基于Nano-X的消息机制以及窗口系统

最新推荐文章于 2025-04-03 09:24:18 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： c/c++ ui
原文链接：http://www.cnblogs.com/ooper/archive/2010/12/10/1902200.html
本文介绍了作者使用Nano-X进行GUI开发的经历，面对Nano-X的不足，作者选择自行开发了一套基于C++的消息机制及多种控件，如Dialog、Button、ComboBox等，并计划进一步完善GUI封装并开发可视化工具。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

　　本人最近开发的一个监控项目，其中涉及到GUI界面。我选择了Nano-X（前身为：Microwindow）作为GUI库。Nano-X提供了最基本的图形绘制、消息等功能。在其基础上可以做一些比较简单的东西，但是距离应用还有一定的工作量。如果说你习惯了window下MFC或者Linux下的GTK/QT开发，再来做Nano-X的开发，你会感觉比较痛苦。它缺乏一个系统的消息机制，没有一些常用的控件，基本上它只提供了一个最基本的窗口，而且是比较丑陋的，以及在这个窗口上会发生的一些event：鼠标、重画等。所以如果你要做一个稍微有点功能的应用软件，有两种途径：一是采用FLTK库，二是自己造轮子。

　　我选择了自己造轮子。

　　造轮子当然很痛苦。不过幸好我有MFC开发基础，也有过GTK/QT的开发经验（不过是很久以前了）。

　　我模仿MFC写了一套自己的消息机制，完善了Dialog（包括Modal功能）、Button（包括checkbox、radio)、Combobox、ListBox、TextBox、ListView、Label(static text)、Menu、Tab等控件。（在相册里有截图）。

　　框架基于C++语言。消息映射仿MFC，但是我采用的是虚拟函数的模式。

　　等现在项目完毕，下一步的计划就是做成一套比较完善的GUI封装，并且带UI Design的可视化工具。

　　其实是想打算这样设计：界面可以用VC工具事先生成，并调试好，然后可以直接套用源文件（包括所有的.h,.cpp以及resource文件），自己写Makefile编译。当然，一些特定的Windows接口需要重新修改（比如说底层调用），但是基本的界面类接口都原封不动（除非特别少用少见的接口）。

　　这样的工作其实也许算是重复工作，并且没有创新。重复犹如FLTK，没有创新因为模仿MFC。但是本人觉得FLTK的界面比较不够商业化，而采用模仿MFC是因为感觉用MFC的人应该也很多，可能会比较容易入手，也许哪一天会对很多人有用。

　　由于封装的原因，这样的一套系统也是比较容易移植。只要支持framebuffer，只要支持c++...

　　虽然有一定工作量，我想我会做下去的....

转载于:https://www.cnblogs.com/ooper/archive/2010/12/10/1902200.html

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获取皮肤病图像数据集（参考引用[3]） - 数据格式转换： ```bash # 将VOC格式转为YOLO格式 python convert_voc_to_yolo.py --dataset_path skin_disease_voc ``` - 数据集划分：建议比例 训练集70% | 验证集15% | 测试集15% 2. **模型训练** ```python from ultralytics import YOLO # 加载预训练模型（推荐YOLOv10） model = YOLO('yolov10n.pt') # 基础版 # 训练配置 results = model.train( data='skin_disease.yaml', # 数据集配置文件 epochs=100, imgsz=640, batch=16, name='yolov10_skin_detection' ) ``` *数据集配置文件示例（skin_disease.yaml）*： ```yaml path: ./datasets/skin_disease train: images/train val: images/val test: images/test nc: 5 # 皮肤病类别数（如：痤疮、湿疹、银屑病等） names: ['acne', 'eczema', 'psoriasis', 'melanoma', 'warts'] ``` 3. **模型评估** ```python metrics = model.val() # 在测试集上评估 print(f"mAP50-95: {metrics.box.map} | mAP50: {metrics.box.map50}") ``` #### 二、可视化界面开发（PySide6） ```python import sys from PySide6.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLabel, QPushButton, QFileDialog from ultralytics import YOLO import cv2 class SkinDetectionApp(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("皮肤病检测系统") self.setGeometry(100, 100, 1200, 800) # 加载训练好的模型 self.model = YOLO('best.pt') # 训练好的模型 # 创建UI组件 self.image_label = QLabel(self) self.image_label.setGeometry(50, 50, 600, 600) self.btn_load = QPushButton("加载图像", self) self.btn_load.setGeometry(700, 50, 150, 40) self.btn_load.clicked.connect(self.load_image) self.result_label = QLabel("检测结果将显示在这里", self) self.result_label.setGeometry(700, 150, 400, 300) def load_image(self): file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName() if file_path: # 执行检测 results = self.model(file_path) annotated_img = results[0].plot() # 获取标注后的图像 # 显示结果 annotated_img = cv2.cvtColor(annotated_img, cv2.COLOR_BGR2RGB) height, width, _ = annotated_img.shape self.image_label.setPixmap(QPixmap.fromImage( QImage(annotated_img.data, width, height, QImage.Format_RGB888) )) # 显示检测详情 detections = [] for box in results[0].boxes: class_id = int(box.cls) confidence = float(box.conf) class_name = self.model.names[class_id] detections.append(f"{class_name}: {confidence:.2f}") self.result_label.setText("\n".join(detections)) if __name__ == "__main__": app = QApplication(sys.argv) window = SkinDetectionApp() window.show() sys.exit(app.exec()) ``` #### 三、系统优化建议 1. **数据增强**（提升模型鲁棒性）： - 添加旋转、亮度调整、模糊等增强技术 - 使用CutMix或Mosaic增强策略 2. **模型选择**： - 轻量级部署：YOLOv10n（移动端） - 高精度场景：YOLOv10x（服务器端） 3. **界面功能扩展**： ```python # 添加实时摄像头检测功能 def start_camera(self): cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() results = self.model(frame) annotated_frame = results[0].plot() # 在界面上实时显示 ``` #### 四、部署方案 1. 桌面应用：PyInstaller打包Python应用 2. Web服务：Flask + React前端 ```python # Flask后端示例 from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/detect', methods=['POST']) def detect(): file = request.files['image'] results = model(file.stream) return jsonify(results[0].tojson()) ``` ### 关键挑战解决方案 1. **小目标检测**：添加SPPF模块和注意力机制 2. **类别不平衡**：使用Focal Loss损失函数 3. **实时性要求**：模型量化（FP16/INT8）[^1] 4. **跨平台部署**：ONNX格式转换 ```python model.export(format='onnx') # 导出为ONNX ```
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