继承QGraphicsItem类的Update问题

lucky土豆happy 2017-07-19 01:25:51
我想实现一个文本内容会定时更新,背景是图片的小控件.但是现在遇到问题,定时200ms更新,但文字没有按我设计的被更新。。。做法如下:
1、继承QGraphicsItem类新做了一个类ItemStatusDispSticky,实现了boundingRect(),shape(),paint()函数。
在paint()函数里使用drawText()把成员变量的值(字符串,数值,有另外的函数更新这些值)输出到画面上。
2、通过AddItem()添加到继承QGraphicsScene的Scene类里了。
3、在MainWind(public QMainWindow) 类里设了一个200ms的timer,
并且在timerEvent()函数里去设ItemStatusDispSticky的显示属性setVisible(true),然后调用ItemStatusDispSticky负类的更新函数update(QRect(-100, 500, 454, 340))来更新ItemStatusDispSticky类的显示。

希望达到的效果是:ItemStatusDispSticky里的文字信息200ms更新一次。
实际的效果是:ItemStatusDispSticky的文字没有定时更新到画面上,只有我用鼠标的滚轮来放大或缩小画面时文字才被更新。

那位大侠给指导下,为啥update()不更新,然后怎样才能达到我想要的效果。谢谢!
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lucky土豆happy 2017-07-19
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已解决。 原因在于:ItemStatusDispSticky类的boundingRect() 返回的rect太小!同时要在sence里update。
lucky土豆happy 2017-07-19
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引用 2 楼 qqwangfan 的回复:
不要在定时器了发送update。在定时器里只修改文字信息,再将修改的文字信息在paint()里面画。也就是paint()只负责画,定时器只负责修改,不跟ui页面有关系。
谢谢回答! 修改文字的工作是在paint()函数里写的,在定时器的timeout()里只是想通过update()让画面更新,我不知道这样做为什么不对。 sence里同时还有其他的继承QGraphicsItem的图片背景的子类,这些子类是通过setpos()让图像动起来的(没有文字更新)。 如果调用sence自己的update(),除了有问题的便利贴(ItemStatusDispSticky类),其它所有的控件都被更新了,还会出现拖尾现象。想单独更新便利贴(ItemStatusDispSticky)。 现在是只有我在扩大或缩小画面时,便利贴(ItemStatusDispSticky类)的画面才被更新了。似乎是大小改变是触发了paint()调用。有没有其他的什么事件可以触发paint()。 或者有没有什么方法可以在便利贴(ItemStatusDispSticky类)里取得到Qpainter,自己画?俺是QT小白,不太懂。。。 我自己写函数里新建的QPainter用不了,运行起来就提示:QPainter::setFont: Painter not active。。。。所以也画不出
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不要在定时器了发送update。在定时器里只修改文字信息,再将修改的文字信息在paint()里面画。也就是paint()只负责画,定时器只负责修改,不跟ui页面有关系。
lucky土豆happy 2017-07-19
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试了很多方法都不行,求助,求助!
内容概要:本文围绕“阶梯碳下考虑P2G-CCS与供需灵活响应的IES优化调度”展开,基于Matlab平台构建综合能源系统(IES)在阶梯式碳交易机制下的优化调度模型。研究深度融合电制气(P2G)与碳捕集、利用与封存(CCS)技术,结合需求侧灵活响应机制,旨在提升系统的低碳运行能力与经济性。通过建立多能流耦合的优化模型,协调电力、天然气、热力等多种能源形式的协同调度,有效降低系统碳排放强度,并借助YALIMIP工具包调用求解器进行高效求解。文档提供了完整的代码实现、模型构建流程与结果分析方法,涵盖从问题建模到仿真实现的全过程,具备较强的可复现性与科研参考价值。; 适合人群:具备电力系统、能源系统或优化建模相关背景的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、碳减排策略、P2G与CCS技术集成研究的专业人员,需熟练掌握Matlab编程与基本的数学规划知识。; 使用场景及目标:①用于研究阶梯式碳交易政策下综合能源系统的低碳经济调度策略;②支撑P2G-CCS技术与需求响应机制在IES中的仿真集成与性能评估;③作为撰写高水平学术论文(如EI/SCI收录)的技术基础与复现资源,推动碳中和背景下能源系统优化方向的创新研究。; 阅读建议:建议结合百度网盘提供的完整代码与资料包,按照模块逐步调试程序,重点理解目标函数的设计逻辑、碳交易成本的建模方式、约束条件的数学表达及求解器的配置方法,同时关注多能耦合设备的建模细节,配合公众号“荔枝科研社”获取持续的技术支持与案例拓展。
内容概要:本文系统研究了基于卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)融合的CNN-SVM混合模型在数据分预测中的应用,尤其聚焦于工业故障识别领域。通过Matlab平台实现,该方法首先利用CNN强大的多层次特征提取能力对原始输入数据进行深度特征学习,自动捕获关键局部模式与空间结构信息,随后将提取的高层特征作为输入传递至SVM分器,借助SVM在高维空间中小样本条件下卓越的分性能与泛化能力完成最终判别任务。文中详尽阐述了模型的整体架构设计、网络参数配置、训练优化流程及特征迁移机制,充分结合了深度学习在特征表达上的优势与传统机器学习在分决策上的稳健性。实验部分通过实际故障数据集验证了该混合模型相较于单一CNN或SVM模型在分准确率、鲁棒性和抗过拟合能力方面的显著提升,证明了其在复杂故障诊断任务中的有效性与先进性; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习理论基础,熟悉Matlab编程环境,从事故障诊断、模式识别、智能制造、电力系统监控或工业数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术开发者; 使用场景及目标:① 应用于旋转机械、电力设备、航空航天等领域的多别故障识别与状态监测;② 掌握深度特征提取与传统分器融合的技术路径,提升小样本、高噪声环境下数据分的精度与可靠性;③ 为撰写高水平学术论文、开展科研项目或工程实践提供可复现的算法框架与完整代码支持; 阅读建议:读者应深入理解CNN与SVM的协同工作机制,重点分析特征提取层与分层之间的接口设计,建议动手运行并调试所提供的Matlab代码,尝试在不同数据集上进行迁移实验与参数调优,以全面掌握该混合模型的应用技巧与优化策略。

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