pixmap(path)在Qt中

时间: 2024-03-16 14:45:45 浏览: 77
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QT利用pixmap绘制动图

抱歉，我之前误解了你的问题。在 Qt 中，没有名为 pixmap(path) 的函数。不过，Qt 中有名为 QPixmap 的类，它用于表示一张图像或者一个图像文件。可以使用 QPixmap 类的静态函数 fromImage() 或者 fromFile() 加载图像文件，并创建一个 QPixmap 对象用于在 Qt 应用程序中显示该图像。下面是一个简单的例子： ``` QPixmap pixmap; pixmap.load("image.jpg"); // 加载一张名为 image.jpg 的图像文件 ``` 上述代码会将 image.jpg 文件加载到一个 QPixmap 对象中，使得我们可以在 Qt 应用程序中显示该图像。
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pixmap = QPixmap(file_path)

这段代码使用了Qt的QPixmap类来加载一个文件并将其作为图像显示在窗口中。具体来说，QPixmap() 函数会创建一个QPixmap对象，它可以从文件、内存或其他QImage对象中加载图像。该函数需要传入一个文件路径作为参数，...

writ = new cv::VideoWriter("output.avi", cv::VideoWriter::fourcc('M', 'J', 'P', 'G'), 25, cv::Size(cam->get(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH), cam->get(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)), true);将获取的视频输出到void Widget::on_choose_btn_clicked() { //获取视频的完整路径 // QString str="D:\Qt\Qt5.12.12\QT\QT_project\output.avi"; QString path = "D:\Qt\Qt5.12.12\QT\QT_project\output.avi"; //加载资源文件 this->player->setMedia(QMediaContent(QUrl(path))); //设置画面的输出 player->setVideoOutput(video_widget); // 将视频画面输出到pictrue_lab QPixmap pixmap = QPixmap::grabWidget(video_widget); ui->pictrue_lab->setPixmap(pixmap); }

在on_choose_btn_clicked()函数中，首先获取视频的完整路径，然后加载资源文件并将其设置为QMediaContent。接着将视频画面输出到video_widget上，并将该画面转换为QPixmap对象，最后将该QPixmap对象显示在pictrue_...

import sys import os import os import PySide2 dirname = os.path.dirname(PySide2.file) plugin_path = os.path.join(dirname, 'plugins', 'platforms') os.environ['QT_QPA_PLATFORM_PLUGIN_PATH'] = plugin_path import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QPushButton from PyQt5.QtGui import QPixmap from PyQt5.QtWidgets import QLabel class MyApp(QWidget): def init(self): super().init() self.initUI() def initUI(self): self.setGeometry(1000, 500, 800, 500) self.setWindowTitle('基于磁梯度张量的磁性目标定位算法仿真') label = QLabel(self) pixmap = QPixmap("C:/Users\突壳子\Desktop\8LJ9DT)W$B9K[QT)1F4)7.png") # 图片路径 label.setPixmap(pixmap) label.resize(pixmap.width(), pixmap.height()) label.move(0, 0) button1 = QPushButton('单点定位', self) button1.move(150, 100) button1.clicked.connect(self.runPyfile1) button2 = QPushButton('多点定位', self) button2.move(500, 100) button2.clicked.connect(self.runPyfile2) def runPyfile1(self): os.system('python C:\Users\突壳子\Desktop\毕设代码\dddwfangzhen.py') '''self.setWindowTitle('Pyfile1 Executed')''' def runPyfile2(self): os.system('python C:/Users\突壳子\Desktop\毕设代码\duodiandwfz.py') '''self.setWindowTitle('Pyfile2 Executed')''' if name == 'main': app = QApplication(sys.argv) ex = MyApp() ex.show() sys.exit(app.exec_())用python，在这段程序中，利用pyqt5添加一个退出程序的按钮的代码

