QT Designer 如何更改Widget窗口左上角的标题和图标

于 2024-05-07 10:41:40 发布
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文章标签： qt 开发语言 python 设置 基础 笔记
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QT 如何更改Widget窗口左上角的标题和图标

首先打开UI界面，在对象检查器中找到最外层的MainWindow，选中之后在属性编辑器中找到windowtitle和windowicon。windowtitle是标题，windowicon是图标。

 

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YOLO项目环境配置教程
10-16 4424
YOLO项目环境安装，环境配置，项目环境配置，python虚拟环境搭建
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基于深度学习YOLOv12的苹果新鲜度检测系统（YOLOv12+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
08-04 571
本项目基于深度学习目标检测算法YOLOv12，开发了一套高效的苹果新鲜与腐烂检测系统，结合用户友好的UI界面和完整的登录注册功能，为农产品质量检测提供智能化解决方案。系统采用改进的YOLOv12模型，在自建的苹果新鲜/腐烂YOLO数据集上进行训练和优化，实现了高精度的实时检测，准确率可达95%以上。项目包含完整的Python实现代码、预训练模型、数据集及可视化界面，支持用户通过账号登录后上传图片或视频进行批量检测，结果以标注框和置信度形式直观展示。系统后端基于PyTorch框架，前端采用PyQt/Tkint
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基于深度学习YOLOv11的苹果新鲜腐烂检测系统（YOLOv11+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
08-04 666
本项目基于先进的深度学习目标检测算法YOLOv11，开发了一套高效、准确的苹果新鲜与腐烂状态检测系统。系统通过YOLOv11模型对苹果图像进行实时检测，能够精准区分新鲜苹果和腐烂苹果，并输出检测结果与置信度。项目采用高质量的YOLO格式苹果数据集进行训练和验证，结合数据增强技术提升模型泛化能力。系统前端采用用户友好的UI界面设计，支持图像上传、实时摄像头检测及结果可视化展示，同时集成登录注册功能，确保用户数据隐私与操作权限管理。后端基于Python开发，结合PyTorch框架实现模型部署与优化，提供高性
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基于深度学习YOLOv12的冰箱内食物识别检测系统（YOLOv12+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
08-04 361
随着智能家居技术的快速发展，冰箱作为家庭食物存储的核心设备，其智能化管理需求日益增长。传统的冰箱食物管理依赖于人工记录和定期检查，不仅效率低下，还容易因遗忘或疏忽导致食物浪费。为了解决这一问题，本项目基于YOLOv11深度学习目标检测算法，开发了一套冰箱内部食物智能检测与管理系统，能够自动识别、分类和管理冰箱内的30种常见食物，并提供友好的用户交互界面，实现食物库存的数字化管理。
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基于深度学习YOLOv11的冰箱内部食物检测系统（YOLOv11+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
08-04 424
本项目基于YOLOv11深度学习模型，开发了一套冰箱内部食物检测系统，能够识别30类常见食物，包括水果（如苹果、香蕉）、蔬菜（如胡萝卜、土豆）、肉类（如牛肉、鸡肉）、乳制品（如牛奶、奶酪）等。系统采用YOLOv11目标检测算法，结合定制化的YOLO数据集（训练集2896张、验证集103张、测试集51张），实现了高精度的食物检测与分类。
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基于深度学习YOLOv12的生菜生长周期检测系统（YOLOv12+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
08-04 397
本文提出了一种基于深度学习YOLOv12的生菜生长周期检测系统，能够自动识别和分类生菜的不同生长阶段。系统采用YOLOv12目标检测算法，结合定制化的YOLO数据集，实现了对生菜生长周期的精准检测，包括5个类别：'Ready'（成熟期）、'empty_pod'（空栽培槽）、'germination'（发芽期）、'pod'（栽培槽）和'young'（幼苗期）。系统配备用户友好的UI界面，支持登录注册功能，便于多用户管理。项目提供完整的Python源码、预训练模型及数据集，可作为智慧农业、植物工厂等领域的研究和
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基于深度学习YOLOv11的生菜生长周期检测系统（YOLOv11+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
08-04 342
本文介绍了一种基于深度学习目标检测模型YOLOv11的生菜生长周期智能检测系统。该系统通过计算机视觉技术自动识别和分类生菜在不同生长阶段的形态，共分为5个类别：'Ready'（成熟期）、'empty_pod'（空栽培槽）、'germination'（发芽期）、'pod'（栽培槽）和'young'（幼苗期）。系统整合了完整的YOLOv11算法实现、定制化生菜生长数据集、用户友好的UI操作界面（含登录注册功能），并提供可复现的Python项目源码与预训练模型。实验结果表明，该系统在151张测试集图像上实现了高效
