Qt5 Ubuntu18 QStackedWidget
1、在实际项目开发过程遇到,如果通过UI插件的属性设置,通过对默认的两个页面进行提升需要切换操作的对象,如果该对象需要外部接口传入数据,实现界面信息的实时刷新,这样会失败,失败的原因很好理解,就是系统默认对类的操作,而我们外部接口调用需要实例化对象,因此我们外部调用的接口和提升默认的对象,不是同一个对象。
通过代码实现添加对象,实现多页切换,是可以的,保证我们添加到QStackedWidget里面的对象也是我们外部调用的对象,数据可以相互交互,界面也是想要的显示结果。
例如我这里创建两个实时刷新的页面对象:
//切换图或表显示接口
int CRealTimeMonitor::SwitchShowType(EM_SHOW_TYPE eUiType)
{
static bool bOper =false;
if(!bOper)
{
bOper = true;
m_crealtimeGraph = new CrealtimeGraph();
m_crealtimeTable = new CRealtimeTable();
ui->stackedWidget->addWidget(m_crealtimeTable);
ui->stackedWidget->addWidget(m_crealtimeGraph);
}
if(eUiType == EM_SHOW_TYPE_TABLE)
{
ui->stackedWidget->setCurrentIndex(0);
}
else
{
ui->stackedWidget->setCurrentIndex(1);
}
return 0;
}
如果调试过程中出现,切换无效果,不要灰心, 这是因为如果通过拖拽的方式,在主界面上拖拽一个插件QStackedWidget,默认会有两个页面产生,因此我们代码添加两个对象,实际上已经包含四个对象了,因此调用ui->stackedWidget->setCurrentIndex(0)时候,代码逻辑没有问题,只是调用的索引号 0 或1 错了,根据默认顺序应该为3或4 才可以。
我们可以通过下面的代码,获取ui->stackedWidget里面到底包含了几个对象和当前默认的页面序号是多少。
// 切换页面
void MainWindow::switchPage()
{
int nCount = ui->stackedWidget->count();
int nIndex = ui->stackedWidget->currentIndex();
// 获取下一个需要显示的页面索引
++nIndex;
// 当需要显示的页面索引大于等于总页面时,切换至首页
if (nIndex >= nCount)
nIndex = 0;
ui->stackedWidget->setCurrentIndex(nIndex);
}
2、如果对象不存在对外调用接口,简单通过UI界面对stackedWidget属性中的页面设置需要提升的类和引用的头文件即可,对象内部通过按钮或则其他方式实现数据信息更新。
3、stackedWidget 主要接口信息分享
接口
int addWidget(QWidget * widget)
添加页面,并返回页面对应的索引
int count() const
获取页面数量
int currentIndex() const
获取当前页面的索引
QWidget * currentWidget() const
获取当前页面
int indexOf(QWidget * widget) const
获取QWidget页面所对应的索引
int insertWidget(int index, QWidget * widget)
在索引index位置添加页面
void removeWidget(QWidget * widget)
移除QWidget页面,并没有被删除,只是从布局中移动,从而被隐藏。
QWidget * widget(int index) const
获取索引index所对应的页面
信号
void currentChanged(int index)
当前页面发生变化时候发射,index为新的索引值
void widgetRemoved(int index)
页面被移除时候发射,index为页面对应的索引值
共有槽函数
void setCurrentIndex(int index)
设置索引index所在的页面为当前页面
void setCurrentWidget(QWidget * widget)
设置QWidget页面为当前页面
总结
一般情况,常用的两种方式:
根据currentWidget()来判断当前页面,然后通过setCurrentWidget()来设置需要显示的页面。
根据currentIndex()来判断当前页面索引,然后通过setCurrentIndex()来设置需要显示的页面。
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14-傅里叶变换的代码实现-一、numpy实现傅里叶变换和逆傅里叶变换 1.numpy实现傅里叶变换numpy.fft.fft2实现傅里叶变换,返回一个复数数组(complex ndarray),也就是频谱图像numpy.fft.fftshift将零频率分量移到频谱中心(将左上角的低频区域,移到中心位置) 20*np.log(np.abs(fshift))设置频谱的范围。可以理解为,之前通过傅里叶变换得到复数的数组,是不能通过图像的方法展示出来的,需要转换为灰度图像(映射到[0,255]区间)需要注意的是1> 傅里叶得到低频、高频信息,针对低频、高频处理能够实现不同的目的2> 傅里叶过程是可逆的,图像经过傅里叶变换、逆傅里叶变换后,能够恢复到原始图像3> 在频域对图像进行处理,在频域的处理会反映在逆变换图像上 # 将绘制的图显示在窗口 %matplotlib qt5 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r"image\lena.bmp",cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 傅里叶变换 f = np.fft.fft2(img) # 移动中心位置 fshift = np.fft.fftshift(f) # 调整值范围 result = 20*np.log(np.abs(fshift)) plt.subplot(1,2,1) plt.imshow(img,cmap=plt.cm.gray) plt.title("original") plt.axis("off") plt.subplot(1,2,2) plt.imshow(result,cmap=plt.cm.gray) plt.title("result") plt.axis("off") plt.show 傅里叶变换的频谱图像: 2.numpy实现逆傅里叶变换numpy.fft.ifft2实现逆傅里叶变换,返回一个复数数组(complex ndarray)numpy.fft.ifftshiftfftshift函数的逆函数,将中心位置的低频,重新移到左上角iimg = np.abs(逆傅里叶变化结果)设置值的范围,映射到[0,255]区间 # 将绘制的图显示在窗口 %matplotlib qt5 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r"image\boat.bmp",cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 傅里叶变换 f = np.fft.fft2(img) fshift = np.fft.fftshift(f) # 逆傅里叶变换 ishift = np.fft.ifftshift(fshift) iimg = np.fft.ifft2(ishift) iimg = np.abs(iimg) plt.subplot(1,2,1) plt.imshow(img,cmap=plt.cm.gray) plt.title("original") plt.axis("off") plt.subplot(1,2,2) plt.imshow(iimg,cmap=plt.cm.gray) plt.title("iimg") plt.axis("off") plt.show 将一副图像,进行傅里叶变换和逆傅里叶变换后,进行对比(一样的) 实例:通过numpy实现高通滤波,保留图像的边缘信息 获取图像的形状rows,cols = img.shape获取图像的中心点crow,ccol = int(rows/2),int(cols/2)将频谱图像的中心区域(低频区域)设置为0(黑色)fshift[crow-30:crow+30,ccol-30:ccol+30] = 0 # 将绘制的图显示在窗口 %matplotlib qt5 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r"image\boat.bmp",cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 傅里叶变换 f = np.fft.fft2(img) fshift = np.fft.fftshift(f) # 高通滤波 rows,cols = img.shape crow,ccol = int(rows/2),int(cols/2) fshift[crow-30:crow+30,ccol-30:ccol+30] = 0 # 逆傅里叶变换 ishift = np.fft.ifftshift(fshift) iimg = np.fft.ifft2(ishift) iimg = np.abs(iimg) plt.subplot(1,2,1) plt.imshow(img,cmap=plt.cm.gray) plt.title("original") plt.axis("off") plt.subplot(1,2,2) plt.imshow(iimg,cmap=plt.cm.gray) plt.title("iimg") plt.axis("off") plt.show 使用numpy实现高通滤波的实验结果: 二、opencv实现傅里叶变换和逆傅里叶变换 1.opencv实现傅里叶变换 返回结果 = cv2.dft(原始图像,转换标识)1> 返回结果:是双通道的,第一个通道是结果的实数部分,第二个通道是结果的虚数部分2> 原始图像:输入图像要首先转换成np.float32(img)格式3> 转换标识:flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT,输出一个复数阵列numpy.fft.fftshift将零频率分量移到频谱中心(将左上角的低频区域,移到中心位置)调整频谱的范围,将上面频谱图像的复数数组,转换为可以显示的灰度图像(映射到[0,255]区间)返回值 = 20*np.log(cv2.magnitude(参数1,参数2))1> 参数1:浮点型X坐标值,也就是实部2> 参数2:浮点型Y坐标值,也就是虚部 # 将绘制的图显示在窗口 %matplotlib qt5 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r"image\lena.bmp",cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 傅里叶变换 dft = cv2.dft(np.float32(img),flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) # 移动中心位置 dftShift = np.fft.fftshift(dft) # 调整频谱的范围 result = 20*np.log(cv2.magnitude(dftShift[:,:,0],dftShift[:,:,1])) plt.subplot(1,2,1) plt.imshow(img,cmap=plt.cm.gray) plt.title("original") plt.axis("off") plt.subplot(1,2,2) plt.imshow(result,cmap=plt.cm.gray) plt.title("result") plt.axis("off") plt.show 傅里叶变换的频谱图像: 2.opencv实现逆傅里叶变换返回结果 = cv2.idft(原始数据)1> 返回结果:取决于原始数据的类型和大小2> 原始数据:实数或者复数均可numpy.fft.ifftshiftfftshift函数的逆函数,将中心位置的低频,重新移到左上角调整频谱的范围,映射到[0,255]区间返回值 = cv2.magnitude(参数1,参数2)1> 参数1:浮点型X坐标值,也就是实部2> 参数2:浮点型Y坐标值,也就是虚部 # 将绘制的图显示在窗口 %matplotlib qt5 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r"image\lena.bmp",cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 傅里叶变换 dft = cv2.dft(np.float32(img),flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) dftShift = np.fft.fftshift(dft) # 逆傅里叶变换 ishift = np.fft.ifftshift(dftShift) iimg = cv2.idft(ishift) iimg = cv2.magnitude(iimg[:,:,0],iimg[:,:,1]) plt.subplot(1,2,1) plt.imshow(img,cmap=plt.cm.gray) plt.title("original") plt.axis("off") plt.subplot(1,2,2) plt.imshow(iimg,cmap=plt.cm.gray) plt.title("inverse") plt.axis("off") plt.show 将一副图像,进行傅里叶变换和逆傅里叶变换后,进行对比(一样的) 实例:通过opencv实现低通滤波,模糊一副图像
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