pyside

Pyside6的使用方法

一.创建一个简单的Qt小部件应用程序1.Imports导入相应的模块PySide6Python模块提供对QtAPI的访问作为其子模块。
mengqiutong·2023-08-24 17:14

基于YOLOV8模型的课堂场景下人脸目标检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv8模型）

摘要：基于YOLOV8模型的课堂场景下人脸目标检测系统可用于日常生活中检测与定位课堂场景下人脸，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测，另外本系统还支持图片、视频等格式的结果可视化与结果导出。本系统采用YOLOv8目标检测算法训练数据集，使用Pysdie6库来搭建前端页面展示系统。另外本系统支持的功能还包括训练模型的导入、初始化；检测置信分与检测后处理IOU阈值的调节；图像的上传
BestSongC·2023-08-24 08:32

基于YOLOV8模型的西红柿目标检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv8模型）

摘要：基于YOLOV8模型的西红柿目标检测系统可用于日常生活中检测与定位西红柿目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测，另外本系统还支持图片、视频等格式的结果可视化与结果导出。本系统采用YOLOv8目标检测算法训练数据集，使用Pysdie6库来搭建前端页面展示系统。另外本系统支持的功能还包括训练模型的导入、初始化；检测置信分与检测后处理IOU阈值的调节；图像的上传、检测、可视
BestSongC·2023-08-22 06:36

基于YOLOv8模型的奶牛目标检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv8模型）

摘要：基于YOLOv8模型的奶牛目标检测系统可用于日常生活中检测与定位奶牛目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测，另外本系统还支持图片、视频等格式的结果可视化与结果导出。本系统采用YOLOv8目标检测算法训练数据集，使用Pysdie6库来搭建前端页面展示系统。另外本系统支持的功能还包括训练模型的导入、初始化；检测置信分与检测后处理IOU阈值的调节；图像的上传、检测、可视化结
BestSongC·2023-08-20 22:47

基于YOLOv8模型的人体摔倒行为检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv8模型）

摘要：基于YOLOv8模型的人体摔倒行为检测系统可用于日常生活中检测与定位摔倒行人，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测，另外本系统还支持图片、视频等格式的结果可视化与结果导出。本系统采用YOLOv8目标检测算法训练数据集，使用Pysdie6库来搭建前端页面展示系统。另外本系统支持的功能还包括训练模型的导入、初始化；检测置信分与检测后处理IOU阈值的调节；图像的上传、检测、可视
BestSongC·2023-08-20 22:17

基于YOLOv8模型和PCB电子线路板缺陷目标检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv8模型）

摘要：基于YOLOv8模型PCB电子线路板缺陷目标检测系统可用于日常生活中检测与定位PCB线路板瑕疵，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测，另外本系统还支持图片、视频等格式的结果可视化与结果导出。本系统采用YOLOv8目标检测算法训练数据集，使用Pysdie6库来搭建前端页面展示系统。另外本系统支持的功能还包括训练模型的导入、初始化；检测置信分与检测后处理IOU阈值的调节；图像
BestSongC·2023-08-20 22:16

【PySide】QtWebEngine网页浏览器打开Flash网页

QWebEngineView加载flash插件，可成功显示Flash，如图说明QtWebEngine与Chromium版本对应关系Chromium对Flash的支持QtWebEngine模块QtWebEngine取代了QtWebKit模块，后者基于WebKit项目，但自Qt5.2以来没有主动与上游WebKit代码同步，并且在Qt5.5中已被弃用。有关如何更改QtWebKitwidgets应用程序以
KmBase·2023-08-19 21:23

Pyside2+opencv按钮控制摄像头开关

Pyside2+opencv按钮控制摄像头开关importcv2fromPySide2.QtWidgetsimport*fromPySide2.QtGuiimportQImage,QPixmapfromPySide2
悸尢·2023-08-19 14:24

