7.Qt lambda表达式

本文深入探讨C++11引入的Lambda表达式,详细解析其语法与应用场景,包括如何在Qt环境中配置使用,以及通过具体示例展示如何在信号槽机制中运用Lambda表达式实现更灵活的编程。

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简介

Lambda表达式用于创建一个匿名的函数。

注意

  • C++11后才有的特性

  • 在Qt5.4之前的版本包括5.4,都需要在pro文件中加入CONFIG += c++11才可以使用。5.4以后可加可不加。

写法

函数声明[ ] ( ){ };,函数声明且调用[ ] ( ){ }( );

  • [ ],标识一个lambda表达式的开始,不能省略

    参数形式(可以写多个,用‘,‘逗号分割)

    • 空,没有任何参数
    • =,函数体内可以使用lambda所在作用范围内的所有可见的局部变量(包括this),是值传递的方式
    • &,函数体内可以使用lambda所在作用范围内的所有可见的局部变量(包括this),是引用传递的方式
    • a,将a进行值传递
  • [ ]( ) mutable { };可以修改值传递的拷贝。lambda表达式默认是只读,就算是局部变量也不允许修改。

  • 返回值 [ ] ( )->参数类型{ };

    int a = []()->int{return 10000;}();
    

使用代码

#include "widget.h"
#include "ui_widget.h"
#include <QDebug>
#include <QPushButton>

//Teacher类
//Student类
//下课后老师会触发一个信号(饿了),学生响应信号(请客吃饭)

Widget::Widget(QWidget *parent) :
    QWidget(parent),
    ui(new Ui::Widget)
{
    ui->setupUi(this);

    //创建一个老师的对象
    this->th = new Teacher();
    //创建一个学生的对象
    this->stu = new Student();
    resize(400,400);

    //lambda可以为连接时添加参数,或调用更多函数
    QPushButton * btn2 = new QPushButton(this);
    btn2 ->setText("学习按钮");
    btn2 -> move(0,30);
    //若第三个参数是this,第四个参数是lambda表达式的话,可以省略this
    //此处[ ]中若用&,修改参数值时,会因为锁的原因是程序挂掉
    connect(btn2,&QPushButton::clicked,[this,btn2](){
        //添加参数"肉丝炒青椒"
        stu->treat("肉丝炒青椒");
        //使用更多方法
        if(btn2->text()=="好困按钮"){
            btn2->setText("学习按钮");
        }else{
            btn2->setText("好困按钮");
        }
    });
}

Widget::~Widget()
{
    delete ui;
}

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

### 如何将YOLOPyQt结合使用 为了实现YOLOPyQt的集成,可以按照以下方法构建应用程序: #### 1. 安装依赖库 确保安装了必要的Python包。这通常包括`opencv-python`用于图像处理以及`torch`和`tqdm`等其他可能需要的机器学习框架。 ```bash pip install opencv-python torch tqdm pyqt5 ``` #### 2. 加载并配置YOLO模型 加载预训练好的YOLO权重文件,并设置好检测参数。这部分代码可以从官方GitHub仓库获取或者基于已有的YOLO版本调整[^1]。 ```python import cv2 from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # Load model ``` #### 3. 创建PyQt界面 设计图形用户界面(GUI),允许用户选择视频源或图片路径作为输入给YOLO进行目标识别。这里展示了一个简单的窗口布局例子[^2]。 ```python from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QPushButton, QVBoxLayout, QWidget, QLabel, QLineEdit class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("YOLO Object Detection") layout = QVBoxLayout() label = QLabel("Enter image path:") line_edit = QLineEdit() button = QPushButton("Detect Objects!") layout.addWidget(label) layout.addWidget(line_edit) layout.addWidget(button) container = QWidget() container.setLayout(layout) self.setCentralWidget(container) ``` #### 4. 实现对象检测逻辑 当点击按钮时触发事件处理器,在其中调用YOLO来进行预测并将结果显示出来。注意要处理不同类型的媒体数据(如摄像头流、本地文件)[^3]。 ```python def on_button_clicked(self): img_path = self.line_edit.text() # Get input from user results = model(img_path) # Perform inference using loaded model res_plotted = results[0].plot() # Plot bounding boxes over detected objects cv2.imshow("Detected Image", res_plotted) # Show result in a window cv2.waitKey(0) button.clicked.connect(on_button_clicked) ``` 以上就是基本的工作流程;当然实际项目可能会更复杂一些,比如还需要考虑多线程运行以提高性能等问题。对于具体细节上的差异,则取决于所选用的具体YOLO变体及其对应的API接口文档说明[^4]。
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