要想在Qt中实现屏幕或窗口截图功能 ,通常有两种方法: 1  -- 使用 QPixmap 类 2  -- 使用 QScreen类 然而虽然俩两种方法用到的类不相同,但是调用到的类成员函数的函数名称和参数却是相同的 都是 grabWindow() 这个函数 所不同的是,QPixmap中的 grabWindow()函数 是静态成员 QScreen中的grabWindow()成员是非静态成员 下面展示两种截屏的方法 QPixmap方法 //截屏并保存为 123.jpg QPixmap::grabWin

智能小车识别图像中的文字 [TOC] 运行平台 这次的内容是基于Xilinx公司的Zybo开发板以及其配套的Zrobot套件开发 Zybo上面的sd卡搭载了Ubuntu12.04LTS的linux版本,预装配置了opencv2.4.9和python2.7.3. 开发内容 注意:以下内容均是两个人在一天之内完成的,略有不足.后续会有修改版.特别声明队友为tt_leader大大. java串流stream到网页 由于网页端java的安全机制问题,想要从网页端读取到摄像头的实时内容,需要安装一个jav

新版的QQ在截图时加入了窗口自动识别的功能,能根据鼠标的位置自动画出下面窗口的轮廓.今天有人在论坛上问起这个问题,下面我们来探讨这个功能的实现原理. 首先我们要明白截图软件的基本原理,截图时实际上是新建了一个全屏窗口,然后将当前桌面的截图画在上面,大部分截图软件,包括QQ都是这么做的.根据鼠标位置获取下层窗口,有好几个类似的API可以用(WindowFromPoint, ChildWindowFromPoint, ChildWindowFromPointEx,RealChildWindowFro

参考:另一种用python识别图片文字的方法 参考:Python人工智能之图片识别,Python3一行代码实现图片文字识别 参考:Python3+Selenium3环境构建填坑之旅 参考:基于python的-PIL定位截图 参考:Python的PIL(图片截取) 参考:Python实现截图 参考:Python实现屏幕截图的两种方式 参考:python图像处理:pytesseract和PIL 参考:Python编写屏幕截图程序方法(clipboard) 一.定位截图 安装库:pillow(PIL

人脸检测及识别python实现系列(6)——终篇:从实时视频流识别出“我” 终于到了最后一步,激动时刻就要来临了,先平复一下心情,把剩下的代码加上,首先是为Model类增加一个预测函数: #识别人脸 def face_predict(self, image): #依然是根据后端系统确定维度顺序 if K.image_dim_ordering() == 'th' and image.shape != (1, 3, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE): image = resize_im

人脸检测及识别python实现系列(5)——利用keras库训练人脸识别模型 经过前面稍显罗嗦的准备工作,现在,我们终于可以尝试训练我们自己的卷积神经网络模型了.CNN擅长图像处理,keras库的tensorflow版亦支持此种网络模型,万事俱备,就放开手做吧.前面说过,我们需要通过大量的训练数据训练我们的模型,因此首先要做的就是把训练数据准备好,并将其输入给CNN.前面我们已经准备好了2000张脸部图像,但没有进行标注,并且还需要将数据加载到内存,以方便输入给CNN.因此,第一步工作就是加载并

人脸检测及识别python实现系列(3)——为模型训练准备人脸数据 机器学习最本质的地方就是基于海量数据统计的学习,说白了,机器学习其实就是在模拟人类儿童的学习行为.举一个简单的例子,成年人并没有主动教孩子学习语言,但随着孩子慢慢长大,自然而然就学会了说话.那么孩子们是怎么学会的呢?很简单,在人类出生之前,有了听觉开始,就开始不断听到各种声音.人类的大脑会自动组织.分类这些不同的声音,形成自己的认识.随着时间的推移,大脑接收到的声音数据越来越多.最终,大脑利用一种我们目前尚未知晓的机制建立了一个

人脸检测及识别python实现系列(1)——配置.获取实时视频流 1. 前言 今天用多半天的时间把QQ空间里的几篇年前的旧文搬到了这里,算是完成了博客搬家.QQ空间里还剩下一些记录自己数学学习路线的学习日志,属于私人性质,不再搬运了.过完春节,快马加鞭地重修完高阶偏导数后,终于感觉到疲惫了,潜意识里觉得是时候做点东西了,一是练练手,二是换换脑子,用新鲜东西刺激一下自己,好把学习效率保持下去.于是,我选择了自己最感兴趣的人脸识别,期望能够通过摄像头识别出我自己来.正好,前两天济南新闻上说济南火车站

https://blog.csdn.net/qylruirui/article/details/94992917 利用百度智能云结合Python体验图像识别只要注册了百度账号就可以轻松体验百度智能云中图像识别功能的魅力! 1. 所需要的工具一个百度账号(大家都有哈)一个可以运行python代码的编译器(Pycharm.spyder都可)所需要识别的图片(本文以识别菜品为例,所以需要一张菜品的图片)2.具体流程打开百度智能云界面,找到我们此次体验的图像识别功能 进入图像识别模块后点击创建应用 创建