【Python】PyCharm配置外部工具

\Python\Python3.10.2\Lib\site-packages\PySide2\designer.exeArguments:空Workingdirectory：$ProjectFile
IT笔记·2023-08-19 09:38

基于YOLOv8模型的五类动物目标检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv8模型）

摘要：基于YOLOv8模型的五类动物目标检测系统可用于日常生活中检测与定位动物目标（狼、鹿、猪、兔和浣熊），利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测，另外本系统还支持图片、视频等格式的结果可视化与结果导出。本系统采用YOLOv8目标检测算法训练数据集，使用Pysdie6库来搭建前端页面展示系统。另外本系统支持的功能还包括训练模型的导入、初始化；检测置信分与检测后处理IOU阈值的调节
BestSongC·2023-08-19 06:55

Python之Qt输出UI

安装PySide2输入pipinstallPySide2安装QtforPython，如果安装过慢需要，则可以使用国内清华镜像下载，输入命令pipinstall--user-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
四问四不知·2023-08-18 09:29

基于YOLOv8模型和Caltech数据集的行人检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv8模型）

摘要基于YOLOv8模型和Caltech数据集的行人检测系统可用于日常生活中检测与定位行人，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的行人目标检测，另外本系统还支持图片、视频等格式的结果可视化与结果导出。本系统采用YOLOv8目标检测算法训练数据集，使用Pysdie6库来搭建前端页面展示系统。另外本系统支持的功能还包括训练模型的导入、初始化；检测置信分与检测后处理IOU阈值的调节；图像的上传
BestSongC·2023-08-17 13:58

使用QSS美化PyQt5界面，分享4套超赞皮肤和QSS专用编辑器！

本文主要介绍在PyQt5中使用QSS，但同样适用于C++Qt，PySide6，PySide2本文主要介绍QSS的加载使用以及分享，QSS本身的语法详解请参考官方文档和其他教程。
muzing_·2023-08-16 16:14

PySide6-控件教程-005-QLabel标签控件-内边距、缩放、伙伴关系

QLabel标签控件本文摘录自我的开源教程：PySide6代码式教程-QLabel，CSDN平台仅做镜像，答疑、纠错请至GitHub提交issue。
muzing_·2023-08-16 16:14

PySide6-控件教程-006-QLabel标签控件-信号

QLabel标签控件本文摘录自我的开源教程：PySide6代码式教程-QLabel，CSDN平台仅做镜像，答疑、纠错请至GitHub提交issue。
muzing_·2023-08-16 16:14

YOLOv5可视化界面

Pyside6可视化界面安装Pyside6激活之前的虚拟环境yolov5在该环境的终端输入以下命令pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepyside6
追上·2023-08-13 21:33

【PyQt5】程序打包分发(1)PyInstaller

（把所有程序只打包成一个exe文件不做说明）本文同样适用PySide22、安装PyInstaller建议在虚拟环境中安装，比如conda或者virtualenv或者你的应用程序虚拟环境，虚拟环境中只安装程序用到的
不知道在干嘛每天·2023-08-08 01:10

记录PyQt5 开发(一）QCamera

官方的Qtforpython是PySide2，这两者在我使用上主要是Signal（信号槽）部分不太一样，PySide2用的是和C++Qt相似的语法结构，而PyQt则用了自己的pyqtSignal，其他部
tubao9hao·2023-08-07 08:53

Python GUI编程：关于 tkinter 怎么才能写出更好看的界面

使用tkinter已经非常长时间，期间因为默认的样式太丑，也想过更换PySide、PyQt之类的工具。最后因为个人精力、学习成本、学完之后的回报等等一系列的考量，所以一直想学与不想想之间纠结。
嗨学编程·2023-08-03 20:11

