qt绘图时paintEvent执行不及时

我想在qt中绘制一条轨迹,是由好多个点组成的。想在显示时有那种绘制的动画过程,所以每添加一个点调用一次update(),但qt是将所有的update压缩到一起最后用paintevevt显示的,动画效果就消失了。用repaint替换update程序就报错。求各位高人指点应该怎样才能实现这个动画效果啊?

qt

1个回答

使用一个定时器事件,一定时间后更新一次画布(或者叫再用Qpainter画一次)

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Ui_train_window(QtWidgets.QWidget): def setupUi(self, train_window): train_window.setObjectName("train_window") train_window.resize(690, 600) train_window.setMaximumSize(QtCore.QSize(690, 600)) self.horizontalLayoutWidget = QtWidgets.QWidget(train_window) self.horizontalLayoutWidget.setGeometry(QtCore.QRect(0, 10, 681, 80)) self.horizontalLayoutWidget.setObjectName("horizontalLayoutWidget") self.horizontalLayout = QtWidgets.QHBoxLayout(self.horizontalLayoutWidget) self.horizontalLayout.setContentsMargins(0, 0, 0, 0) self.horizontalLayout.setObjectName("horizontalLayout") self.lab_enter_name = QtWidgets.QLabel(self.horizontalLayoutWidget) self.lab_enter_name.setObjectName("lab_enter_name") self.horizontalLayout.addWidget(self.lab_enter_name) self.le_username = QtWidgets.QLineEdit(self.horizontalLayoutWidget) self.le_username.setObjectName("le_username") self.horizontalLayout.addWidget(self.le_username) self.lab_enter_pw = QtWidgets.QLabel(self.horizontalLayoutWidget) self.lab_enter_pw.setObjectName("lab_enter_pw") self.horizontalLayout.addWidget(self.lab_enter_pw) self.le_userpw = QtWidgets.QLineEdit(self.horizontalLayoutWidget) self.le_userpw.setObjectName("le_userpw") self.le_userpw.setEchoMode(QLineEdit.Password) self.horizontalLayout.addWidget(self.le_userpw) self.label = QtWidgets.QLabel(self.horizontalLayoutWidget) self.label.setObjectName("label") self.horizontalLayout.addWidget(self.label) self.le_ipadr = QtWidgets.QLineEdit(self.horizontalLayoutWidget) self.le_ipadr.setObjectName("le_ipadr") self.horizontalLayout.addWidget(self.le_ipadr) self.btn_openIPcam = QtWidgets.QPushButton(self.horizontalLayoutWidget) self.btn_openIPcam.setMinimumSize(QtCore.QSize(50, 10)) self.btn_openIPcam.setObjectName("btn_openIPcam") self.horizontalLayout.addWidget(self.btn_openIPcam) self.show = QtWidgets.QLabel(train_window) self.show.setGeometry(QtCore.QRect(15, 110, 531, 371)) self.show.setObjectName("show") self.show.setStyleSheet(("border:2px solid lightgray")) self.verticalLayoutWidget = QtWidgets.QWidget(train_window) self.verticalLayoutWidget.setGeometry(QtCore.QRect(560, 100, 111, 381)) self.verticalLayoutWidget.setObjectName("verticalLayoutWidget") self.verticalLayout = QtWidgets.QVBoxLayout(self.verticalLayoutWidget) self.verticalLayout.setContentsMargins(0, 0, 0, 0) self.verticalLayout.setObjectName("verticalLayout") self.btn_start = QtWidgets.QPushButton(self.verticalLayoutWidget) self.btn_start.setObjectName("btn_start") self.verticalLayout.addWidget(self.btn_start) self.combo_label = QtWidgets.QComboBox(self.verticalLayoutWidget) self.combo_label.setObjectName("combo_label") self.combo_label.addItem("") self.combo_label.addItem("") self.combo_label.addItem("") self.combo_label.addItem("") self.combo_label.addItem("") self.combo_label.addItem("") self.verticalLayout.addWidget(self.combo_label) self.btn_save = QtWidgets.QPushButton(self.verticalLayoutWidget) self.btn_save.setObjectName("btn_save") self.verticalLayout.addWidget(self.btn_save) self.btn_finish = QtWidgets.QPushButton(self.verticalLayoutWidget) self.btn_finish.setObjectName("btn_finish") self.verticalLayout.addWidget(self.btn_finish) self.horizontalLayoutWidget_2 = QtWidgets.QWidget(train_window) self.horizontalLayoutWidget_2.setGeometry(QtCore.QRect(0, 500, 681, 71)) self.horizontalLayoutWidget_2.setObjectName("horizontalLayoutWidget_2") self.horizontalLayout_2 = QtWidgets.QHBoxLayout(self.horizontalLayoutWidget_2) self.horizontalLayout_2.setContentsMargins(0, 0, 0, 0) self.horizontalLayout_2.setObjectName("horizontalLayout_2") self.lab_stepnum = QtWidgets.QLabel(self.horizontalLayoutWidget_2) self.lab_stepnum.setObjectName("lab_stepnum") self.horizontalLayout_2.addWidget(self.lab_stepnum) self.le_stepnm = QtWidgets.QLineEdit(self.horizontalLayoutWidget_2) self.le_stepnm.setObjectName("le_stepnm") self.horizontalLayout_2.addWidget(self.le_stepnm) self.lab_batchsize = QtWidgets.QLabel(self.horizontalLayoutWidget_2) 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QtCore.QCoreApplication.translate train_window.setWindowTitle(_translate("train_window", "训练工具")) self.lab_enter_name.setText(_translate("train_window", "输入IP摄像头用户名:")) self.lab_enter_pw.setText(_translate("train_window", "输入IP摄像头密码:")) self.label.setText(_translate("train_window", "IP地址")) self.btn_openIPcam.setText(_translate("train_window", "连接IP摄像头")) self.show.setText(_translate("train_window", "")) self.btn_start.setText(_translate("train_window", "开始标记")) self.combo_label.setItemText(0, _translate("train_window", "a")) self.combo_label.setItemText(1, _translate("train_window", "b")) self.combo_label.setItemText(2, _translate("train_window", "c")) self.combo_label.setItemText(3, _translate("train_window", "d")) self.combo_label.setItemText(4, _translate("train_window", "e")) self.combo_label.setItemText(5, _translate("train_window", "f")) self.btn_save.setText(_translate("train_window", "保存")) self.btn_finish.setText(_translate("train_window", "标记结束")) self.lab_stepnum.setText(_translate("train_window", "迭代次数:")) self.lab_batchsize.setText(_translate("train_window", "batchsize:")) self.btn_pretrain.setText(_translate("train_window", "预训练")) self.btn_retrain.setText(_translate("train_window", "重新训练")) def IPinfo(self): username = self.le_username.text() password = self.le_userpw.text() ipaddress = self.le_ipadr.text() #cam_rtsp_addr = "rtsp://" + username + ":" + password + "@" + ipaddress + "/h264/ch33/main/av_stream" #self.camcapture = cv2.VideoCapture(cam_rtsp_addr) self.camcapture = cv2.VideoCapture(0) self.timer = QtCore.QTimer() self.timer.start() self.timer.setInterval(0.3) self.timer.timeout.connect(self.camshow) def camshow(self): global showImage _ , camimg = self.camcapture.read() camimg = cv2.cvtColor(camimg, cv2.COLOR_BGR2RGB) showImage = QtGui.QImage(camimg.data, camimg.shape[1], camimg.shape[0], QtGui.QImage.Format_RGB888) def labledata(self): self.show.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(showImage)) if __name__ == 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已经连续五年参加大厂校招、社招的技术面试工作,简历看的不下于万份 这篇文章会用实例告诉你,什么是差的程序员简历! 疫情快要结束了,各个公司也都开始春招了,作为即将红遍大江南北的新晋UP主,那当然要为小伙伴们做点事(手动狗头)。 就在公众号里公开征简历,义务帮大家看,并一一点评。《启舰:春招在即,义务帮大家看看简历吧》 一石激起千层浪,三天收到两百多封简历。 花光了两个星期的所有空闲时...

