本文目录一览：
- 1、Qt中绘图框架介绍
- 2、基于Qt可视化的常见OpenCV图像处理实现(附源码)
- 3、支持GPU图形硬件加速的QT数据可视化框架编程实战之三维散点图从入门...
- 4、PCL点云处理库-QT-VTK高阶实践
- 5、推荐用什么软件写Qt?
- 6、QT数据可视化框架编程实战之三维柱状图从入门到精通_支持图形硬件加速...
Qt中绘图框架介绍
Qt中的绘图框架是Graphics View框架，它主要用于解决QPainter绘图的局限性。以下是关于Graphics View框架的详细介绍：主要构成：视图：为用户提供可视化场景内容的视图小部件，可以为一个场景设置多个视图以提供不同的视口，支持滚动功能，方便在大型场景中导航。同时，支持OpenGL渲染。
简介：专为大量图形绘制和动画设计的框架。功能：提供高效的图形管理和渲染能力。适用场景：适用于多种QT应用程序，尤其是Widgets。QChart：简介：针对统计图表提供的专门解决方案。功能：用于数据可视化，支持多种图表类型。适用场景：主要局限于数据可视化需求。QML中的Canvas：简介：QML中用于绘图的元素。
综上所述，QGraphicsScene在Qt图形视图框架中提供了一个灵活且高效管理2D图形布局的平台，通过丰富的成员函数和属性，允许开发者轻松地构建复杂且互动性强的图形界面。
QGraphicsScene是Qt图形视图框架中用于管理2D图形项的容器，以下是对QGraphicsScene的详细解释：基本功能：图形项管理：QGraphicsScene作为图形项的容器，用于可视化图形在二维曲面上的布局。事件传播：场景会将事件传播至视图，通过事件机制确保图形项能够响应用户操作。
拥有较为完善的文档和丰富的实例程序。最新版本中增加了新的绘图控件，如线性坐标和对数坐标转换的函数，重新设计的旋钮控件和滑动控件，以及对OpenGL的基本支持。QChart QChart是Qt图表使用图形视图框架以便于集成。管理不同类型的系列和其他图表相关对象（如图例和轴）的图形表示。
QT数据可视化框架编程实战之三维柱状图从入门到精通的关键点如下：QT数据可视化框架与三维柱状图：框架概述：QT数据可视化框架提供了三维柱状图、三维散点图和三维曲面图三种图形可视化方式。Q3DBars组件：专注于Q3DBars组件，用于实现三维柱状图，支持三个坐标轴：X轴、Z轴和Y轴。
基于Qt可视化的常见OpenCV图像处理实现(附源码)
1、该软件是一种基于OpenCV库的图像处理工具，采用Python编写，集成了图像处理和图形界面两大模块。通过多种图像处理算法，实现了形态学运算、去噪、特征提取等功能，并提供了用户友好的图形界面，方便用户进行图像处理操作。
2、第一步：创建QT项目，在pro文件中添加相机的引用文件。1）添加海康的库。将海康SDK库MVS\Development\Includes和MVS\Development\Libraries\win64复制到工程目录下，并添加到.pro文件中。在.pro文件中会自动显示相关代码，随后在后面添加依赖项。2）配置OpenCV。
3、基于OpenCV与Qt5的卡尺找圆工具：有开发者已经基于OpenCV和Qt5框架构建了卡尺找圆工具，这些工具通常具有友好的用户界面和强大的图像处理功能，可以帮助用户快速准确地找到图像中的圆形轮廓。
4、更新显示：在缩放比例变化后，重新计算选择框的位置和大小，并更新QGraphicsView的显示内容。通过以上步骤，你可以实现一个Python + QGraphicsView的图像及区域选择随窗口动态缩放的功能。这个方案结合了QGraphicsView的灵活性和opencv库的强大图像处理能力，能够满足大多数图像处理和显示的需求。
支持GPU图形硬件加速的QT数据可视化框架编程实战之三维散点图从入门...
1、理解QT数据可视化框架的GPU加速：核心功能：QT数据可视化框架基于OpenGL实现GPU图形硬件加速，显著优化了大数据处理性能。三维散点图支持：QT三维散点图作为框架的一部分，同样支持GPU硬件加速，确保数据展示流畅高效。
2、QT数据可视化框架与三维柱状图：框架概述：QT数据可视化框架提供了三维柱状图、三维散点图和三维曲面图三种图形可视化方式。Q3DBars组件：专注于Q3DBars组件，用于实现三维柱状图，支持三个坐标轴：X轴、Z轴和Y轴。
3、在QT6框架下，实现高性能统计图框架对于展示百万数据点的曲线图至关重要。运行时，即使是100万个数据点的曲线图，由于GPU硬件加速，显示效果依然流畅。100万点运行时，虽然GPU占用率增加，但曲线图仍保持了实心条块状，这是由于大量数据点密集造成的视觉效果。
4、QT6框架的高性能统计图框架在处理百万数据点的曲线图时表现出色。100万个数据点的运行结果显示，QT利用GPU硬件加速功能，尽管数据点数量大幅增加，但运行效果稳定。曲线图看似实心是由于大量数据点重叠。
5、pandas：强大的分析结构化数据的工具集，基于numpy扩展而来，提供了便捷的数据处理函数和方法。Scipy：基于Python的matlab实现，旨在实现matlab的所有功能，提供了众多数学、科学以及工程计算中常用的库函数。Plotly：提供的图形库可以进行在线WEB交互，支持多种图形类型，如线图、散点图、热图等。
PCL点云处理库-QT-VTK高阶实践
PCL（Point Cloud Library）是一个大型跨平台开源C++编程库，专注于点云处理。它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，支持点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等功能。结合QT和VTK，可以构建功能强大的点云处理应用程序。
编译VTK时启用Qt支持：在编译VTK时，需要确保启用了Qt支持。这通常可以通过CMakeGui进行配置。在CMake的配置选项中，找到与Qt相关的选项，并确保它们被勾选。同时，需要选择正确的Qt版本和Qt的安装目录（Qt6_dir）。这一步是确保VTK能够支持Qt功能的基础。
检查QVTKWidget：在运行时，检查你的窗体上是否成功显示了QVTKWidget控件。你可以通过向控件中添加点云数据或其他VTK内容来进一步验证其功能。注意事项版本适配：确保Qt、VTK和PCL的版本相互匹配，以避免版本不匹配导致的问题。编译环境：确保你的编译环境配置正确，包括编译器、CMake版本等。
按照以上步骤操作后，你的Ubuntu 104系统应该已经成功安装了QtVTK1和PCL1，并准备好用于Qt开发ROS项目以及处理点云数据。
PCL是一个模块化的现代C++模板库，完全适用于3D点云处理。它基于以下第三方库：Boost、Eigen、FLANN、VTK、CUDA、OpenNI、Qhull等，实现了点云相关的获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等功能。
在Win10系统下，Visual Studio 2022配置PCL11点云库的步骤如下：下载PCL11文件：从Github下载PCL11相关的两个文件，推荐使用迅雷下载以提高速度。安装PCL11：运行“PCL11AllInOnemsvc2022win6exe”文件。
推荐用什么软件写Qt?
