PyQt4 basic

本文介绍了PyQt的基础知识,包括核心模块QtCore和GUI模块QtGui的使用。通过实例演示了如何创建基本的GUI应用程序,实现按钮操作及信号槽机制,并展示了如何布局窗口控件。
很久没用过PyQt了,以前也没怎么学,现在我打算从新学习Qt。
PyQt有不少模块,使用比较频繁的就是QtCore和QtGui了
[list]
[*]QtCore: 是包含了非GUI的核心类,包括qt的信号和槽事件循环,共享内存,用户设置等等。
[*]QtGui: 包含了绝大部分的GUI类。
[/list]
让我们来看看如何来编写一个GUI程序吧
# 导入QtGui模块
import PyQt4.QtGui as QtGui

if __name__ == "__main__":
# 导入sys模块,你也可以在一开始就导入
import sys

# 创建一个QApplication对象,它接收的是一个列表参数
# 通常是sys.argv
app = QtGui.QApplication(sys.argv)
# 创建一个QLabel控件
label = QtGui.QLabel("Hello PyQt!")
# 显示QLabel控件
label.show()
# 进入主循环,直到程序退出
sys.exit(app.exec_())

执行后,你会看到

[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/404395/6ab22c3c-c608-3d0a-b42e-21c8ee473694.png[/img]

我们把
label = QtGui.QLabel("Hello PyQt!")

改成
label = QtGui.QLabel("<h2><i>Hello</i> \
<font color=red>PyQt!</font></h2>!")

你会看到

[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/404399/4e024f45-fa79-356c-8d86-882e50b7358c.png[/img]

可见,你可以使用HTML的样式来使得你的程序更丰富多彩
接下来我们来看一下链接的建立,我们创建一个由一个按钮构成的程序,当你点击这个按钮时程序就会退出
from PyQt4 import QtCore
from PyQt4 import QtGui

if __name__ == "__main__":
import sys

app = QtGui.QApplication( sys.argv )
# 创建一个QPushButton控件
button = QtGui.QPushButton( "Quit" )
# 创建QPushButton和app的连接
QtCore.QObject.connect( button,
QtCore.SIGNAL( "clicked()" ),
app, QtCore.SLOT( "quit()" ) )
# 显示QPushButton控件
button.show()

sys.exit( app.exec_() )

当你单击Quit按钮时,它会发射一个"clicked()"信号,信号可以和槽(函数)进行链接,以便信号发射时,槽会自动执行
链接的创建也可以这样来写
button.clicked.connect( app.quit )

这样比上面传统的清晰、简洁多了

接下来我们来看看如何布局我们的窗口控件。
我们创建一个由:QSpinBox、QSlider和QWidget组成的窗口。当你拖动QSlider时QSpinBox的数值随之变化,当你改变QSpinBox的数值时,QSlider也随之变化。
from PyQt4 import QtCore
from PyQt4 import QtGui

if __name__ == "__main__":
import sys

app = QtGui.QApplication( sys.argv )

# 创建QWidget,也就是我们的窗口
window = QtGui.QWidget()
# 设置窗口的名称
window.setWindowTitle( "Enter Your Age" )

# 创建spinBox
spinBox = QtGui.QSpinBox()
# 创建QSlider,我们要的是横向的,
# 使用QtCore.Qt.Horizontal来定义
slider = QtGui.QSlider( QtCore.Qt.Horizontal )
spinBox.setRange( 0, 130 ) # 设置数值范围
slider.setRange( 0, 130 ) # 设置数值范围

# 创建连接
spinBox.valueChanged.connect( slider.setValue )
slider.valueChanged.connect( spinBox.setValue )

# 设置一个数值
spinBox.setValue( 35 )

# 创建QHBoxLayout布局
layout = QtGui.QHBoxLayout()
# 将控件加入到布局
layout.addWidget( spinBox )
layout.addWidget( slider )
# 将窗口的布局设置为layout
window.setLayout( layout )

window.show()

sys.exit( app.exec_() )


[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/404458/702e1ac8-9029-3c57-b857-a9b4d4657e66.png[/img]

根据C++ GUI Qt4编程(第二版)第一章编写的,希望对你有帮助
同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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