它导入了sys，os和PySide2模块，定义了一个plugin_path变量，并将它添加到环境变量中。然后，它定义了一个名为MyApp的QWidget子类，实现了init方法和initUI方法。initUI方法设置了窗口大小和标题，并创建了一个...

import sys import os import os import PySide2 dirname = os.path.dirname(PySide2.__file__) plugin_path = os.path.join(dirname, 'plugins', 'platforms') os.environ['QT_QPA_PLATFORM_PLUGIN_PATH'] = plugin_path import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QPushButton from PyQt5.QtGui import QPixmap from PyQt5.QtWidgets import QLabel class MyApp(QWidget): def __init__(self): super().__init__() self.initUI() def initUI(self): self.setGeometry(1000, 500, 800, 500) self.setWindowTitle('基于磁梯度张量的磁性目标定位算法仿真') label = QLabel(self) pixmap = QPixmap("C:/Users\突壳子\Desktop\8LJ9DT)W$B9K[QT)1F4)7.png") # 图片路径 label.setPixmap(pixmap) label.resize(pixmap.width(), pixmap.height()) label.move(0, 0) button1 = QPushButton('单点定位', self) button1.move(150, 100) button1.clicked.connect(self.runPyfile1) button2 = QPushButton('多点定位', self) button2.move(500, 100) button2.clicked.connect(self.runPyfile2) def runPyfile1(self): os.system('python C:\\Users\突壳子\Desktop\毕设代码\dddwfangzhen.py') '''self.setWindowTitle('Pyfile1 Executed')''' def runPyfile2(self): os.system('python C:/Users\突壳子\Desktop\毕设代码\duodiandwfz.py') '''self.setWindowTitle('Pyfile2 Executed')''' if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) ex = MyApp() ex.show() sys.exit(app.exec_())用python，在这段代码中加入一个退出程序按钮的代码

这段代码是一个基于PyQt5的GUI应用...它导入了sys、os和PySide2模块，并设置了QT_QPA_PLATFORM_PLUGIN_PATH变量，这是PySide2中用于加载平台相关组件的路径。然后，它定义了一个MyApp类，继承自QWidget类，并在initUI

import os from PyQt5.QtCore import Qt from PyQt5.QtGui import QPixmap, QIcon from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QLabel, QVBoxLayout, QHBoxLayout, QTreeView, QFileSystemModel class ImageViewer(QWidget): def init(self, folder_path): super().init() self.folder_path = folder_path self.image_dict = {} self.current_image = None self.setWindowTitle("Image Viewer") self.setFixedSize(1000, 600) self.image_label = QLabel(self) self.image_label.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.tree_view = QTreeView() self.tree_view.setMinimumWidth(250) self.tree_view.setMaximumWidth(250) self.model = QFileSystemModel() self.model.setRootPath(folder_path) self.tree_view.setModel(self.model) self.tree_view.setRootIndex(self.model.index(folder_path)) self.tree_view.setHeaderHidden(True) self.tree_view.setColumnHidden(1, True) self.tree_view.setColumnHidden(2, True) self.tree_view.setColumnHidden(3, True) self.tree_view.doubleClicked.connect(self.tree_item_double_clicked) self.main_layout = QHBoxLayout(self) self.main_layout.addWidget(self.tree_view) self.main_layout.addWidget(self.image_label) self.load_images() self.update_image() def load_images(self): for file_name in os.listdir(self.folder_path): if file_name.lower().endswith((".jpg", ".jpeg", ".png", ".gif", ".bmp")): file_path = os.path.join(self.folder_path, file_name) self.image_dict[file_name] = file_path current_image = list(self.image_dict.keys())[0] def update_image(self): if self.current_image is not None: pixmap = QPixmap(self.image_dict[self.current_image]) self.image_label.setPixmap(pixmap.scaled(self.width() - self.tree_view.width(), self.height(), Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation)) def tree_item_double_clicked(self, index): file_name = self.model.fileName(index) if file_name in self.image_dict: self.current_image = file_name self.update_image() def keyPressEvent(self, event): if event.key() == Qt.Key_A: self.previous_image() elif event.key() == Qt.Key_D: self.next_image() elif event.key() in [Qt.Key_1, Qt.Key_2, Qt.Key_3, Qt.Key_4, Qt.Key_5]: self.save_text_file(event.key() - Qt.Key_0) def previous_image(self): if self.current_image is not None: file_names = list(self.image_dict.keys()) current_index = file_names.index(self.current_image) if current_index > 0: self.current_image = file_names[current_index - 1] else: self.current_image = file_names[-1] self.update_image() def next_image(self): if self.current_image is not None: file_names = list(self.image_dict.keys()) current_index = file_names.index(self.current_image) if current_index < len(file_names) - 1: self.current_image = file_names[current_index + 1] else: self.current_image = file_names[0] self.update_image() def save_text_file(self, number): if self.current_image is not None: file_name = self.current_image txt_file_path = os.path.join(self.folder_path, os.path.splitext(file_name)[0] + ".txt") with open(txt_file_path, "w") as file: file.write(str(number)) if name == "main": import sys app = QApplication(sys.argv) viewer = ImageViewer("D:/图片/wallpaper") viewer.show() sys.exit(app.exec_())这份代码实现不了使用键盘的A键向上翻页以及D键向下翻页，也实现不了键盘数字键生成相应txt文档，帮我分析一下错在哪里

