QML Item详解

嵌入式Linux下Qt/Qml横竖屏适配踩坑记:从export环境变量到手动旋转Item的完整解决方案 本文深入探讨了嵌入式Linux下Qt/Qml横竖屏适配的完整解决方案,从环境变量设置到手动旋转Item的矩阵变换实现。针对嵌入式设备的特殊限制,提供了性能优化的实测数据和常见陷阱分析,帮助开发者高效解决屏幕旋转带来的显示方向错乱、触摸坐标漂移等问题。 阅读详情
使用 QML ,掌握 Item 元素的用法是非常有必要的,为什么这么说呢?因为 QML 中所有的可视化元素都继承自 Item ,而 Item 则定义了一些基本的、通用的属性和方法。这里的“可视化”需要特别说明一下,并不是所有的可视化元素都是可见的,比如说 Rectangle 继承自 Item ,本身是可见的,但是如果将其 opacity 透明度属性设置为 0 或者是其它的什么原因,就变成不可见的了,不过还是实实在在存在于 UI 界面的,再比如说 Timer 就不是可视化元素,而是一种资源。

QML 中的 Item 元素与 C++ 中的 QQuickItem 类对应,其它的元素类似,比如说 Rectangle 元素对应于 QQuickRectangle 类,基于 Qt 的开源性,我们可以在 Qt 源码中查看 QQuickItem 是如何实现的。 Item 继承自 QtObject , QtObject 很简单,只有一个 objectName 属性,类型是 string ,当 QML 与 C++ 混合编程时,通常要在 C++ 中查找 QML 对象,用到的就是 objectName 这个属性,用法将在后面的《 QML 与 C++ 混合编程》中详细介绍。

下面对 Item 常用的属性做一个简单的介绍~~

activeFocus : bool 值,只读,只读属性就不要尝试赋值了,否则会出错的,表明当前元素是否有活动焦点,与键盘事件有关,通过 focus 获取属性值。


focus : bool 值,默认 false ,设置元素是否有焦点区以接收键盘事件。


activeFocusTab : bool 值,默认 false ,与 Tab 键有关,设置当前元素是否在 Tab 键焦点范围内。


anchors :组属性,用于布局,用法将在后面的《 QML UI 布局》中详细介绍。


antialiasing : bool 值,默认 false ,设置抗锯齿效果。


baselineOffset : int 类型,在当前坐标系下设置基准位置。


data : list<Object> 类型,默认属性,默认属性也就没必要显式地把关键字写出来,是可以省略的,作为一个对象列表,自动把可视化元素加到了 children 元素列表中,把其它的对象则加到了 resources 对象列表中。


children : list<Item> 类型,参照 data 属性。


resources : list<Object> 类型,参照 data 属性。


childrenRect :组属性,有 x 、 y 、 width 、 height 四个属性,都是 real 类型,只读,叠加了子元素的位置和大小。


clip : bool 值,默认 false ,设置为 true 时将剪切子元素。


enabled : bool 值,默认 true ,设置为 false 时将不再响应鼠标和键盘事件,对子元素也有影响。


visible : bool 值,默认 true ,设置为 false 时元素不可见,不能响应鼠标事件,但可以处理键盘事件。


opacity : real 类型,默认为 1 ,可以在 0.0 到 1.0 之间设置元素的透明度,会影响子元素的显示效果,但不改变子元素的 opacity 值,为 0 时完全透明但不影响事件处理。


visibleChildren : list<Item> 类型,只读,会受到 visible 的影响。


height/width : real 类型,设置元素的大小。


implicitHeight/implicitWidth : real 类型,大多数元素默认为 0x0 ,比如说 Rectangle ,用来设置元素的自然大小,但有些元素是不一样的,比如说 Text 的这对属性是只读的。


layer :组属性,设置图层效果,常与 OpenGL 结合。


parent : Item 类型,可用来设置当前元素的父对象。


rotation : real 类型,默认为 0 ,设置元素旋转角度,值为正时顺时针旋转,为负时逆时针旋转。


scale : real 类型,默认为 1 ,设置元素显示比例,值为负时有镜像效果。


smooth : bool 类型,默认 true ,主要用于图像。


state : string 类型,默认为空字符串,如果设置了 state 也可以用空字符串来赋值以恢复默认状态。


states : list<State> 类型,状态列表。


transform : list<Transform> 类型, Transform 列表, Transform 包括了 Rotation 、 Scale 和 Translate 。


transformOrigin :枚举类型,默认为 Item.Center ,设置 scale 、 rotation 变换原点,枚举值包括 Item.TopLeft/Top/TopRight/Left/Center/Right/BottomLeft/Bottom/Bottom Right。


transitions : list<Transition> 类型, Transition 列表,常用来设置一些动画。


x/y : real 类型,设置元素的位置,坐标是相对 parent 的。


z : real 类型,默认为 0 ,设置兄弟元素间的堆叠顺序,数值大的会覆盖数值小的,可以是负值。
QML基础类型之rect 具有x,y,width和height属性的值。 rect类型是指具有x,y,width和height属性的值。 例如,要读取Item childrenRect rect-type属性的宽度和高度值: Rectangle { width: childrenRect.width height: childrenRect.height Rectangle { width: 100; height: 100 } } 要创建一个rect值,请将其指定为“ x,y,宽度x 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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艺丢丢
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