深度学习原理+项目实战+算法详解+主流框架(套餐)

深度学习系列课程从深度学习基础知识点开始讲解一步步进入神经网络的世界再到卷积和递归神经网络,详解各大经典网络架构。实战部分选择当下最火爆深度学习框架PyTorch与Tensorflow/Keras,全程实战演示框架核心使用与建模方法。项目实战部分选择计算机视觉与自然语言处理领域经典项目,从零开始详解算法原理,debug模式逐行代码解读。适合准备就业和转行的同学们加入学习! 建议按照下列课程顺序来进行学习 (1)掌握深度学习必备经典网络架构 (2)深度框架实战方法 (3)计算机视觉与自然语言处理项目实战。(按照课程排列顺序即可)

HoloLens2开发入门教程

本课程为HoloLens2开发入门教程,讲解部署开发环境,安装VS2019,Unity版本,Windows SDK,创建Unity项目,讲解如何使用MRTK,编辑器模拟手势交互,打包VS工程并编译部署应用到HoloLens上等。

几率大的Redis面试题(含答案)

本文的面试题如下: Redis 持久化机制 缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题 热点数据和冷数据是什么 Memcache与Redis的区别都有哪些? 单线程的redis为什么这么快 redis的数据类型,以及每种数据类型的使用场景,Redis 内部结构 redis的过期策略以及内存淘汰机制【~】 Redis 为什么是单线程的,优点 如何解决redis的并发竞争key问题 Red...

