Qt提供了图形视图框架（GraphicsView Framework）、动画框架（The Animation Framework）、状态机框架（The State Machine Framework）来实现更加高级的图形与动画应用。使用这些框架可以快速设计出动态GUI应用和各种动画、游戏程序。
Qt Graphics View 用于管理交互大量定制的 2D 图形对象，提供了可视化显示对象的视图 widget，并支持缩放和旋转功能。Graphics View 使用 BSP（二元空间划分）树形，可非常快速地找到图元对象，因此即使是包含百万个图元对象的大型场景，也能实时显示。Graphics View框架包含了一个事件传播构架，允许与场景中的图元进行交互。比如：可以处理键盘事件，鼠标移动、松开、双击事件，并且可以跟踪鼠标移动。Graphics View视图本身是一个基于item的M-V架构的框架，它的每一个组件都是一个item。
重载QGraphicsScene相关的鼠标事件，想得到当前鼠标的坐标点，如果直接从mouseEvent取坐标，返回的坐标点全是0。
学完qt好几个月了，一直没做相关的项目巩固，这次分享10个qt相关的小项目来练练手。
使用指定的图片作为QGraphicsView视图窗口的背景,并消除图元拖动时产生的残影。 思路: 派生QGraphicsScene类，重写drawBackground函数。
QGraphicsView+QGraphicsTextItem 实现在画布上动态输入，编辑文本。 类似于截图软件、图片编辑器加文字水印的效果。 比如: 类似于windows系统自带的图片编辑器这个效果。
应大家的要求，还是把完整的project文件贴出来，大家省点事：http://www.kuaipan.cn/file/id_48923272389086450.htm
基于上一篇中的界面程序，将图像的显示通过opencv实现，将opencv的环境加入至qt程序中，注意qt默认为release环境。
OpenCV本身提供了一些GUI方法，但使用起来仍有局限性。以C++为例，实际应用中我们大多会使用Qt或MFC来编写GUI程序。相较之下，Qt比MFC更易上手且界面样式更丰富，所以越来越多的C++视觉开发者和公司都倾向用Qt做视觉项目的GUI。
一：先来看一下界面的截图： 说明： 拖动节点的时候，与该节点相关的箭头连线也会跟着调整； 用户可以使用鼠标从一个节点拖出一个箭头到另一个节点（鼠标在空白区域点击一下，拖出的箭头消失） 这三个图标，手型
图，貌似是一个好看的 UI 中必不可少的东西，精美的 UI 中不可避免的会使用一些奇特的各种图像元素来提升用户体验。对于开发者而言，如何在应用程序中有效地显示和处理图像成为一个重要的课题。在Python中，PyQt库是一个强大而灵活的选择，它提供了丰富的图像处理类和功能。
在本篇中，会看到利用图形项来绘制复杂形状和动画，模拟“千足虫”的运动和消亡过程。程序有一个内部的定时器，在没段时间间隙中，这些千足虫都在不停的移动。如果它们的头部产生了碰撞，则其头部颜色的红色分量越来越高，直至死亡。
Qt 5.7过后Qt添加了官方的Chart库,之前就用的比较习惯,这次把源码发出来,给入门的同学们参考参考.
在机器视觉行业中最常见的控件就是图像查看器了，使用QT实现其实也非常简单，在我出的项目【降龙：算法软件框架】和【重明：工业相机二次开发】中都有用到。可以说只要你要开发一个和机器视觉相关的软件，就离不开图像查看器。
Label : 标签 QLabel的作用： 占位符 显示文本 显示图片 放置gif动画 超链接 提示标记 常用方法： text()：获得Qlabel的文本内容 setText()：设置Qlabel的文本内容 selectedText()：返回所选择的字符 信号： linkActiveted：当单击标签中的超链接，希望在新窗口打开这个超链接时，setOpenExternalLinks特性必须设置为True，即setOpenExternalLinks（True） linkHovered：当鼠标指针滑过标签中
https://blog.csdn.net/AzureMouse/article/details/90338961
最近做一个播放器的项目，需要用户自定义编辑定制视频的字幕；为了方便编辑字幕，这里QGraphicsTextItem需要支持任意拖动，回车确认，鼠标双击进入编辑状态，右键弹出菜单(剪切、复制、删除、全选)等操作。
本例原是PyQt4版本的官方demo 程序，现已改成了PyQt5版本。程序可响应用户的键盘操作，如方向键，“+”，“-”键和空格键，以及鼠标拖放和滚轮操作。其功能是模拟弹性节点网络----节点小球在收到外力时会移动，在外力撤除后会回弹。
最近想用Qt写一个中国象棋的项目，在网上找了几个例子后，发现关于绘图部分基础为0 ，于是根据项目需要学习一下。查了一些网上的资料，在此总结一下；我比较喜欢的方式是用到什么学什么，或者自己想做一个东西，这样学习起来目的性比较强，可以快速进入。
在QGraphicsScene 上绘制图形时，经常会使用items()这种便利函数，获取当前画布上所有的图形列表；因为绘制的时候，可能会绘制不同的图形，在得到所有的图形列表之后，通常需要对其中的 QGraphicsItem 进行类型检测，确定实际item的类型，然后对其进行类型转换得到正确的item的类型。这样既可以访问标准 item也可以 访问自定义 item。
