QML官方系列教程——Qt Quick Controls Overview

本文介绍了Qt Quick Controls,这是一组用于创建Qt Quick用户界面的UI控件。通过简单的示例展示了如何在QML文件中使用这些控件,包括在C++中设置控件的方法。同时提供了使用C++数据在QML中的示例。

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附网址:http://qt-project.org/doc/qt-5/qtquickcontrols-overview.html


Qt Quick Controls Overview —— Qt Quick Controls概述

Qt Quick Controls提供了一套用来在Qt Quick中创建用户界面的UI控件。


Getting Started —— 开始

在你的.qml文件中使用以下声明将这些QML类型引入到你的应用程序中。

import QtQuick.Controls 1.2

·

Greating a basic example —— 创建一个基本的例子

在一个QML文件中使用控件的基本例子如下:

import QtQuick.Controls 1.2

ApplicationWindow {
    title: "My Application"

    Button {
        text: "Push Me"
        anchors.centerIn: parent
    }
}

·

这是Qt Quick Controls的一篇概述,你也可以看看Gallery这个demo。



Setting Up Controls from C++ —— 在C++中使用控件

虽然我们传统上使用QQuickView窗口来在C++应用程序中显示QML文件,但这样做意味着你只能在C++中设置窗口属性。

使用Qt Quick Controls,在你的应用程序中声明一个ApplicationWindow作为根项目,并转而使用QQmlApplicationEngine来启动它。这使得你可以在QML中控制你的顶级窗口的属性。

这个基本的源码文件演示了上面所说的事情:

#include <QApplication>
#include <QQmlApplicationEngine>

int main(int argc, char *argv[])
{
    QApplication app(argc, argv);
    QQmlApplicationEngine engine("main.qml");
    return app.exec();
}

·

注:我们在上述例子中使用了QApplication而不是QGuiApplication。尽管可以使用QGuiApplication代替,但这样做会产生依赖于平台的风格。因为它靠widget模块来提供本地化的视感。


Using C++ Data From QML —— 在QML中使用C++数据

如果你需要在QML中使用一个C++注册的QML类型,你可以调用,比如qmlRegisterType()函数,在你的QQmlQpplicationEngine声明之前。你可以在here查看所有的注册函数。

如果你需要将数据暴露给QML组件,你需要将他们设置到当前QML引擎中去。前往QQmlContext查看更多内容。


Related information —— 有关内容

Qt Quick 

Qt Quick Controls 

Qt Quick Controls Examples 

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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