很经典的MFC教程。
目录译者序前言第一部分基础知识第1章窗口21.1窗口和API环境21.1.1三种类型窗口21.1.2客户区和非客户区31.2窗口和MFC环境41.3怎样应用MFC创建一个窗口51.4怎样使用MFC销毁一个窗口91.4.1捆绑到一个已有的窗口91.4.2窗口类101.4.3窗口进程101.5怎样使用MFC创建一个窗口类111.5.1使用AfxRegisterWndClass()函数注册一个窗口类111.5.2使用AfxRegisterClass()函数创建一个窗口类121.6怎样销毁一个MFC窗口类141.7厂商安装的窗口类141.8其他类型窗口151.9桌面窗口161.10小结16第2章类182.1基类182.1.1CObject182.1.2CCmdTarget192.1.3CWnd192.2应用程序、框架、文档和视图类192.2.1CWinApp(O/C/W)202.2.2CView(O/C/W)212.3其他用户界面类222.3.1通用控件类232.3.2菜单类232.3.3对话框类242.3.4控制条类242.3.5属性类252.4绘图类252.4.1设备环境类252.4.2图形对象类252.5文件类262.6数据库类262.6.1ODBC类262.6.2DAO类272.7数据集类272.8其他数据类272.9通信类282.10其他类292.11小结31第3章消息处理323.1发送或寄送一个消息323.1.1发送一个消息323.1.2寄送一个消息323.1.3发送一个消息与寄送一个消息的比较323.2怎样使用MFC发送一个消息333.3怎样用MFC寄送一个消息333.4三种类型的消息343.4.1窗口消息343.4.2命令消息343.4.3控件通知343.5MFC怎样接收一个寄送的消息363.6MFC怎样处理一个接收到的消息363.7处理用户界面的对象443.8创建自定义窗口消息453.8.1静态分配的窗口消息453.8.2动态分配的窗口消息463.9重定向消息473.9.1子分类和超分类473.9.2用MFC子分类窗口483.9.3重载OnCmdMsg()493.9.4使用SetWindowsHookEx()493.9.5使用SetCapture()493.9.6专有的消息泵503.10小结50第4章绘图514.1设备环境514.2在MFC环境中创建一个设备环境524.2.1屏幕524.2.2打印机534.2.3内存544.2.4信息544.3绘图例程554.3.1画点554.3.2画线554.3.3画形状554.3.4形状填充和翻转554.3.5滚动564.3.6绘制文本564.3.7绘制位图和图标564.4绘图属性564.4.1设备环境属性574.4.2画线属性584.4.3形状填充属性584.4.4文本绘制属性584.4.5映像模式594.4.6调色板属性624.4.7混合属性624.4.8剪裁属性634.4.9位图绘制属性644.5元文件和路径654.5.1元文件654.5.2路径664.6颜色和调色板664.6.1抖动色674.6.2未经抖动色674.6.3系统调色板674.6.4使用系统调色板684.6.5动画色714.7控制什么时候在哪里绘图714.7.1处理WM_PAINT714.7.2只绘制被无效化的区域724.7.3

HTML5电子书翻页动画效果，电子杂志书本翻页动画，电子书页面翻转无卡顿、光线变暗现象。

Delphi控制图像上下左右翻转..rar

用该文件可以实现以下功能:用labelme工具打1张图片的标签,生成1.png和1.json在终端中运行命令pythona.py生成20张数据增强后的图片及其对应的json文件,包括翻转,加噪,模糊,加减曝光等图片在终端中运行pythonlabelme2COCO.py生成COCO格式数据集,可以进行mask-rcnn和faster-rcnn等的输入数据集

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安卓opencv实现人脸检测，人脸识别，人脸对比，实现opencv对图像的翻转，镜像等操作。
实现多人检测

数据集在IT行业中，特别是在机器学习和计算机视觉领域，扮演着至关重要的角色。
"各种病虫害的高清数据集"是一个专门针对农业病虫害识别的图像数据集，它包含了五个不同类别的高清图片，这些图片是jpg格式，非常适合用于训练和测试深度学习模型。
我们来详细了解一下数据集的概念。
数据集是模型训练的基础，它包含了一系列有标记的样本，这些样本用于训练算法学习特定任务的特征和模式。
在这个案例中，数据集中的每个样本都是一张病虫害的高清图片，可能包括农作物上的疾病症状或害虫。
这些图片经过分类，分别属于五个不同的类别，这意味着模型将需要学习区分这五种不同的病虫害类型。
在计算机视觉任务中，高清图片通常能提供更多的细节，有助于模型更准确地学习和理解图像特征。
jpg格式是一种常见的图像存储格式，它采用了有损压缩算法，能在保持图像质量的同时，减少文件大小，适合在网络传输和存储中使用。
对于这样的数据集，可以进行以下几种机器学习任务：1.图像分类：训练一个模型，输入一张病虫害图片，输出图片所属的类别。
例如，输入一张叶片有斑点的图片，模型应该能够判断出这是哪种病害。
2.目标检测：除了识别类别，还需要确定病虫害在图片中的位置，这要求模型能够定位并框出病虫害的具体区域。
3.实例分割：进一步细化目标检测，不仅指出病虫害的位置，还能精确到每个个体，这对于计算病虫害数量或者分析病害程度非常有用。
4.异常检测：训练模型识别健康的农作物图像，当出现病虫害时，模型会发出警报，帮助农民尽早发现并处理问题。
构建这样的模型通常涉及以下几个步骤：1.数据预处理：包括图片的缩放、归一化、增强（如翻转、旋转）等，目的是提高模型的泛化能力。
2.模型选择：可以使用经典的卷积神经网络（CNN），如AlexNet、VGG、ResNet等，或者预训练模型如ImageNet上的模型，再进行微调。
3.训练与验证：通过交叉验证确保模型不会过拟合，并调整超参数以优化性能。
4.测试与评估：在独立的测试集上评估模型的性能，常用的指标有准确率、召回率、F1分数等。
5.部署与应用：将训练好的模型部署到实际系统中，如智能手机APP或农田监控系统，实时识别并报告病虫害情况。
"各种病虫害的高清数据集"为开发精准的农业智能识别系统提供了基础，通过AI技术可以帮助农业实现智能化、精准化管理，提升农作物的产量和质量，对现代农业发展具有重要意义。

可以看我写过的一篇博客内容，里面有效果图。
博客地址：https://yue326689.blog.csdn.net/article/details/113758742好用记得点个好ping哟！！！

用c#开发的一个简单图像处理软件，功能如下：1.图像文件的打开、保存、格式转换2.图像的复制、粘贴3.图像的彩色灰度转换、反色效果、图像的锐化、柔化、雾化处理4.显示效果：百叶窗、翻转、上下拉伸、左右拉伸、扩散等5.浮雕、水彩画等特殊效果6.简单的几何变换：平移、比例、旋转

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。