另外，在save_text_file函数中，应该先判断当前图片是否为None，再执行后续的代码。以下是修改后的代码： import os from PyQt5.QtCore import Qt from PyQt5.QtGui import QPixmap, QIcon from PyQt5....

import sys import os import time from PyQt5 import QtGui #重新导入 from PyQt5 import QtCore #重新导入 from showPic import Ui_MainWindow from PyQt5.QtCore import * from PyQt5.QtGui import * #导入的外面 from PyQt5.QtWidgets import * import cv2 # 方法二 class picShow(QMainWindow, Ui_MainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setupUi(self) # 方法一 # self.picMap = QtGui.QPixmap("img0.jpg") # self.label.setGeometry(QtCore.QRect(40, 40, 960, 560)) # 修改大小 # self.label.setPixmap(self.picMap) # 方法二（常用） self.n = 0 self.timer = QTimer(self) # 创建QT计时器 self.timer.timeout.connect(self.timer_pic) # 链接计时器触发函数 self.timer.start(1000) # 设置轮播间隔，里面单位是毫秒 self.dir_path = r"E:\pycharm\new_subject\image/" # r用来确保斜杠转义问题，最后的/一定要带上 self.file_list = os.listdir(self.dir_path) # print(file_list) def timer_pic(self): self.n += 1 # 调用函数实现自增 if self.n >= len(self.file_list): # 回退索引，轮播效果 self.n = 0 image_name = self.dir_path + self.file_list[self.n] url = image_name pic_image = cv2.imread(url) pic_image = cv2.cvtColor(pic_image, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 将BGR格式图像转换成RGB height, width = pic_image.shape[:2] pixMap = QImage(pic_image.data, width, height, width*3, QImage.Format_RGB888) # 将RGB格式图像转换为八位图 pixMap = QPixmap.fromImage(pixMap) ratio = max(width/self.label.width(), height/self.label.height()) pixMap.setDevicePixelRatio(ratio) # 根据图片比例显示 self.label.setAlignment(Qt.AlignCenter) # 设置居中 self.label.setPixmap(pixMap) if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) ui = picShow() ui.show() sys.exit(app.exec_())每一行是什么意思？

在这个函数中，通过改变self.n的值来实现图片索引的自增，并根据索引获取对应的图片路径。然后，使用OpenCV库读取图片，并将其转换为RGB格式。接着，根据图片的大小创建一个QImage对象，并将其转换为QPixmap对象。...