MFC一站式终极全套课程包

该套餐共包含从C小白到C++到MFC的全部课程,整套学下来绝对成为一名C++大牛!!!

【数据结构与算法综合实验】欢乐连连看(C++ & MFC)案例

这是武汉理工大学计算机学院数据结构与算法综合实验课程的第三次项目:欢乐连连看(C++ & MFC)迭代开发代码。运行环境:VS2017。已经实现功能:开始游戏、消子、判断胜负、提示、重排、计时、帮助。

YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集

YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法,以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv3训练自己的数据集。课程分为三个小项目:足球目标检测(单目标检测)、梅西目标检测(单目标检测)、足球和梅西同时目标检测(两目标检测)。 本课程的YOLOv3使用Darknet,在Ubuntu系统上做项目演示。包括:安装Darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。 Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架,依赖少,可移植性好,值得深入探究。 除本课程《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》外,本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程,请持续关注该系列的其它课程视频,包括: 《YOLOv3目标检测实战:交通标志识别》 《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》 《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》 敬请关注并选择学习!

u-boot-2015.07.tar.bz2

uboot-2015-07最新代码,喜欢的朋友请拿去

php+mysql学生成绩管理系统

学生成绩管理系统,分三个模块:学生,教师和管理员。 管理员模块:负责学生、老师信息的增删改;发布课程信息的增删改,以便让学生选课;审核老师提交的学生成绩并且打印成绩存档;按照课号查询每个课号的学生成绩

web网页制作期末大作业

分享思维,改变世界. web网页制作,期末大作业. 所用技术:html css javascript 分享所学所得

Git 实用技巧

这几年越来越多的开发团队使用了Git,掌握Git的使用已经越来越重要,已经是一个开发者必备的一项技能;但很多人在刚开始学习Git的时候会遇到很多疑问,比如之前使用过SVN的开发者想不通Git提交代码为什么需要先commit然后再去push,而不是一条命令一次性搞定; 更多的开发者对Git已经入门,不过在遇到一些代码冲突、需要恢复Git代码时候就不知所措,这个时候哪些对 Git掌握得比较好的少数人,就像团队中的神一样,在队友遇到 Git 相关的问题的时候用各种流利的操作来帮助队友于水火。 我去年刚加入新团队,发现一些同事对Git的常规操作没太大问题,但对Git的理解还是比较生疏,比如说分支和分支之间的关联关系、合并代码时候的冲突解决、提交代码前未拉取新代码导致冲突问题的处理等,我在协助处理这些问题的时候也记录各种问题的解决办法,希望整理后通过教程帮助到更多对Git操作进阶的开发者。 本期教程学习方法分为“掌握基础——稳步进阶——熟悉协作”三个层次。从掌握基础的 Git的推送和拉取开始,以案例进行演示,分析每一个步骤的操作方式和原理,从理解Git 工具的操作到学会代码存储结构、演示不同场景下Git遇到问题的不同处理方案。循序渐进让同学们掌握Git工具在团队协作中的整体协作流程。 在教程中会通过大量案例进行分析,案例会模拟在工作中遇到的问题,从最基础的代码提交和拉取、代码冲突解决、代码仓库的数据维护、Git服务端搭建等。为了让同学们容易理解,对Git简单易懂,文章中详细记录了详细的操作步骤,提供大量演示截图和解析。在教程的最后部分,会从提升团队整体效率的角度对Git工具进行讲解,包括规范操作、Gitlab的搭建、钩子事件的应用等。 为了让同学们可以利用碎片化时间来灵活学习,在教程文章中大程度降低了上下文的依赖,让大家可以在工作之余进行学习与实战,并同时掌握里面涉及的Git不常见操作的相关知识,理解Git工具在工作遇到的问题解决思路和方法,相信一定会对大家的前端技能进阶大有帮助。