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基于深度学习YOLOv11的大豆检测系统（YOLOv11+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
08-04 811
本文介绍了一种基于深度学习目标检测模型YOLOv11的大豆检测系统，该系统集成了用户友好的UI界面、登录注册功能，并提供了完整的Python项目源码与预训练模型。系统针对单一类别"soybean"进行优化，能够高效准确地识别图像或视频中的大豆目标。通过采用轻量化的YOLOv11架构，模型在保证实时性的同时实现了高精度检测，适用于农业自动化、作物监测等场景。项目包含完整的数据集划分（训练集1716张、验证集168张、测试集100张），支持从数据标注到模型部署的全流程，为农业智能化提供了可落地的解决方案。
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基于深度学习YOLOv12的鸡检测系统（YOLOv12+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
08-04 630
本文基于深度学习目标检测算法YOLOv12，设计并实现了一套高效的鸡只检测系统。系统结合YOLOv12模型的高精度与实时性优势，采用公开或自建的YOLO格式鸡只检测数据集进行训练与优化，实现了对鸡只的精准定位与识别。为提升用户体验，系统开发了友好的UI界面，支持检测结果可视化、数据管理及交互操作，并集成登录注册功能，保障用户数据安全与权限管理。
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基于深度学习YOLOv11的鸡检测系统（YOLOv11+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
08-04 433
随着计算机视觉技术的快速发展，基于深度学习的目标检测算法在农业智能化领域展现出巨大潜力。本文设计并实现了一种基于YOLOv11的鸡只检测系统，结合高效的目标检测模型与用户友好的交互界面，为养殖场管理提供智能化解决方案。系统采用改进的YOLOv11算法作为核心检测模型，通过迁移学习在自建的鸡只检测数据集上进行训练和优化，显著提升了复杂场景下鸡只的检测精度和鲁棒性。数据集涵盖多光照条件、不同鸡群密度及姿态变化场景，确保模型泛化能力。系统前端基于PyQt5开发，包含登录注册、实时检测、数据管理等功能模块，支持
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基于深度学习YOLOv12的花生种子霉变识别检测系统（YOLOv12+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
08-04 828
本研究开发了一套基于最新YOLOv12深度学习算法的花生种子霉变检测系统，实现了对花生种子霉变情况的快速、准确识别。系统采用先进的计算机视觉技术，能够高效区分"霉变"和"未霉变"两类花生种子。项目包含完整的Python实现、用户友好的UI界面以及安全的登录注册系统，为农产品质量检测提供了智能化解决方案。系统基于YOLOv12模型进行训练和优化，该模型在保持YOLO系列实时检测优势的同时，通过架构改进进一步提升了检测精度。实验结果表明，在包含367张图像的数据集上（训练集248张、验证集77张、测试集42
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基于深度学习YOLOv11的花生种子霉变检测系统（YOLOv11+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
08-04 424
花生种子的霉变问题直接影响其发芽率、食品安全及商业价值，传统人工检测方法效率低且易受主观因素影响。本项目基于YOLOv11深度学习框架，开发了一套高效、自动化的花生种子霉变检测系统，能够精准识别两类花生种子状态："with mold"（霉变）和"without mold"（正常）。系统采用PyTorch深度学习框架，结合YOLOv11目标检测算法，在保证高精度的同时优化了计算效率，使其可在普通计算设备（如CPU或低算力GPU）上稳定运行。项目提供完整的YOLO格式数据集、Python项目源码、预训练模型
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基于深度学习YOLOv12的疲劳驾驶检测系统（YOLOv12+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
08-04 499
基于深度学习YOLOv12的疲劳驾驶检测系统是一个创新的计算机视觉应用，旨在通过实时监测驾驶员面部特征来预防疲劳驾驶引发的交通事故。本系统采用先进的YOLOv12目标检测算法，能够高效识别四种关键面部状态：打哈欠(Yawn)、闭眼(close)、正常状态(noYawn)和睁眼(open)。系统包含完整的用户界面(UI)，支持登录注册功能，便于不同用户使用和管理。项目采用Python语言开发，提供完整的源代码和训练好的模型，具有较高的实用价值和易用性。
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基于深度学习YOLOv11的疲劳驾驶检测系统（YOLOv11+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
08-04 855