[QT编程系列-34]：科学计算 - QT对python语言和python库的支持， C++与python混合编程

PyQt（在python语言环境下，提供QT的编程环境）2.1概述2.2pyQTpython代码示例2.3PyQt的一般使用方法（在python环境下使用QT）2.4Qt环境中使用Python代码第3章PySide
文火冰糖的硅基工坊·2023-08-02 09:03

pyqt用label展示视频

pyqt用label展示视频用label，通过cv2，先将视频分帧，然后对于每一帧的每一张图片，逐个展示cv2配合pyside2#QTimer类提供了重复和单次的定时器，要使用定时器，#需要先创建一个QTimer
舒溶·2023-08-01 09:27

Pyside6+VsCode开发环境搭建

1、简介QT官方发布Qt6.0之后，紧接着于2020年12月10日发布了PySide6，对应C++版的Qt6。从PySide6开始，PySide的命名也会与Qt的大版本号保持一致。
码在商都·2023-07-31 20:12

PySide6-一个案例

下载pycharm浏览器搜索pycharm选择：PyCharm:thePythonIDEforProfessionalDevelopersbyJetBrains网页滚动，右下方选择语言为：简体中文下载——右边（免费的）——选择下载——下载完毕——打开所在文件夹——右键——以管理员运行——路径（默认）——全选——下一步——安装——安装完成后。样式设置——选：customize（自定义，定制）——co
平等·2023-07-30 10:33

Python Qt PySide6简介

自今天起开学学习教程，有网页介绍，有视频，非常的详细。现将主要内容摘录如下：（结合自己的实际情况，略有增删和变动）（采用边实践边写的模式）Python图形界面开发的几种方案如果用Python语言开发跨平台的图形界面的程序，主要有3种选择：Tkinter基于Tk的Python库，这是Python官方采用的标准库，优点是作为Python标准库、稳定、发布程序较小，缺点是控件相对较少。wxPython基
平等·2023-07-30 10:29

从零开始构建基于YOLOv5的目标检测系统

（1）首先Windows+R输入cmd命令后打开命令窗口，进入项目目录，本博文以野生动物目标检测系统为例（E:\Pyside6_yolov5\yolov5_wild_animal）（2）接着使用Anaconda
BestSongC·2023-07-29 04:29

基于深度学习的CCPD车牌检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

摘要：基于CCPD数据集的高精度车牌检测系统可用于日常生活中检测与定位车牌目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的车牌目标检测识别，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集，使用Pysdie6库来搭建页面展示系统，同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括训练模型的导入、初始化；置信分与IOU阈值的调节、图像
BestSongC·2023-07-27 23:39

Qt - Python - PyQt5/PySide - QLabel使用的一些设置：文字自动换行（可识别英文单词）、文字对齐

一、文字自动换行代码实现：self.label.setWordWrap(True)ui控件实现二、文字对齐代码实现self.label.setAlignment(QtCore.Qt.AlignLeading|QtCore.Qt.AlignLeft|QtCore.Qt.AlignVCenter)ui控件实现图中选择左对齐，并自动换行
临江饮马·2023-07-27 19:22

Qt - Python - PyQt/PySide - setWindowFlags设置窗口的标志位参数

在PyQt中，可以使用setWindowFlags方法设置窗口的标志位。这个方法接受一个整数作为参数，这个整数的各个位表示不同的标志位。以下是一些常用的窗口标志位：Qt.Window：这是一个掩码，用于指定窗口的基本类型。它可以与以下标志位进行按位或运算，以创建不同类型的窗口。Qt.CustomizeWindowHint：这个标志位表示窗口已经被定制化了，例如通过样式表进行更改。Qt.Window
临江饮马·2023-07-27 19:22

pyside6窗口间传递信息，注册窗口信息返回登录窗口

fromPySide6.QtWidgetsimportQApplication,QMainWindow,QDialog,QLabel,QVBoxLayout,QLineEdit,QPushButton,QWidgetclassRegisterWindow(QDialog):def__init__(self,parent=None):super().__init__(parent)self.setW
扮作大侠·2023-07-27 14:38

