目录 python之tkinter窗口 python之tkinter窗口 控件的用法：  Label     ： 标签          Frame:框架，就是一个容器. Entry:单行文本输入域 Text: Button:按钮部件是一个标准的Tkinter窗口部件，用实现各种按钮。按钮能够包含文本或图象. Listbox Scrollbar from tkinter import * root = Tk() #初始化窗口 root.title('窗口') root.resizable(width=True, height=F

tkinter提供了三个模块，可以创建弹出对话窗口：（使用必须单独导入模块） 1.messagebox　　消息对话框 　　示例：askokcancel import tkinter # 导入消息对话框子模块 import tkinter.messagebox # 创建主窗口 root = tkinter.Tk() # 设置窗口大小 root.minsize(300,300) # 声明函数 def okqqq(): # 弹出对话框 result = tkinter.messagebox.askokcancel(title = '标题~',message='\u5185\u5bb9\uff1a\u8981\u5403\u996d\u561b\uff1f')　　#

把指标和指标策略集中在Tkinter框架中显示 指标策略回测。Python 股票数据处理方法。 用户自己修改为自己的策略。里面有完整的说明信息，我们不再介绍设计原理了。我们给出全部程序代码和结果。 欢迎引用和转载。无需声明出处。Xie3802

概要 PiCameraApp：使用Tkinter / ttk用Python编写的Picamera库的图形用户界面（GUI）。 动机 在开发用于32x32 RGB矩阵的相机接口时，我一直在用代码对Picamera进行编程以测试选项。 我决定开发一个GUI，为所有Picamera的API提供接口。 由于我在Linux中没有做太多GUI编程，因此我使用了Tkinter API。 注意：我是一个旧的（旧的，旧的，旧的...等非常旧的）Windows程序员，可以追溯到Windows 2.1（Petzold）的时代。 Raspberry Pi上的Python语言和Linux都是我新手，因此请原谅对API

使用python编程实现一个简单的图像处理系统，其中ui界面部分使用的是python中的tkinter库，图像处理部分使用的是opencv库： 1）有交互界面； 2）提供图象几何变化功能，使用鼠标滚轮可对图像进行旋转、缩放、镜像操作，使用鼠标点击图像可对图像进行局部放大； 3）提供图像增强功能，支持根据文本框中输入的参数对图像进行线性、伽马和对数变换，在图像中加入噪声，使用不同大小，不同种类的滤波器对图像进行平滑和锐化操作； 4）提供图像分割功能，实现了基于简单阈值、自适应阈值、Otsu阈值、分水岭算法、区域生长算法的图像分割；

在python中gui编程有很多中选择，如果是相对简单的gui的话使用python自带的tkinter即可，但是由于tkinter没有详细的API文档，要使用起来比较麻烦，而且不够美观，如果是要求比较高的gui编程，推荐使用PyQt或者wxpython。 我在这里主要说一下tkinter中3种布局方式中的grid布局，在之前写个比较简单的软件的时候遇到了写问题，在此记录下来。 1. grid中的一些参数：需要声明的是，行列大小由该列/行中最大组件大小所决定！！ column: 对应的放置的所在的列序号 columnspan: 表示该组件需要横跨多少列 row: 对应的放置的所在的行序号

python 3.3下结合tkinter做的猜数字程序，供大家一起共同分享学习。

利用这个小游戏可以学习一下ython3.3中tkinter的使用方法复制代码 代码如下:# -*- coding: utf-8 -*-import tkinter as tkimport sysimport randomimport re number = random.randint(0,1024)running = Truenum = 0nmaxn = 1024nminn = 0 def eBtnClose(event):    root.destroy()def eBtnGuess(event):    global nmaxn    global nminn    global num

使用深度学习的多手写数字识别（TensorFlow-Keras） 要求 TensorFlow（Keras） 的Python 3.5 + Numpy（+ MKL适用于Windows） PIL（枕头） Opencv的 tkinter（python GUI） 关于项目 使用CNN（卷积神经网络）在MNIST数据集上训练模型 将模型另存为'mnist.h5'（train_digit_recognizer.py） 使用tkinter GUI制作画布并在其上写数字 使用PIL在画布上获取“手写数字”的副本，并以“ img_ {image_number} .png”的形式保存到“ / img”中 同样在OpenCV帮助下，通过识别轮廓，它可以处理多个数字 使用保存的模型'mnist.h5'从画布预测保存的手写数字图像 屏幕截图 绘图画布... 输出图像... 使用PIL-ImageGrab

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from tkinter import * import hashlib import time import json import requests import random LOG_LINE_NUM = 0 class MY_GUI(): def __init__(self,init_window_name): self.init_window_name = init_window_name self.headers = { 'User-Agent': '自己的U