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能把一个图像列表中指定索引的图像读到一个位图对象中吗?
lizifong
2005-11-15 10:13:40
比如要一个图像列表中3个图像,要读第二个图像的数据到一个CBitmap中
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能把一个图像列表中指定索引的图像读到一个位图对象中吗?
比如要一个图像列表中3个图像,要读第二个图像的数据到一个CBitmap中
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ddmor
2005-11-17
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楼上正是正解,使用GetImageInfo就可以了
IMAGEINFO info;
m_ImagelList.GetImageInfo(1, &info);
HBIMAP hBmp = info.hbmImage;
CBitmap *pBitmap=CBitmap::FromHandle(hBmp);
goodboyws
2005-11-16
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IMAGEINFO info;
m_ImagelList.GetImageInfo(1/*index*/, &info);
HBIMAP hBmp = info.hbmImage;
Tan18
2005-11-16
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//创建内存dc
CDC dcMem;
CDC* pDC = GetDC(); //获取一个可用的DC
dcMem.CreateCompatibleDC(pDC);
//创建内存位图
CBitmap* pBitmap = new CBitmap();
pBitmap->CreateCompatibleBitmap(pDC,64,64); //此处的大小64*64应用CImageList中图像大小
CBitmap * pOldBitmap = dcMem.SelectObject(pBitmap);
CImageList* pImageList;
......//构造CImageList;
m_pImageList->Draw(dcMem,2,CPoint(0,0),ILD_NORMAL); //将第二个图像画到CBitmap上
dcMem.SelectObject(pOldBitmap);
MySQL
索引
Re: MySQL
索引
============================#
索引
的作用
索引
用于快速找出在某个列
中
有一特定值的行。不使用
索引
,MySQL 就会从第1条记录开始读完整个表,直至找出相关的行。表越大,查询数据所花费的时间越多。如果表
中
查询的列有
一个
索引
,MySQL能快速到达某个位置去搜索数据文件,而不必查看所有数据。 #
索引
的类型(诸多分类方式) 聚集
索引
非聚集
索引
#
索引
的设计原则 1)
索引
并非越多越好。 2) 避免对经常更新的表进行过多的
索引
。 3) 数据量小的表最好不要使用
索引
。 4) 在条件表达式
中
经常用到的不同值较多的列上建立
索引
。 5) 当唯一性是某种数据本身的特征时,
指定
唯一
索引
。 6) 在频繁进行排序或分组的列上建立
索引
。 #
索引
的副作用 容易产生页分裂,降低更新表的速度(即增、删、改操作)===============================================
索引
图像
和RGB
图像
位图
图像
和矢量
图像
最近在学习数字
图像
处理,在matlab实验
中
多次看到index image,rgb image,gray image....以及rgb2gray(),ind2gray()函数,很好奇
索引
图像
和RGB
图像
有什么区别,上网查了写资料,发现了
索引
图像
和RGB
图像
都是彩色
图像
的表示方式,算是一种原始数据的表示标准吧,
位图
图像
和矢量
图像
是具体存储在硬盘上的两种方法,
位图
图像
更接近raw data的表示,矢量
彩色
图像
、灰度
图像
、
索引
图像
和二值
图像
的区别
彩色
图像
每个像素通常是由红(R)、绿(G)、蓝(B)三个分量来表示的,分量介于(0,255)。RGB
图像
与
索引
图像
一样都可以用来表示彩色
图像
。与
索引
图像
一样,它分别用红(R)、绿(G)、蓝(B)三原色的组合来表示每个像素的颜色。但与
索引
图像
不同的是,RGB
图像
每
一个
像素的颜色值(由RGB三原色表示)直接存放在
图像
矩阵
中
,由于每一像素的颜色需由R、G、B三个分量来表示,M、N分别表示
图像
的行列数,三个M x N的二维矩阵分别表示各个像素的R、G、B三个颜色分量,可产生1670万种不同的颜色。RGB
图像
的数
索引
图像
索引
图像
是一种把像素值直接作为RGB调色板下标的
图像
。
索引
图像
可把像素值“直接映射”为调色板数值。 调色板通常与
索引
图像
存储在一起,装载
图像
时,调色板将和
图像
一同自动装载。
索引
模式和灰度模式比较类似,它的每个象素点也可以有256种颜色容量,但它可以负载彩色。灰度模式的
图像
最多只能有256种颜色。当
图像
转换成
索引
模式时,系统会自动根据
图像
上的颜色归纳出能代表大多数的256种颜色,就象一
数字
图像
基础(二进制
图像
、灰度
图像
、RGB
图像
、
索引
图像
和多帧
图像
)
1、
图像
的分类 根据
图像
的属性不同,
图像
分类的方法也不同。 ①从获取方式上
图像
分为拍摄类
图像
和绘制类
图像
; ②从颜色上
图像
分为彩色
图像
、灰度
图像
和黑白
图像
等; ③从内容上
图像
分为人物
图像
、风景
图像
等; ④从功能上
图像
又分为流程图、结构图、心电图、电路图和设计图等。 ⑤在数字
图像
处理领域,将
图像
分为模拟
图像
和数字
图像
两种,计算机处理的信号都是数字信号,所以在计算机上处理的
图像
均为数字
图像
。 ⑥根据数字
图像
在计算机
中
表示方法的不同,分为二进制
图像
、
索引
图像
、灰度
图像
、RGB
图像
和多帧
图像
; ⑦根据计算机
中
图像
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