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博客摘录「 pyqt 为新建子线程传参以及子线程返回数据到主线程」2023年12月7日在图形用户界面(GUI)编程中，我们经常需要执行一些耗时的任务，比如网络请求、文件读写等，这些任务如果直接在主线程中执行，会导致界面卡顿，影响用户体验。因此，我们通常会使用多线程技术来解决这个问题。PyQt是一个流行的Python GUI库，它提供了对多线程的支持。本文将介绍如何在PyQt中为新建的子线程传参以及如何将子线程的数据返回到主线程。

解决：WSL2可视化opencv和pyqt冲突：QObject::moveToThread具体错误： QObject::moveToThread: Current thread (0x31e27f0) is not the object’s thread (0x3346700). Cannot move to target thread.

PyQt入门指南五十一文档与注释规范在编写PyQt应用程序时，良好的文档和注释规范是非常重要的。它们不仅有助于其他开发者理解你的代码，还能在未来你自己回顾代码时提供有价值的参考。以下是一些关于PyQt文档和注释规范的指南：

【数据集】【YOLO】【目标检测】树木倒塌识别数据集 9957 张，YOLO道路树木断裂识别算法实战训练教程！【数据集】树木倒塌识别数据集 9957 张，目标检测，包含YOLO/VOC格式标注。数据集中包含1种分类：{'0': 'fallen_tree'}，代表倒塌或者断裂的树木。

【数据集】【YOLO】【目标检测】航拍船只识别数据集 3550 张，YOLO航拍水面船只识别算法实战训练教程！【数据集】航拍船只识别数据集 3550 张，目标检测，包含YOLO/VOC格式标注。数据集中包含1种分类：{'0': 'ship'}，代表水面船只。

【数据集】【YOLO】【目标检测】摔跤识别数据集 5097 张，YOLO行人摔倒识别算法实战训练教程！【数据集】行人摔倒识别数据集 5097 张，目标检测，包含YOLO/VOC格式标注。数据集中包含2种分类：{'0': 'Fallen', '1', 'Falling'}，代表摔倒的人和正在摔倒的人，都表示摔倒状态。

PyQt入门指南四十四打印与预览功能的实现在PyQt中实现打印与预览功能，可以使用QPrinter类和QPrintPreviewDialog类。下面是一个简单的示例，展示了如何在PyQt应用程序中实现打印和预览功能。

【数据集】【YOLO】【目标检测】交通事故识别数据集 8939 张，YOLO道路事故目标检测实战训练教程！【数据集】道路事故识别数据集 8939 张，目标检测，包含YOLO/VOC格式标注。数据集中包含2种分类：{'0': 'accident', '1': 'non-accident'}。数据集来自国内外图片网站和视频截图。检测范围道路事故检测、监控视角检测、无人机视角检测、等，可用于智慧城市、智慧交通，服务于交通拥塞预警、交通安全排查。

【数据集】【YOLO】【VOC】目标检测数据集，查找数据集，yolo目标检测算法详细实战训练步骤！帮忙采集开源数据集，包括YOLO格式数据集和Pascal VOC格式数据集，含图像原文件和标注文件，几百张到几千张不等，国内外公开数据集均可。

PyQt5实战——UTF-8编码器UI页面设计以及按钮连接（五）个人博客：苏三有春的博客系类往期文章： PyQt5实战——多脚本集合包，前言与环境配置（一） PyQt5实战——多脚本集合包，UI以及工程布局（二） PyQt5实战——多脚本集合包，程序入口QMainWindow（三） PyQt5实战——操作台打印重定向，主界面以及stacklayout使用（四）

PyQt入门指南三十六 QInputDialog输入对话框组件在PyQt中，QInputDialog 是一个非常实用的对话框组件，用于从用户那里获取简单的输入。它提供了几种不同类型的输入对话框，例如文本输入、整数输入和浮点数输入等。