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Traceback (most recent call last): File "C:\Users\lenovo\PycharmProjects\qt\qt.py", line 152, in open_camera self.ui.label_6.setPixmap(pixmap) TypeError: 'PySide2.QtWidgets.QLabel.setPixmap' called with wrong argument types: PySide2.QtWidgets.QLabel.setPixmap(QPixmap) Supported signatures: PySide2.QtWidgets.QLabel.setPixmap(PySide2.QtGui.QPixmap)

pixmap = QPixmap("path/to/your/image.png") # 然后将该对象传递给 setPixmap 方法 self.ui.label_6.setPixmap(pixmap) 确保替换 "path/to/your/image.png" 为您实际的图片路径。这样，您就能正确设置标签...

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pyQT6中pixmap.scaled

pixmap = QPixmap('path/to/image.jpg') # 缩放pixmap到新的尺寸（宽度为100，高度为150） scaled_pixmap = pixmap.scaled(100, 150, Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation) # 使用缩放后的pixmap # ... ...

//选择视频 void Widget::on_choose_btn_clicked() { //获取视频的完整路径 // QString str="D:\Qt\Qt5.12.12\QT\QT_project\output.avi"; //QString path = "D:\Qt\Qt5.12.12\QT\QT_project\output.avi"; QString path = QFileDialog::getOpenFileName(nullptr, "Open Image", QDir::homePath(), "Images (*.avi *.mp4 *.wmv)"); //加载资源文件 this->player->setMedia(QMediaContent(QUrl(path))); //设置画面的输出 this->player->setVideoOutput(video_widget); // 将视频画面输出到pictrue_lab } //开始播放 void Widget::on_start_play_btn_clicked() { //播放视频 this->player->play(); //播放滑块的初始值 this->ui->slider->setValue(0); //启动定时器 this->timer->start(1000); }将画面显示在label标签中

要将视频画面显示在label标签中，可以使用QLabel类中的setPixmap()方法来设置标签的显示内容。具体实现可以参考下面的代码： //选择视频 void Widget::on_choose_btn_clicked() { QString path = QFileDialog::...

import sys import cv2 from showPic import Ui_MainWindow from PyQt5 import QtGui from PyQt5.QtCore import * from PyQt5.QtGui import * from PyQt5.QtWidgets import * class videoShow(QMainWindow,Ui_MainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setupUi(self) @pyqtSlot() def on_pushButton_record_clicked(self): camera_path = 0 # 0：自带摄像头 1：外接摄像头 "xxx.mp4" "rtsp://admin:pwd@192.168.2.10/cam/..." capture = cv2.VideoCapture(camera_path) # 初始化播放器 流媒体 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'P', '4', 'V') # XVID/DIVX MPEG MJPG X264 video_writer = cv2.VideoWriter("image/myself.mp4", fourcc, 25, (960, 540)) # 存放路径、、帧率fps、尺寸（且保证下面的frame也是这个尺寸） while True: flag, frame = capture.read() if flag is False: continue frame = cv2.resize(frame, (960, 540)) video_writer.write(frame) self.display_image(frame, self.label) # 显示帧到标签 key = cv2.waitKey(25) if key == 27: video_writer.release() break @pyqtSlot() def on_pushButton_play_clicked(self): video_path = "image/myself.mp4" # 已经录制好的视频路径 capture = cv2.VideoCapture(video_path) # 初始化播放器 while True: flag, frame = capture.read() if flag is False: break self.display_image(frame, self.label) # 显示帧到标签 key = cv2.waitKey(25) if key == 27: break capture.release() def display_image(self, frame, label): pic_image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 将BGR格式图像转换成RGB height, width = pic_image.shape[:2] pixMap = QImage(pic_image.data, width, height, width * 3, QImage.Format_RGB888) # 将RGB格式图像转换为八位图 pixMap = QPixmap.fromImage(pixMap) ratio = max(width / self.label.width(), height / self.label.height()) pixMap.setDevicePixelRatio(ratio) # 根据图片比例显示 self.label.setAlignment(Qt.AlignCenter) # 设置居中 self.label.setPixmap(pixMap) if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) ui = videoShow() ui.show() sys.exit(app.exec_())在这样的代码基础上实现点击按钮停止就停止录制并保存视频

要在点击按钮时停止录制并保存视频，您可以在on_pushButton_record_clicked函数中添加一个停止录制的条件，并在满足条件时释放视频写入器。以下是修改后的代码示例： python import sys import cv2 from ...