基于深度学习的高精度狗狗检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

摘要：基于深度学习的高精度狗狗检测识别系统可用于日常生活中检测与定位120类狗狗目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的狗狗目标检测识别，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集，使用Pysdie6库来搭建页面展示系统，同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括训练模型的导入、初始化；置信分与IOU阈值的调节
BestSongC·2023-07-27 07:25

基于MOT数据集的高精度行人检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

摘要：基于MOT数据集的高精度行人检测系统可用于日常生活中检测与定位行人目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的行人目标检测识别，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集，使用Pysdie6库来搭建页面展示系统，同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括训练模型的导入、初始化；置信分与IOU阈值的调节、图像上
BestSongC·2023-07-26 16:11

Qt PySide2实现全局热键(原生)

QtPySide2实现全局热键(原生)全局热键，指无论你的Qt程序有焦点还是最小化到托盘，热键都能响应，这就需要通过原生系统API来实现（本篇文章只实现了window系统）创建一个系统托盘程序classTrayIcon(QtWidgets.QWidget):def__init__(self)->None:super().__init__()self.setupUi()self.installEve
zoutao98·2023-07-26 14:25

PyQt-Fluent-Widgets：一个 Fluent Design 风格的组件库

这是一个使用PyQt/PySide编写的FluentDesign风格的组件库，包含最常用的组件，支持亮暗主题无缝切换。
2301_76725413·2023-07-25 15:43

基于YOLOv5的WiderFace人脸检测检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

摘要：基于YOLOv5的WiderFace人脸检测系统可用于日常生活中检测与定位人脸目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的人脸目标检测识别，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集，使用Pysdie6库来搭建页面展示系统，同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括模型的导入、初始化；置信分与IOU阈值的调节
BestSongC·2023-07-25 13:28

python 3d图形控件 可交互_python – 在PySide中嵌入交互式3D绘图

在PySideGUI中嵌入交互式3D绘图的最佳方法是什么？我在这里看了一些关于PySideGUI中嵌入的2D图的例子：但是,我正在寻找的功能并不完全相同.该图需要根据用户的鼠标输入进行旋转和缩放,就像在单独的窗口中绘制一样.我试图避免必须手动进入并编写函数来将鼠标单击移动转换为图形旋转和画布重绘–即使这是唯一的方法,我甚至不知道如何做到这一点.但我认为(应该没有双关语)应该有一种方法可以重用已经存
weixin_39736047·2023-07-25 05:20

Python——pyside6中Matplotlib视图动态获取数据并绘制图表+美化

目录一、前言二、找到了相关美化文章三、创建一个绘图线程QThread四、美化的图表demo4.1、赛博朋克风格4.2、其他风格仓库地址一、前言用pyside6需要一个子线程，来动态的绘制出计算结果而且原来的图表不好看
Pan_peter·2023-07-24 19:18

基于深度学习的高精度六类海船检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

摘要：基于深度学习的高精度六类海船检测识别系统可用于日常生活中检测与定位海船目标（散装货船（bulkcargocarrier）、集装箱船（containership）、渔船（fishingboat）、普通货船（generalcargoship）、矿石船（orecarrier）和客轮（passengership）），利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测识别，另外支持结果可视化与图
BestSongC·2023-07-24 16:15

基于深度学习的高精度交通信号灯检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

摘要：基于深度学习的高精度交通信号灯检测识别可用于日常生活中检测与定位交通信号灯目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的交通信号灯目标检测识别，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集，使用Pysdie6库来搭建页面展示系统，同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括交通信号灯训练模型的导入、初始化；置信分与
BestSongC·2023-07-24 16:15

基于BDD100k数据集的自动驾驶目标检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

摘要：基于BDD100k数据集的智能驾驶检测系统可用于日常生活中检测汽车（car）、公共汽车（bus）、行人（person）、自行车（bike）、卡车（track）、摩托车（motor）、列车（train）、骑行者（rider）、交通标志（trafficsign）和交通信号灯（trafficlight），利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的自动驾驶目标检测识别，另外支持结果可视化与图片
BestSongC·2023-07-24 16:45