最近因为项目需要创建一个基于PyQt4的PDF查看器应用程序，正常来说，我们可以使用PyQt4的QtWebKit模块来显示PDF文件。那么具体怎么实现呢 ？以下就是我写的一个简单的示例代码，演示如何创建一个PyQt4应用程序的PDF查看器：
如果创建一个自定义的窗口部件并重新实现它的绘制事件，就可以得到任何想要的图形。但如果需要绘制大量的单个项，或者是需要绘制用户能够进行单独交互的项（例如选中、移动、复制粘贴...) ，又或者需要对项进行动画处理，使用PyQt的图形视图类(QGraphicsView）比重新实现一个窗口部件的绘制事件更方便一些。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍QCharts二维绘图组件的常用方法及灵活运用。
最近对 Qt 这个跨平台 C++ 图形应用程序框架很感兴趣，闲暇时间多学了一下，收获很多，也踩了不少坑，在这里记录一下，分享心得。
每个线程都有他自己的一组CPU寄存器，称为线程的上下文，该上下文反映了线程上次运行该线程的CPU寄存器的状态。
Graphics View提供了QGraphicsScene类，用于管理从QGraphicsItem类派生的大量定制2D图形项目，并与之交互；还提供了QGraphicsView小部件，用于可视化项目，并支持缩放和旋转。
在最基本的形式和形状中，“计算机视觉”是一个术语，用于标识用于使数字设备具有视觉感觉的所有方法和算法。 这意味着什么？ 好吧，这就是听起来的确切含义。 理想情况下，计算机应该能够通过标准相机（或与此相关的任何其他类型的相机）的镜头看到世界，并且通过应用各种计算机视觉算法，它们应该能够检测甚至识别并计数人脸。 图像中的对象，检测视频馈送中的运动，然后执行更多操作，这些操作乍一看只能是人类的期望。 因此，要了解计算机视觉的真正含义，最好知道计算机视觉旨在开发方法以实现所提到的理想，使数字设备具有查看和理解周围环境的能力。 值得注意的是，大多数时间计算机视觉和图像处理可以互换使用（尽管对这个主题的历史研究可能证明应该相反）。 但是，尽管如此，在整本书中，我们仍将使用“计算机视觉”一词，因为它是当今计算机科学界中更为流行和广泛使用的术语，并且因为正如我们将在本章稍后看到的那样，“图像处理”是 OpenCV 库的模块，我们还将在本章的后续页面中介绍，并且还将在其完整的一章中介绍它。
本文作者李秋键，AI科技大本营出品 引言：人脸图像的生成在各个行业有着重要应用，例如刑事调查、人物设计、教育培训等。然而一幅逼真的人脸肖像，对于职业画家也要至少数小时才能绘制出来；对于从未接触过绘画的新手，就更是难如登天了。新手绘制出来的人脸草图往往非常简陋抽象，甚至有不匀称、不完整。但如果使用智能人脸画板，无疑是有如神助。 本项目主要来源于中科院和香港城市大学的一项研究DeepFaceDrawing，论文标题是DeepFaceDrawing: DeepGeneration of Face Images f
本项目主要来源于中科院和香港城市大学的一项研究DeepFaceDrawing，论文标题是《DeepFaceDrawing: DeepGeneration of Face Images from Sketches》
原文链接：API Design Principles – Qt Wiki 链接：（http://wiki.qt.io/API_Design_Principles）基于Gary的影响力（链接：https://blog.csdn.net/gaoyingju）上 Gary Gao 的译文稿：C++的API设计指导（https://blog.csdn.net/gaoyingju/article/details/8245108）
PyQt5.QtCore中的 QPropertyAnimation可以实现动画功能。
计算机视觉是使计算机能够对数字图像和视频有较高了解的技术，而不仅仅是将它们视为字节或像素。 它广泛用于场景重建，事件检测，视频跟踪，对象识别，3D 姿态估计，运动估计和图像恢复。
它始终以未经处理的原始图像开始，这些图像是使用智能手机，网络摄像头，DSLR 相机，或者简而言之，是能够拍摄和记录图像数据的任何设备拍摄的。 但是，通常以清晰或模糊结束。 明亮，黑暗或平衡； 黑白或彩色； 以及同一图像数据的许多其他不同表示形式。 这可能是计算机视觉算法中的第一步（也是最重要的步骤之一），通常被称为图像处理（目前，让我们忘记一个事实，有时计算机视觉和图像处理可互换使用；这是历史专家的讨论。 当然，您可以在任何计算机视觉过程的中间或最后阶段进行图像处理，但是通常，用大多数现有设备记录的任何照片或视频首先都要经过某种图像处理算法。 这些算法中的某些仅用于转换图像格式，某些用于调整颜色，消除噪点，还有很多我们无法开始命名。 OpenCV 框架提供了大量功能来处理各种图像处理任务，例如图像过滤，几何变换，绘图，处理不同的色彩空间，图像直方图等，这将是本章的重点。
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