Qt在设置窗口边框圆角时有两种方式,一种是设置样式,另一种是在paintEvent事件中绘制窗口.下面分别叙述用这两种方式来实现窗口边框圆角的效果. 一.使用setStyleSheet方法 this->setStyleSheet(“QWidget{border-top-left-radius:15px;border-top-right-radius:5px;}”)); 使用的主要是使用border-radius 属性,关于这个属性,可选的样式有 border-top-left-radius 设置

近期在学习QT时遇到了很多问题这也是其中一个,个人通过在各种书籍和网络上的查阅找到了一些关于这方面的答案,希望能给大家一些帮助. 首先,在QT中对于窗口显示常用的有这么几个方法可以调用: Qt全屏显示函数            showFullScreen() Qt最大化显示函数         showMaximized()Qt最小化显示函数         showMinimized()Qt固定尺寸显示函数      resize(x,y)Qt设置最大尺寸函数      setMaximum

1.QT创建堆叠窗口使用类,但是使用它时主窗口不能是MainWindow,否则会出现布局错误,本例中使用基类为QDialog QStackedWidget 2.可以配合列表框QListWidget和QComboBox使用 3.先看代码stackwindow.h文件: #define STACKWINDOW_H #include <QDialog> #include <QListWidget>//列表框 #include <QStackedWidget>//堆栈窗体 #i

人脸检测及识别python实现系列(2)——识别出人脸 http://www.cnblogs.com/neo-T/p/6430583.html

人脸检测及识别python实现系列(4)——卷积神经网络(CNN)入门 上篇博文我们准备好了2000张训练数据,接下来的几节我们将详细讲述如何利用这些数据训练我们的识别模型.前面说过,原博文给出的训练程序使用的是keras库,对我的机器来说就是tensorflow版的keras.训练程序建立了一个包含4个卷积层的神经网络(CNN),程序利用这个网络训练我的人脸识别模型,并将最终训练结果保存到硬盘上.在我们实际动手操练之前我们必须先弄明白一个问题——什么是卷积神经网络(CNN)? CNN(Conv

#QT学习之窗口右键菜单 QWidget 及其子类都有右键菜单,主要因为其有两个与右键菜单相关联的函数: Qt::ContextMenuPolicy contextMenuPlicy() const void setContextMenuPolicy( Qt::ContextMenuPolicy policy) 可以看到这里使用的是一个枚举类型: Constant Value Description Qt::NoContextMenu 0 the widget does not feature

1. 2. mainwindow.h #ifndef MAINWINDOW_H #define MAINWINDOW_H #include <QMainWindow> #include <QWorkspace> #include <QMdiArea> #include <QMdiSubWindow> class QAction; class QMenu; class QToolBar; class QTextEdit; class MainWindow :

Qt 图形测绘窗口部件,主要使用第三方窗口部件: 1.Qwt:http://qwt.sourceforge.net 开源免费 2.GraphPak: http://www.ics.com  收费 3.KD Chart: http://www.kdab.net 收费 1.Qwt: QWT[1],全称是Qt Widgets for Technical Applications,是一个基于LGPL版权协议的开源项目, 可生成各种统计图.它为具有技术专业背景的程序提供GUI组件和一组实用类,其目标是以基

摘要 隐藏标题栏 头文件声明鼠标移动虚函数 .cpp文件实现功能 1 setWindowFlags(Qt::FramelessWindowHint | windowFlags()); 无标题栏移动窗体的实现 头文件声明虚函数 widget.h 1234567891011121314151617181920212223242526272829 #define WIDGET_H #include <QWidget>#include <a.out.h> namespace Ui {cla

华为微认证ModelArts实现智能花卉识别稳过! 目录 华为微认证ModelArts实现智能花卉识别稳过! ModelArts实现智能花卉识别的概述 ModelArts实现智能花卉识别的解决方案 ModelArts实现智能花卉识别所需的华为云技术 ModelArts实现智能花卉识别的华为云实践 自测题 实践 测试常见题型 人工智能网络简单介绍 RetinaNet yolo inception_v3 darknet SegNet ResNet Faster_RCNN ModelArts实现智能花

windowFilePath属性仅对窗口对象有效,用于关联一个窗口和对应的文件及路径. 当窗口没有设置标题属性的情况下,则窗口标题展示展示windowFilePath对应的文件名的信息(路径信息不展示),如果二者都设置,则优先使用窗口标题属性的设置作为标题. 该属性缺省为空,可以通过windowFilePath()和setWindowFilePath(QString )来访问和设置windowFilePath属性. 这个功能在窗口打开文件进行操作时可以使用来标记打开的文件. 注意该属性有国际化设

本篇介绍使用qt设计师进行GUI窗口的布局管理,主要包含以下内容: 使用Qt设计师布局我们的窗口部件: 垂直布局: 水平布局: 网格布局: 使用间隔: 使用“伙伴”将label标签与窗口部件进行连接. 下面开始!在Qt中,我们可以直接从左侧的窗口部件栏中拖拽一个布局部件到GUI窗口中,然后再将具体的窗口部件拖拽到布局部件中,这样窗口部件就会自动进行相应方式的布局. 垂直布局 从左侧面板的“Layouts”栏中拖拽“Vertical Layout”到GUI窗口中,设置好布局大小,再在“Button