用PyQt 5 开发的雷达基数据可视化软件软件界面垂直布局遵循普通软件布局习惯，依次为标题栏、菜单栏、工具栏、功能界面、状态栏。主功能界面布局原则遵循简洁优雅充分考虑软件功能和用户操作习惯，最左边是数据选择界面，下置开始处理按钮、三维绘制按钮和显示数据处理进度的进度条；中间大部分空间维图像显示区域，尽量缩小边框，扩展展示区域，为用户带来较好的视觉体验；图片显示区域设有下拉选项卡用于显示控制；界面右侧是数据信息和操作事件记录，一方面方便开发者调试软件，另一方面随时记录用户的历史操作和显示相关的数据动态信息，这样可以弥补数据参数栏只能静态显示的弊端。

PyQt入门指南三十五 QAction动作组件在PyQt中，QAction 是一个非常常用的组件，用于表示应用程序中的一个动作，比如菜单项、工具栏按钮或者快捷键。QAction 可以被添加到 QMenu、QToolBar 或者直接作为一个按钮使用。

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python--pyQt 单选按钮控件 -QRadioButton控件用来创建单选按钮，允许在一组选项中选择其中一个选项。text() 获取按钮文本 setText() 设置按钮文本 setCheckable() 设置按钮被选中，设置为True则选中，设置为False则取消选中 isChecked() 获取按钮是否被选中，选中返回True，未选中返回False

点云标注工具开发记录（四）之点云根据类别展示与加速渲染先前我们使用的是Open3D进行点云加载与展示，但由于Open3D更侧重于点云处理，其缺少一些相关的GUI控件，因此采用PyQt进行开发，同时使用OpenGL进行3D渲染，那么具体要如何实现呢？

Pyside6 布局管理器（3）--- QGridLayout的使用QGridLayout 获得可用的空间（由其父布局或 parentWidget() 提供），将其划分为行和列，并将其管理的每个小部件放入正确的单元格中。列和行的行为是相同的；我们将讨论列，但行也有等效的功能。每列都有最小宽度和拉伸系数。最小宽度是使用 setColumnMinimumWidth() 设置的宽度和该列中每个小部件的最小宽度中的最大值。拉伸因子使用setColumnStretch()设置，并确定列将获得多少可用空间，超过其必要的最小值。通常，每个托管控件或布局都使用 addWidget(

python-PyQt项目实战案例：制作一个视频播放器在前面的文章中已经分享了pyqt制作图像处理工具的文章，也知道pyqt通过使用label控件显示图像的方式。在此，对于视频的显示，其本质上一帧一帧的图像，因此也可以使用同样的方式对其显示。但是，有两个关键的问题需要解决，也即： a. 如何读取视频/或通过摄像头抓取视频 b. 如果连续显示视频图像且不会造成界面假死

YOLOv8实战野生动物识别本文采用YOLOv8作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。YOLOv8以其高效的实时检测能力，在多个目标检测任务中展现出卓越性能。本研究针对野生动物数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富的野生动物图像样本，为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。通过深度学习技术，模型能够自动提取野生动物的特征并进行分类识别。PyQt5界面设计简洁直观，便于用户操作和实时查看检测结果。本研究不仅提高了野生动物识别的水平，还为野生动物保护提供了有力支持，具有重要的理论应用价值。

YOLOv8实战人脸-口罩检测与识别【数据集+YOLOv8模型+源码+PyQt5界面】本文采用YOLOv8作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。YOLOv8以其高效的实时检测能力，在多个目标检测任务中展现出卓越性能。本研究针对人脸-口罩数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富的人脸-口罩图像样本，为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。通过深度学习技术，模型能够自动提取人脸-口罩的特征并进行分类识别。PyQt5界面设计简洁直观，便于用户操作和实时查看检测结果。本研究不仅提高了人脸-口罩识别的自动化水平，还为工业生产系统的构建提供了有力支持，具有重要的理论应

PyQt入门指南十四 QLabel标签组件使用指南在PyQt中，QLabel 是一个用于显示文本或图像的基本组件。它通常用于显示静态信息或作为其他组件的标签。本文将详细介绍 QLabel 的基本用法和一些高级特性。