基于Kitti数据集的智能驾驶目标检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

摘要：基于Kitti数据集的智能驾驶目标检测系统可用于日常生活中检测与定位行人（Pedestrian）、面包车（Van）、坐着的人（PersonSitting）、汽车（Car）、卡车（Truck）、骑自行车的人（Cyclist）、有轨电车（Tram）以及其他目标（Misc），利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv
BestSongC·2023-07-24 16:40

在anaconda已创建的环境中用pip安装PySide2

第二步，执行如下命令，激活需要安装pyside的环境。condaactivate虚拟环境名称。如果没有激活创建的虚拟环境，则安装的pyside是安装在anaconda初始环境（也就是base环境）。
陈学无·2023-07-23 05:19

【Qt-Material】适用于PySide6，PySide2，PyQt6以及PyQt6的仿Material样式

Qt-Material如题，更多内容详见：Qt-Material安装pipinstallqt-material引用importsysfromPySide6importQtWidgets#fromPySide2importQtWidgets#fromPyQt5importQtWidgetsfromqt_materialimportapply_stylesheet#createtheapplicati
盛夏光年ltk·2023-07-21 09:55

【pyside6】qt打包成执行文件 详细说明，并解释遇到的问题

InstallForge下载详细使用教程》》http://t.csdn.cn/FYc3a将PySide6应用程序打包为Windows与PyInstaller&InstallForge将您的PyQt6应用程序转换为
jcs ssc·2023-07-20 18:34

Python Pyside2新手应用淘宝客API接口简单获取淘宝客大额推广优惠券的实现

1.安装taobao-sdk-python3库两种方式【pipinstalltaobao_sdk_python3】或者【Pycharm-setting-pythoninterpreter自行安装】。此第三方库支持Python3.0以上！链接如下：这里感谢GitHub作者ymj的开源2.taobao-sdk-python3库中的bug导入的taobao入口函数里面只引用几种Api的接口调用，如果需要
可以喝汤的毒蘑菇·2023-07-20 15:14

信号与槽机制

在PySide2中，有个信号与槽机制。那这个东西是什么意思呢？首先，在PySide2中，每个控件都有属于自己的信号，当控件发生变化的时候，就会发出相对应的信号。
BravoNice·2023-07-20 12:14

基于深度学习的高精度道路瑕疵检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

摘要：基于深度学习的高精度道路瑕疵（裂纹（Crack）、检查井（Manhole）、网（Net）、裂纹块（Patch-Crack）、网块（Patch-Net）、坑洼块（Patch-Pothole）、坑洼（Pothole）等）检测系统可用于日常生活中或野外来检测与定位道路瑕疵目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLO
BestSongC·2023-07-20 12:25

Qt for Python

目前python的qt绑定有两种方式pyqt和pyside。
小菜刀_·2023-07-20 05:04

基于深度学习的高精度安全帽背心检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

摘要：基于深度学习的高精度安全帽背心检测识别系统可用于日常生活中或野外来检测与定位安全帽背心目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的安全帽背心目标检测识别，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集，使用Pysdie6库来搭建页面展示系统，同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括安全帽背心训练模型的导入、初始
BestSongC·2023-07-19 17:02

【Python】Python项目打包发布（五）（制作Windows安装包)

（基于Pyinstaller打包PyWebIO项目）【Python】Python项目打包发布（三）（基于Aardio打包多目录项目）【Python】Python项目打包发布（四）（基于Nuitka打包PySide6
KmBase·2023-07-19 15:20

基于深度学习的高精度交通标志检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

摘要：基于CCTSDB数据集的高精度交通标志（指示、禁止和警告）检测系统可用于日常生活中来检测与定位交通标志目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的交通标志目标检测识别，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集，使用Pysdie6库来搭建页面展示系统，同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括交通标志训练模型
BestSongC·2023-07-19 07:27
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