Windows版YOLOv4目标检测实战:训练自己的数据集

课程演示环境:Windows10; cuda 10.2; cudnn7.6.5; Python3.7; VisualStudio2019; OpenCV3.4 需要学习ubuntu系统上YOLOv4的同学请前往:《YOLOv4目标检测实战:训练自己的数据集》 课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/28745 YOLOv4来了!速度和精度双提升! 与 YOLOv3 相比,新版本的 AP (精度)和 FPS (每秒帧率)分别提高了 10% 和 12%。 YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标检测方法。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv4训练自己的数据集。课程实战分为两个项目:单目标检测(足球目标检测)和多目标检测(足球和梅西同时检测)。 本课程的YOLOv4使用AlexyAB/darknet,在Windows系统上做项目演示。包括:安装软件环境、安装YOLOv4、标注自己的数据集、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算)和先验框聚类分析。还将介绍改善YOLOv4目标检测性能的技巧。 除本课程《Windows版YOLOv4目标检测实战:训练自己的数据集》外,本人将推出有关YOLOv4目标检测的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程,包括: 《Windows版YOLOv4目标检测实战:人脸口罩佩戴检测》 《Windows版YOLOv4目标检测实战:中国交通标志识别》 《Windows版YOLOv4目标检测:原理与源码解析》

汽车行驶工况构建2019 D题.zip

1. 标记0与0之间的片段位置 2.标记所之间的毛刺数的位置 3.去掉毛刺数据 速度 并生成 新的数组 4.标记时间段 5. 0与0之间 如果有不连续的时间片段 置零 先找到时间间隔 再看间隔时间对应

2019 AI开发者大会

2019 AI开发者大会(AI ProCon 2019)是由中国IT社区CSDN主办的AI技术与产业年度盛会。多年经验淬炼,如今蓄势待发:2019年9月6-7日,大会将有近百位中美顶尖AI专家、知名企业代表以及千余名AI开发者齐聚北京,进行技术解读和产业论证。我们不空谈口号,只谈技术,诚挚邀请AI业内人士一起共铸人工智能新篇章!

matlab经典题目

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Python数据分析与挖掘

92讲视频课+16大项目实战+源码+¥800元课程礼包+讲师社群1V1答疑+社群闭门分享会=99元 &nbsp; 为什么学习数据分析? &nbsp; &nbsp; &nbsp; 人工智能、大数据时代有什么技能是可以运用在各种行业的?数据分析就是。 &nbsp; &nbsp; &nbsp; 从海量数据中获得别人看不见的信息,创业者可以通过数据分析来优化产品,营销人员可以通过数据分析改进营销策略,产品经理可以通过数据分析洞察用户习惯,金融从业者可以通过数据分析规避投资风险,程序员可以通过数据分析进一步挖掘出数据价值,它和编程一样,本质上也是一个工具,通过数据来对现实事物进行分析和识别的能力。不管你从事什么行业,掌握了数据分析能力,往往在其岗位上更有竞争力。 &nbsp;&nbsp; 本课程共包含五大模块: 一、先导篇: 通过分析数据分析师的一天,让学员了解全面了解成为一个数据分析师的所有必修功法,对数据分析师不在迷惑。 &nbsp; 二、基础篇: 围绕Python基础语法介绍、数据预处理、数据可视化以及数据分析与挖掘......这些核心技能模块展开,帮助你快速而全面的掌握和了解成为一个数据分析师的所有必修功法。 &nbsp; 三、数据采集篇: 通过网络爬虫实战解决数据分析的必经之路:数据从何来的问题,讲解常见的爬虫套路并利用三大实战帮助学员扎实数据采集能力,避免没有数据可分析的尴尬。 &nbsp; 四、分析工具篇: 讲解数据分析避不开的科学计算库Numpy、数据分析工具Pandas及常见可视化工具Matplotlib。 &nbsp; 五、算法篇: 算法是数据分析的精华,课程精选10大算法,包括分类、聚类、预测3大类型,每个算法都从原理和案例两个角度学习,让你不仅能用起来,了解原理,还能知道为什么这么做。

玩转Linux:常用命令实例指南

人工智能、物联网、大数据时代,Linux正有着一统天下的趋势,几乎每个程序员岗位,都要求掌握Linux。本课程零基础也能轻松入门。 本课程以简洁易懂的语言手把手教你系统掌握日常所需的Linux知识,每个知识点都会配合案例实战让你融汇贯通。课程通俗易懂,简洁流畅,适合0基础以及对Linux掌握不熟练的人学习; 【限时福利】 1)购课后按提示添加小助手,进答疑群,还可获得价值300元的编程大礼包! 2)本月购买此套餐加入老师答疑交流群,可参加老师的免费分享活动,学习最新技术项目经验。 --------------------------------------------------------------- 29元=掌握Linux必修知识+社群答疑+讲师社群分享会+700元编程礼包。 &nbsp;

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