view/scect框架, scene高度比view高,view 拖动边框resize时候,怎么固定左上角为基准缩放?

Jue_Xin 2017-12-30 09:18:32
就像游览器一样,内容很长,游览器拉伸的时候,内容还是以左上角为基准,但是是缩放效果。
目前view默认是以中心为缩放?

试过设置ViewportAnchor的三个参数,也没有什么效果。

各位有试过实现这种效果吗?或者有什么建议?
...全文
454 3 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
3 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
Jue_Xin 2018-01-02
  • 打赏
  • 举报
回复
Jue_Xin 2017-12-31
  • 打赏
  • 举报
回复
UPUPUP,思路卡住了各位帮帮忙
Jue_Xin 2017-12-30
  • 打赏
  • 举报
回复
@foruok 大神帮忙提供一下思路?
PyTorch版的YOLOv8支持性能的实时实例分割。TensorRT是针对英伟达GPU的加速工具。ONNX (Open Neural Network Exchange) 作为一个开放的网络模型中间表示(IR)格式,提供了跨框架兼容性。可以方便不同的框架轻松地交换模型,有助于框架之间的互操作性。本课程讲述如何对YOLOv8实例分割的PyTorch权重文件转成ONNX格式并进行TensorRT加速部署。相比与直接使用TensorRT API构建推理引擎,本方法更具灵活性,可用于修改YOLOv8网络架构后的模型部署。课程亮点包括:YOLOv8实例分割的PyTorch权重文件转成ONNX,再转成TensorRT 推理引擎支持在GPU上端到端TensorRT加速部署,包括预处理(图像resize, 归一化)、网络推理、后处理(非极大抑制) 均在GPU上执行支持FP16加速提供C++和Python的TensorRT加速命令接口分别在Windows和Ubuntu系统上做YOLOv8的ONNX转换及TensorRT部署演示支持图片、图片文件夹、视频文件的TensorRT的加速推理提供YOLOv8的ONNX转换及TensorRT加速部署代码和代码解析文档实测推理速度提2倍以上。课程内容包括:原理篇(YOLOv8网络架构与组件、TensorRT基础、ONNX基础、CUDA编程方法)实践篇(Windows和Ubuntu系统上的ONNX模型转换及TensorRT加速部署流程演示)代码解析篇(YOLOv8的ONNX模型转换及TensorRT加速的代码解析) 

16,173

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
Qt 是一个跨平台应用程序框架。通过使用 Qt,您可以一次性开发应用程序和用户界面,然后将其部署到多个桌面和嵌入式操作系统,而无需重复编写源代码。
社区管理员
  • Qt
  • 亭台六七座
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