GUI图形界面在LCD屏幕的应用实现

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资源摘要信息:"GUI图形化用户界面(GUI)是一种用户界面类型,它允许用户与电子设备进行交互,通常使用窗口、图标和菜单等图形符号来表示信息和可供选择的操作。GUI使得用户可以通过图形元素直观地进行操作,而无需记住复杂的命令行指令。在嵌入式系统中,LCD(液晶显示器)屏幕广泛用于显示图形用户界面,以提供用户友好的操作体验。GUI图形界面的程序设计需要考虑用户交互设计、图形渲染以及输入处理等多个方面,确保用户能够以直观和高效的方式与设备进行交互。在本资源中,涉及的是一个特定的GUI图形界面,它专门针对液晶显示器(LCD)设计,旨在在彩屏LCD上展示图形界面。" GUI图形用户界面的设计与实现是计算机科学和人机交互领域的重要组成部分。以下是GUI设计与实现的相关知识点: 1. 基本概念:GUI利用图形元素如按钮、文本框、菜单、图标和窗口等,用户通过鼠标点击、键盘输入或触摸屏操作来与应用程序交互。与传统的命令行界面相比,GUI大大降低了用户的操作难度和学习成本。 2. 用户交互设计:良好的用户交互设计应当考虑到用户的操作习惯、易用性和直观性。设计时需要进行用户研究,了解目标用户群体的需求和偏好,从而创建出符合直觉的用户界面。 3. 图形渲染:GUI程序需要高效地渲染图形界面元素。这通常涉及到图形加速技术,比如硬件加速的图形处理器(GPU)和软件渲染引擎。渲染技术的选择会影响界面的响应速度和视觉效果。 4. 输入处理:GUI程序必须能够处理用户的输入事件,如鼠标点击、触摸操作、键盘输入等,并对这些输入做出正确的响应。在嵌入式系统中,通常需要与硬件紧密结合,确保输入设备的信号能够被准确读取和转换。 5. GUI框架与工具:为了方便开发,许多编程语言和开发平台提供了GUI框架和工具,比如C/C++中的Qt、wxWidgets,以及.NET平台的Windows Forms和WPF。这些框架提供了丰富的控件和接口,帮助开发者快速构建用户界面。 6. 设备驱动与嵌入式系统:在嵌入式系统中实现GUI,通常需要编写或配置特定的设备驱动程序来支持LCD显示屏。驱动程序负责将GUI框架的渲染结果转换为LCD能理解的信号。 7. 多线程与性能优化:在处理复杂界面或高分辨率显示时,GUI程序可能需要使用多线程技术来优化性能,避免界面操作的阻塞。例如,使用一个线程进行图形渲染,而另一个线程处理用户输入。 8. 跨平台GUI设计:在某些情况下,GUI程序需要在不同的操作系统或硬件平台上运行。跨平台的GUI设计要求考虑不同平台间的兼容性和用户体验的一致性。 在本资源中,文件"gui.c"是一个源代码文件,它可能包含了用于彩屏LCD的GUI程序的主要逻辑。通过分析该文件,我们可以了解如何使用编程语言(可能是C语言)来操作LCD显示硬件,并实现图形界面的渲染和用户交互处理。文件内容可能会涉及到LCD初始化、图形绘制、事件处理等关键部分。

def unzip_infer_data(src_path,target_path): ''' 解压预测数据集 ''' if(not os.path.isdir(target_path)): z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r') z.extractall(path=target_path) z.close() def load_image(img_path): ''' 预测图片预处理 ''' img = Image.open(img_path) if img.mode != 'RGB': img = img.convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img = img/255 # 像素值归一化 return img infer_src_path = '/home/aistudio/data/data55032/archive_test.zip' infer_dst_path = '/home/aistudio/data/archive_test' unzip_infer_data(infer_src_path,infer_dst_path) para_state_dict = paddle.load("MyCNN") model = MyCNN() model.set_state_dict(para_state_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 #展示预测图片 infer_path='data/archive_test/alexandrite_6.jpg' img = Image.open(infer_path) plt.imshow(img) #根据数组绘制图像 plt.show() #显示图像 #对预测图片进行预处理 infer_imgs = [] infer_imgs.append(load_image(infer_path)) infer_imgs = np.array(infer_imgs) label_dic = train_parameters['label_dict'] for i in range(len(infer_imgs)): data = infer_imgs[i] dy_x_data = np.array(data).astype('float32') dy_x_data=dy_x_data[np.newaxis,:, : ,:] img = paddle.to_tensor (dy_x_data) out = model(img) lab = np.argmax(out.numpy()) #argmax():返回最大数的索引 print("第{}个样本,被预测为:{},真实标签为:{}".format(i+1,label_dic[str(lab)],infer_path.split('/')[-1].split("_")[0])) print("结束") 以上代码进行DNN预测,根据这段代码写一段续写一段利用这个模型进行宝石预测的GUI界面,其中包含预测结果是否正确的判断功能

2023-05-25 上传

import cv2 from gui_buttons import Buttons # Initialize Buttons button = Buttons() button.add_button("cup", 20,100) button.add_button("phone", 20, 20) button.add_button("book", 20, 180) colors = button.colors # Opencv DNN net = cv2.dnn.readNet("dnn_model/yolov4-tiny.weights", "dnn_model/yolov4-tiny.cfg") model = cv2.dnn_DetectionModel(net) model.setInputParams(size=(320, 320), scale=1/255) # Load class lists classes = [] with open("dnn_model/classes.txt", "r") as file_object: for class_name in file_object.readlines(): class_name = class_name.strip() classes.append(class_name) print("Objects list") print(classes) # Initialize camera cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)#( 'G:\course_320\视频素材参考\CF.mp4') # 2, cv2.CAP_DSHOW cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1200) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,650) # FULL HD 1920 x 1080 def click_button(event, x, y, flags, params): global button_person if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: button.button_click(x, y) # Create window cv2.namedWindow("Frame") cv2.setMouseCallback("Frame", click_button) while True: # Get frames ret, frame = cap.read() # Get active buttons list active_buttons = button.active_buttons_list() #print("Active buttons", active_buttons) # Object Detection (class_ids, scores, bboxes) = model.detect(frame, confThreshold=0.3, nmsThreshold=0.4) for class_id, score, bbox in zip(class_ids, scores, bboxes): (x, y, w, h) = bbox class_name = classes[class_id] color = colors[class_id] if class_name in active_buttons: cv2.putText(frame, class_name, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, color, 2) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), color, 5) # Display buttons button.display_buttons(frame) cv2.imshow("Frame", frame) key = cv2.waitKey(1) if key == 30: break cap.release() cv2.destroyAllWindows()能解释这段代码各部分的功能吗

2023-06-12 上传