Qt绘制系统简介

该文章原创于Qter开源社区(www.qter.org),作者devbean,博客www.devbean.net,转载请注明出处!

Qt 的绘图系统允许使用相同的 API 在屏幕和其它打印设备上进行绘制。整个绘图系统基于 QPainter,QPainterDevice 和 QPaintEngine 三个类。



QPainter 用来执行绘制的操作;QPaintDevice 是一个二维空间的抽象,这个二维空间允许 QPainter 在其上面进行绘制,也就是 QPainter 工作的空间;QPaintEngine 提供了画笔(QPainter)在不同的设备上进行绘制的统一的接口。QPaintEngine 类应用于 QPainter 和 QPaintDevice 之间,通常对开发人员是透明的。除非你需要自定义一个设备,否则你是不需要关心 QPaintEngine 这个类的。我们可以把 QPainter 理解成画笔;把 QPaintDevice 理解成使用画笔的地方,比如纸张、屏幕等;而对于纸张、屏幕而言,肯定要使用不同的画笔绘制,为了统一使用一种画笔,我们设计了 QPaintEngine 类,这个类让不同的纸张、屏幕都能使用一种画笔。



下图给出了这三个类之间的层次结构(出自 Qt API 文档):





上面的示意图告诉我们,Qt 的绘图系统实际上是,使用 QPainter 在 QPainterDevice 上进行绘制,它们之间使用 QPaintEngine 进行通讯(也就是翻译 QPainter 的指令)。



下面我们通过一个实例来介绍 QPainter 的使用:

  1. //!!! Qt4/Qt5

  2. class PaintedWidget : public QWidget
  3. {
  4.     Q_OBJECT
  5. public:
  6.     PaintedWidget(QWidget *parent = 0);
  7. protected:
  8.     void paintEvent(QPaintEvent *);
  9. };
复制代码

注意我们重写了 QWidget 的 paintEvent() 函数。这或许是我们在理解了 Qt 事件系统之后首次实际应用。接下来就是 PaintedWidget 的源代码:

  1. //!!! Qt4/Qt5

  2. PaintedWidget::PaintedWidget(QWidget *parent) :
  3.     QWidget(parent)
  4. {
  5.     resize(800, 600);
  6.     setWindowTitle(tr("Paint Demo"));
  7. }

  8. void PaintedWidget::paintEvent(QPaintEvent *)
  9. {
  10.     QPainter painter(this);
  11.     painter.drawLine(80, 100, 650, 500);
  12.     painter.setPen(Qt::red);
  13.     painter.drawRect(10, 10, 100, 400);
  14.     painter.setPen(QPen(Qt::green, 5));
  15.     painter.setBrush(Qt::blue);
  16.     painter.drawEllipse(50, 150, 400, 200);
  17. }
复制代码

在构造函数中,我们仅仅设置了窗口的大小和标题。而 paintEvent() 函数则是绘制的代码。首先,我们在栈上创建了一个 QPainter 对象,也就是说,每次运行 paintEvent() 函数的时候,都会重建这个 QPainter 对象。注意,这一点可能会引发某些细节问题:由于我们每次重建 QPainter,因此第一次运行时所设置的画笔颜色、状态等,第二次再进入这个函数时就会全部丢失。有时候我们希望保存画笔状态,就必须自己保存数据,否则的话则需要将 QPainter 作为类的成员变量。



QPainter 接收一个 QPaintDevice 指针作为参数。QPaintDevice 有很多子类,比如 QImage,以及 QWidget。注意回忆一下,QPaintDevice 可以理解成要在哪里去绘制,而现在我们希望画在这个组件,因此传入的是 this 指针。



QPainter 有很多以 draw 开头的函数,用于各种图形的绘制,比如这里的 drawLine(),drawRect() 以及 drawEllipse() 等。当绘制轮廓线时,使用 QPainter 的 pen() 属性。比如,我们调用了 painter.setPen(Qt::red) 将 pen 设置为红色,则下面绘制的矩形具有红色的轮廓线。接下来,我们将 pen 修改为绿色,5 像素宽(painter.setPen(QPen(Qt::green, 5))),又设置了画刷为蓝色。这时候再调用 draw 函数,则是具有绿色 5 像素宽轮廓线、蓝色填充的椭圆。



运行一下我们的程序,可以看到最终效果:


我们会在后面的章节详细介绍画笔 QPen 和画刷 QBrush 的属性。



另外要说明一点,请注意我们的绘制顺序,首先是直线,然后是矩形,最后是椭圆。按照这样的绘制顺序,可以看到直线是第一个绘制,位于最下一层;矩形是第二个绘制,在中间一层;椭圆是最后绘制,在最上层。



如果了解 OpenGL,肯定听说过这么一句话:OpenGL 是一个状态机。所谓状态机,就是说,OpenGL 保存的只是各种状态。比如,将画笔颜色设置成红色,那么,除非你重新设置另外的颜色,它的颜色会一直是红色。QPainter 也是这样,它的状态不会自己恢复,除非你使用了各种设置函数。因此,如果在上面的代码中,我们在椭圆绘制之后再画一个矩形,它的样式还会是绿色 5 像素的轮廓线以及蓝色的填充,除非你显式地调用了设置函数进行状态的更新。这是大多数绘图系统的实现方式,包括 OpenGL、QPainter 以及 Java2D。正因为 QPainter 是一个状态机,才会引出我们前面曾经介绍过的一个细节问题:由于 paintEvent() 是需要重复进入的,因此,需要注意第二次进入时,QPainter 的状态是不是和第一次一致,否则的话可能会造成闪烁的现象。这个闪烁并不是由于双缓冲的问题,而是由于绘制状态的快速切换。


标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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