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机器学习在医院再入院率预测中的应用分析

资源摘要信息:"readmission-prediction:使用机器学习方法预测医院入院率" 1. 机器学习在医疗领域的应用 机器学习技术在医疗领域具有广泛的应用潜力，特别是在疾病的预测、诊断、治疗方案的制定以及患者的管理等方面。本项目专注于使用机器学习方法来预测糖尿病患者的医院再入院率，这是医疗数据科学中的一个重要分支，其目的是为了优化医疗资源的分配，降低医疗成本，以及提升患者的生活质量。 2. 糖尿病患者再入院率的预测 糖尿病是一种常见的慢性疾病，患者需要长期管理和监控。然而，即使在管理得当的情况下，糖尿病患者仍可能因为并发症或其他健康问题而需要再次入院治疗。通过机器学习技术，可以分析患者的医疗记录、生活习惯、治疗响应等数据，以预测哪些患者存在高风险的再次入院可能性。 3. 数据集与数据处理 本项目中所使用的数据集是公开可获得的，这使得其他研究者或开发者可以复制或扩展这项研究。数据预处理是机器学习项目中的关键步骤，它包括清洗数据（如处理缺失值、异常值）、数据标准化或归一化、特征选择（确定哪些变量对于预测模型最为重要）、数据转换（如编码分类变量）等。 4. Jupyter Notebook的使用 Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许创建和共享包含代码、可视化和解释性文本的文档，非常适合于数据分析、机器学习、统计建模等工作。在本项目中，Jupyter Notebook被用作演示和解释数据预处理和模型构建过程的工具。它也方便了结果的可视化展示，比如绘制各种图表和图形，以直观地展示模型的性能和预测结果。 5. 机器学习建模 机器学习模型的构建是通过选择适当的算法来完成的，可能包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。在建模过程中，需要对算法进行训练和验证，通常使用交叉验证的方法来评估模型的泛化能力。最终的模型需要在测试集上进行评估，以确保其准确性和可靠性。 6. 输出文件的生成 生成的最终输出文件可能包括模型的性能指标（如准确率、召回率、F1分数等）、关键特征的重要性排名、预测结果的可视化展示等。这些输出文件对于理解模型的预测能力以及将模型应用于实际医疗决策中都至关重要。 7. 项目团队与贡献 项目的成功往往需要一个跨学科的团队合作。这样的团队可能包括数据科学家、医疗专家、软件开发人员等。每个成员都根据自己的专业背景贡献于项目的不同方面，共同完成从数据收集、处理到模型构建和验证的全过程。 8. 教程与文档 本项目还包含详细说明和教程，这为学习者和使用者提供了宝贵的学习资源。通过阅读这些文档，用户不仅能够理解项目的实施步骤，还能学会如何应用机器学习技术于解决实际问题。这些教程可能是以文本、图表、代码注释等多种形式存在。 9. 开源精神与学术诚信 通过公开数据集和代码，本项目体现了开源精神，促进了知识共享和技术进步。这同时也强调了学术诚信的重要性，确保了研究成果的透明度和可验证性。 综上所述，本项目通过综合运用数据科学和机器学习方法，提供了一个预测糖尿病患者再入院率的有效框架，这对于医疗行业具有重要的实践意义和潜在的经济效益。通过开源的方式，也促进了相关知识的普及和技术的传播。