pyqt

我 如图所示，我们创建一个按钮及一个浏览器。 什么是信号？比如按钮的单击，双击，按下，释放等，都可以认为是一个信号 什么是槽？ 对应的信号，做出什么应对，这要一个应对在一个函数中，我们可以认为这就是一个信号/槽关系 在Qt Designer中点击工具栏（注意不是工具盒）中的这个图标 点击这个图标后，就进入了编辑信号/槽的状态，这个时候我们把鼠标放在放在组件上会有红色选中状态。 点击拉向空白处，会出现上图情况，这种情况是自定义槽，也可指向另一个控件俩着相关联。 我们点击编译会出现槽/信号框，点击添加按钮，添加自定义的函数。 同时我们也可以在右下角的信号/槽编译器处，编译和修改 保存创建的UI，会在路径下生成一个.ui的文件， 点击PyUIC运行，会自动生成一个test_ui.py文件，打开此文件会发现 self.pushButton.clicked.connect(MainWindow.test_1) 这行代码，这就是我们前面编译的信号/槽在代码中的体现，所有，我们也可以在代码中自己编写 编辑主文件 from PyQt5 import QtWidgets from test_ui import Ui_MainWidow class MyWindow(QtWidgets.QWidget,Ui_MainWindow): def __init__ (self): super

文章目录 前言 一、情景再现 二、实现步骤 1.引入库 2.创建主窗口 3. 创建表窗口 4. 完整代码 5. 运行程序 总结 前言 在界面设计中，设计一个弹出窗口，并让用户输入信息是再常规不过的操作了。这篇文章就来介绍一下，在PyQt5是如何实现主窗口接收弹出窗口中的信息。 一、情景再现 假设现在需要弹出一个表窗口，让用户输入他的姓名以及联系方式。当完成输入后，用户需要点击提交按钮。这个时候，主窗口就需要提取用户刚刚输入的信息，并显示在主窗口页面。 这样的需求，可以有多种方法来实现。我们今天就主要用PyQt5里信号与槽的方式来实现这样的功能。 二、实现步骤 1.引入库 代码如下： import sys from PyQt5 . QtWidgets import QApplication from PyQt5 . QtWidgets import QWidget from PyQt5 . QtWidgets import QVBoxLayout from PyQt5 . QtWidgets import QLabel from PyQt5 . QtWidgets import QPushButton from PyQt5 . QtWidgets import QLineEdit from PyQt5 . QtCore import pyqtSignal 要实现上面的要求

Win10 下 数据增强及 标注工具安装 一． 数据增强利器—Augmentor 1.安装 只需在控制台输入：pip install Augmentor 2.简介 Augmentor是用于图像增强的软件包，重点在于提供通常用于生成机器学习问题的图像数据的操作。其包含许多用于标准图像处理功能的类，例如Rotate 旋转类、Crop 裁剪类等等。 包含的操作有：旋转rotate、裁 剪crop、透视perspective skewing、shearing、弹性形变Elastic Distortions、亮度、对比度、颜色等等；更多的操作及其参数设定， 点击 。 数据增强通常是一个多阶段过程，Augmentor因此采用基于管道的处理方法，操作依次添加形成最终的操作管道。图像送到管道中，管道的操作依次作用到图片上形成新的图片，保存下来。Augmentor 管道中定义 的操作按照一定的概率随机地作用于图片上。 3.实例 二．LabelImg的简介 LabelImg是用于制作VOC数据集时，对数据集进行标注的工具。生成的 XML 文件是遵循 PASCAL VOC 的格式的。Faster R-CNN，YOLO，SSD等目标检测网络所需要的数据集，均需要借此工具标定图像中的目标。 三．labelImg的安装 1. 安装anaconda3 具体的安装方法可自行百度 2. 下载labelimg

pytorch实战：ResNet-18实现CLFAR-10图像分类，并利用PyQt5进行人机界面显示 实验环境： 1.pytorch-1.6.0 2.python-3.7.9 3.window-10 4.pycharm 5.pyqt5(相应的QT Designer及工具包) CLFAR-10的数据集 作为一个初学者，在官网下载CLFAR-10的数据集下载速度不仅慢，而且不是常用的图片格式，这里是转换后的数据集，有需要的可以直接百度云盘提取。 链接：https://pan.baidu.com/s/1l7wvWLCscPcGoKzRjggjRA 提取码：ht88 ResNet-18网络： ResNet全名Residual Network残差网络。残差网络是由何凯明所提出的，他的《Deep Residual Learning for Image Recognition》获得了当年CVPR最佳论文。他提出的深度残差网络在2015年可以说是洗刷了图像方面的各大比赛，以绝对优势取得了多个比赛的冠军。而且它在保证网络精度的前提下，将网络的深度达到了152层，后来又进一步加到1000的深度。我们这里用到的是一个18 层的残差网络。 网络结构如下： 残差学习：一个构建单元 在pytorch上搭建ResNet-18模型 一、新建resnet.py文件 代码如下： import torch . nn