The wxPython Guide笔记3

(三)Layout management in wxPython
一个wxpython应用是由多个widgets组成的 这些widgets在一个容器widgets里
有两种容器定位方式
(1) 绝对定位
(2) sizers
1 绝对定位
如果采用绝对定位 在重画窗口以后 widgets的位置和大小将不会变动
在不同平台上会有差别
改变应用的字体将会破坏layout
更换layout将会是一件很麻烦和单调的事情
下面一个比较例子

python 代码
  1. #!/usr/bin/python
  2. # absolute.py
  3. import wx
  4. class Absolute(wx.Frame):
  5. def __init__(self, parent, id, title):
  6. #修改size参数 看效果 size=(350, 220)
  7. wx.Frame.__init__(self, parent, id, title, size=(250,180))
  8. #添加一个panel到Frame 放置Text
  9. panel = wx.Panel(self, -1)
  10. menubar = wx.MenuBar()
  11. file = wx.Menu()
  12. edit = wx.Menu()
  13. help = wx.Menu()
  14. menubar.Append(file, '&File')
  15. menubar.Append(edit, '&edit')
  16. menubar.Append(help, '&help')
  17. self.SetMenuBar(menubar)
  18. wx.TextCtrl(panel, -1, pos=(-1, -1), size=(250, 150))
  19. self.Centre()
  20. self.Show(True)
  21. app=wx.App(0)
  22. Absolute(None, -1, '')
  23. app.MainLoop()

得到以下两个窗口 后面一个是改变size以后的



2 使用sizers来定位

主要的sizers有以下几种
* wx.BoxSizer
* wx.StaticBoxSizer
* wx.GridSizer
* wx.FlexGridSizer
* wx.GridBagSizer
把上面的例子修改一下
python 代码
  1. #!/usr/bin/python
  2. # Sizers.py
  3. import wx
  4. class Sizers(wx.Frame):
  5. def __init__(self, parent, id, title):
  6. wx.Frame.__init__(self, parent, id, title, size=(350,180))
  7. #添加一个panel到Frame 放置Text
  8. #panel = wx.Panel(self, -1)
  9. menubar = wx.MenuBar()
  10. file = wx.Menu()
  11. edit = wx.Menu()
  12. help = wx.Menu()
  13. menubar.Append(file, '&File')
  14. menubar.Append(edit, '&edit')
  15. menubar.Append(help, '&help')
  16. self.SetMenuBar(menubar)
  17. #wx.TextCtrl(panel, -1, pos=(-1, -1), size=(250, 150))
  18. wx.TextCtrl(self, -1)
  19. self.Centre()
  20. self.Show(True)
  21. app=wx.App(0)
  22. Sizers(None, -1, '')
  23. app.MainLoop()


虽然没有使用sizers中的任何一种 但是wx.Frame有一个特别的内建的Sizer 我们可以把任何widgets放在wx.Frame里
都会自动的住进Frame的空间里 除了borders, menu, toolbar , statusbar
3    wx.BoxSizer
    这个sizer是可以嵌套的 以此可以实现任何复杂的布局
    box = wx.BoxSizer(integer orient)
    box.Add(wx.Window window, integer proportion=0, integer flag = 0, integer border = 0)
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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