1、推荐使用VSCode配合Qt Configure插件或者QtCreator来写Qt。以下是两款软件的优缺点分析：VSCode配合Qt Configure插件： 优点： 代码格式化便捷：VSCode内置了强大的代码格式化功能，可以自动整理代码格式，提高代码可读性。
2、GammaRay是KDAB开发的一款Qt应用程序的内省工具，通过QObject内省机制，允许开发者在应用程序运行时观察和操作应用程序，支持本地工作站和远程嵌入式目标的运行。适用于需要在运行时检查和调试应用程序的场景，对于分析QML应用软件的实际运行情况非常有帮助。
3、Qt Creator Qt Creator集成了编写C/C++代码、QML代码、QRC资源文件、QSS式样的能力。它还支持使用Qt Designer进行UI界面设计，同时也允许手工编写代码。Qt Creator的自由度高，适应复杂和简单的界面设计，适用于熟悉QT框架的软件工程师。
4、C++作为一种强大的编程语言，具备底层硬件控制和高性能计算的能力。这使得C++能够满足上位机软件对于复杂计算、数据处理和实时响应等需求。Qt作为C++的框架，提供了丰富的功能模块，如网络通信、数据库连接、图像处理等。这些功能模块使得开发者可以快速构建出功能强大的上位机软件。
5、QGIS：这是一个开源的地理信息系统（GIS）软件，广泛用于地理数据分析。它的用户界面是建立在Qt之上的，允许用户轻松地在地图上添加数据、分析空间信息以及创建和导出地图。 Eclipse with Qt Add-on：Eclipse是一个流行的开发工具，其本身并非使用Qt开发。
6、在选择PC客户端软件开发框架时，SciTe、VS（VisualStudio）和QT都是常见的选择，它们各自有不同的优势和适用场景。具体选择取决于项目的需求和开发者的偏好。VisualStudio（VS）：优势：-强大的集成开发环境（IDE），支持多种编程语言，包括C++、C#等。-丰富的工具和插件，使开发更加高效。
QT数据可视化框架编程实战之三维柱状图从入门到精通_支持图形硬件加速...
1、框架概述：QT数据可视化框架提供了三维柱状图、三维散点图和三维曲面图三种图形可视化方式。Q3DBars组件：专注于Q3DBars组件，用于实现三维柱状图，支持三个坐标轴：X轴、Z轴和Y轴。入门应用实例：基础示例：通过示例展示如何使用QT数据可视化框架生成典型的三维柱状图，包含坐标轴与柱体，直观呈现三维数据。
2、核心功能：QT数据可视化框架基于OpenGL实现GPU图形硬件加速，显著优化了大数据处理性能。三维散点图支持：QT三维散点图作为框架的一部分，同样支持GPU硬件加速，确保数据展示流畅高效。创建三维散点图：类型定义：使用Q3DScatter类型创建三维散点图，它继承自QAbstract3DGraph，属于QWindow窗口类型。
3、在QML中，QT统计图提供了QML数据类型，方便在Qt Data Visualization模块之外的QML应用中使用。而Qt Data Visualization模块是QT框架中另一个用于数据可视化的工具，尽管本文主要关注QT统计图，但两者都为数据展示提供了强大支持。
4、QT6框架的高性能统计图框架在处理百万数据点的曲线图时表现出色。100万个数据点的运行结果显示，QT利用GPU硬件加速功能，尽管数据点数量大幅增加，但运行效果稳定。曲线图看似实心是由于大量数据点重叠。
5、HighchartsHighcharts是一款纯JavaScript编写的图表库，为你的Web网站、Web应用程序提供直观、交互式图表。当前支持折线、曲线、区域、区域曲线图、柱形图、条形图、饼图、散点图、角度测量图、区域排列图、区域曲线排列图、柱形排列图、极坐标图等几十种图表类型。
6、QBar3DSeries是与三维柱状图配合使用的序列类型，用于通过一组数据点生成柱体图形。序列应用实例 基于底层支持图形硬件加速的特性，QT数据可视化框架能够提供高性能的图形渲染。演示了如何使用Q3DBars与QWidget窗口结合使用，以及如何创建多系列三维柱状图。