主要介绍了python3.x+pyqt5实现主窗口状态栏里（嵌入）显示进度条功能，本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

本压缩包包含一个xml样例文件和一个python原程序，实现了python 解析xml树形信息后，自动填充到 QTreeWidget 的每一个 QTreeWidgetItem 上，从而不用QtreeView的model模型，自动适应自定义树（Tree）形结构信息的方法。

在加载时候程序出现用户系统，后台系统以及退出选项。 对于用户系统，在选择后出现用户登录和注册功能，在用户登录后，出现用户操作界面，并设计一下关于用户操作的基本功能：功能包含填报信息（信息内容为姓名，性别，部门），查询本人信息（查询时显示的信息是姓名，性别，部门，审核状态），修改自身的填报信息，修改自己账号的密码，退出功能。对于后台系统，在选择后出现管理员登录，在管理员登录后，出现后台操作界面，并设计一下关于后台操作的基本功能：其中功能包含查询所有用户填报的信息（采用模糊查询功能，即根据某个词查询关于这个词的信息），修改添加删除用户所填报的信息功能（信息包含姓名，性别，部门，审核状态），添加修改部门名称，审核用户状态的功能（用于审核用户提交的信息状态），退出功能。

Python俄罗斯方块源码 PyQt5俄罗斯方块源码，亲测可用 游戏概述 本游戏是一个基于 Pygame 库的俄罗斯方块游戏，玩家需要控制下落的方块，使其拼接成完整的一行或多行并消除，以获得得分 游戏规则 玩家需要控制下落的方块，使其拼接成完整的一行或多行并消除，以获得得分。 方块可以左右移动，旋转或加速下落。 当方块下落到底部或与其他方块重叠时，就固定在当前位置，不能再移动或旋转。 当所有方块堆叠到屏幕顶部时，游戏结束。 游戏界面 游戏界面包括如下元素： 俄罗斯方块区域：用于显示下落的方块和已固定的方块。 得分区域：用于显示当前得分。 游戏结束提示：当游戏结束时，屏幕上方会显示 GAME OVER。 游戏实现 游戏的实现采用了 Pygame 库，主要包括如下几个部分： 方块类：用于表示每个方块。 形状类：用于表示每个下落的形状，包括方块的颜色和位置。 碰撞检测：用于检测形状是否与其他方块重叠。 游戏逻辑：包括控制形状的移动，旋转和加速下落，以及消除完整的行等。 游戏界面：用于显示游戏界面和更新得分等。 运行环境 本游戏需要 Python 3 和 Pygame 库。可以在 Win

用PyQt5制作的一个上位机软件，用来控制一个Arduino四自由度机械臂.当然，为了扩展的需要，界面是按照六自由度机械臂制作的。

资源包包含一个pycharm工程，其中包含两个.py文件，展示了Intel公司的RealsenseD435i深度相机API的基本操作，结合PyQt制作了基本的窗体应用程序。 主要内容：D435i深度相机数据流的开启、RGB图和深度图的获取与对准、深度图的后处理、IMU数据的获取和相机姿态的绘制、相关的PyQt窗体界面的设计等等。 希望该资源能够帮助到大家！

本文主要讲解使用多线程模块QThread解决PyQt界面程序唉执行耗时操作时，程序卡顿出现的无响应以及界面输出无法实时显示的问题。用户使用工具过程中出现这些问题时会误以为程序出错，从而把程序关闭。这样，导致工具的用户使用体验不好。下面我们通过模拟上述出现的问题并讲述使用多线程QThread模块解决此类问题的方法。 PyQt程序卡顿和无法实时显示问题现象 使用PyQt界面程序，点击运行按钮后，程序在显示框中每秒打印1个数字。程序代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- import sys import time from PyQt5.QtCore import QThrea

将YOLOv5行人重识别+PYQT5操作画面相结合，可以实现以下功能： 1. 基于已训练的行人重识别模型，实时进行行人框标注，以进行后续的行人识别。 2. 进行行人框标注后，自动保存到query文件中，得到行人特征，并在输入视频帧中进行行人重识别 3. 操作画面使用PYQT进行简单设计，可以选择输入视频、照片等，并实时显示画面 4. 引用大佬博客https://blog.csdn.net/z240626191s/article/details/129221510?spm=1001.2014.3001.5501

一、项目主要技术 Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5界面设计、sqlite3数据库 本系统使用dlib作为人脸识别工具，dlib提供一个方法可将人脸图片数据映射到128维度的空间向量，如果两张图片来源于同一个人，那么两个图片所映射的空间向量距离就很近，否则就会很远。因此，可以通过提取图片并映射到128维空间向量再度量它们的欧氏距离是否足够小来判定是否为同一个人。 二、方法实现、实现步骤 1、实例化人脸检测模型、人脸关键点检测模型、人脸识别模型 2、电脑摄像头设备加载一对图片 3、分别获取图片中的人脸图片所映射的空间向量，即人脸特征值 4、计算特征向量欧氏距离，根据阈值判断是否为同一个人 dlib人脸特征检测原理 1、提取特征点：例： 2、将特征值保存 3、计算特征数据集的欧氏距离作对比，当误差小于一定阙值就判定为同一人。 其他学习项目： OpenCV+dlib人脸识别门禁管理系统Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5、sqlite3数据库 OpenCV+dlib人脸识别考勤管理系统Python语言、dlib、OpenCV

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