本项目基于YOLOv11深度学习算法，开发了一套高效、实时的疲劳驾驶检测系统，能够准确识别驾驶员的疲劳状态，包括打哈欠（Yawn）、闭眼（close）、无哈欠（noYawn）和睁眼（open）四种关键行为。系统采用Python实现，并集成用户友好的UI界面，支持登录注册功能，便于多用户管理和数据记录。数据集包含16,246张标注图像，分为训练集（13,719张）、验证集（1,380张）和测试集（1,147张），确保模型训练的高精度和泛化能力。YOLOv11模型在检测速度和准确性上表现优异，适用于实时视频
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基于深度学习YOLOv12的香蕉成熟度识别检测系统（YOLOv12+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
08-04 370
本项目基于YOLOv12深度学习算法，开发了一套高效、精准的香蕉成熟度智能识别检测系统。系统能够自动检测并分类香蕉的6种成熟状态，包括新鲜成熟（freshripe）、新鲜未熟（freshunripe）、过熟（overripe）、成熟（ripe）、腐烂（rotten）和未熟（unripe），可广泛应用于农产品质量检测、智能分拣、仓储管理及零售业商品品质控制等领域。
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基于深度学习YOLOv11的香蕉成熟度识别检测系统（YOLOv11+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
08-04 605
本项目开发了一套基于深度学习YOLOv11算法的香蕉成熟度自动识别检测系统，能够高效准确地识别香蕉的6种成熟度状态。系统整合了先进的计算机视觉技术、用户友好的UI界面以及完善的用户管理功能，为香蕉种植、仓储、物流和零售环节提供智能化的成熟度检测解决方案。核心技术特点采用最新YOLOv11目标检测算法，实现高精度香蕉成熟度识别支持6种成熟度分类：新鲜成熟(freshripe)、新鲜未熟(freshunripe)、过熟(overripe)、成熟(ripe)、腐烂(rotten)、未熟(unripe)
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基于深度学习YOLOv12的昆虫识别检测系统（YOLOv12+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
08-04 554
本项目基于YOLOv12深度学习模型，开发了一套高效的昆虫识别检测系统，能够准确识别10类常见农业害虫，包括草地贪夜蛾（army worm）、豆芫菁（legume blister beetle）、红蜘蛛（red spider）等。系统采用改进的YOLOv12算法（基于YOLOv11优化），结合高性能目标检测技术，实现了对昆虫图像的实时检测与分类。项目包含完整的Python项目源码、预训练模型，以及用户友好的UI界面，支持登录注册功能，便于用户管理和使用。系统在自定义昆虫数据集上进行了训练和验证，训练集包
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基于深度学习YOLOv11的昆虫识别检测系统（YOLOv11+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
08-04 395
本项目基于YOLOv11深度学习模型，开发了一个高效的昆虫识别检测系统，能够自动识别10类常见农业害虫，包括army worm（黏虫）、legume blister beetle（豆芫菁）、red spider（红蜘蛛）等。系统采用PyTorch框架实现，并配备了用户友好的UI界面，支持登录注册功能，便于用户管理和使用。项目提供了完整的Python项目源码、训练好的模型权重以及YOLO格式的数据集，可直接部署应用于农业害虫监测、智能植保等领域。通过优化模型结构和训练策略，系统在测试集上实现了较高的检测精
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基于深度学习YOLOv12的交通标志识别检测系统（YOLOv12+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
08-04 476
本项目开发了一套基于深度学习YOLOv12模型的交通标志智能检测与识别系统，能够准确识别83类常见交通标志，包括禁令标志（如"No Entry"、"No Parking"）、警告标志（如"Falling Rocks"、"Pedestrian Crossing"）、指示标志（如"Ahead Only"、"Roundabout"）以及多种限速标志（如"Speed Limit 30"、"Speed Limit 120"）。系统采用PyTorch框架实现，使用包含12,356张训练图像、1,266张验证图像和654
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基于深度学习YOLOv11的交通标志识别检测系统（YOLOv11+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
08-04 327
随着智能交通系统（ITS）和自动驾驶技术的快速发展，交通标志的实时、准确识别成为保障道路安全与提升驾驶辅助系统性能的关键技术之一。本项目基于YOLOv11深度学习算法，开发了一套高效、鲁棒的交通标志识别与检测系统，能够实时检测并分类83种不同类型的交通标志，适用于智能交通监控、自动驾驶感知、驾驶员辅助预警等应用场景。本系统采用PyTorch深度学习框架，基于YOLOv11目标检测模型进行优化训练，结合数据增强、迁移学习等技术，显著提升了模型在复杂交通环境下的检测精度和泛化能力。系统支持实时视频流检测和静
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