度自主导航与运动控制;②为解决非线性、强耦合、时变系统的控制器参数自适应整定问题提供智能化解决方案;③作为强化学习与经典控制理论深度融合的技术范例,推动智能控制算法在海洋装备中的工程化应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解算法实现细节,重点剖析QLearning的状态-动作-奖励机制设计、PID参数更新逻辑及仿真对比实验结果,有条件者可在更复杂的动力学模型或实际硬件平台上进一步验证与优化算法性能。

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