我在MDI的主窗口中就放置了一个图片控件后，为什么我的菜单就打不开窗口了？是用opensheet打开的。。

pb函数库之窗口操作函数

OpenSheet 函数：OpenSheet 函数的主要作用是在 MDI 框架窗口中打开 MDI 子窗口，并在指定菜单中创建选择该子窗口的菜单项。

PB常用函数

- `windowtype` 是一个可选的字符串参数，指定要打开的窗体类型。- `parent` 是一个可选参数，用于指定窗体的父窗口。如果窗体将在MDI框架中打开，那么必须指定`parent`参数。

PB开发笔记

在 MDI 窗体中，可以使用 opensheet 函数打开子窗体，可以指定层叠样式或平铺样式。

Pb学生管理系统源代码.docx

如果验证成功，系统将打开主窗口并关闭登录窗口。菜单设计是提升用户体验的重要环节。例如，在学生管理菜单项的Clicked事件中，通过OpenSheet函数打开学生管理窗口。

YOLO26算法工业车间与城市道路安全标识及交通标志目标检测+训练好的模型+260张数据集+pyqt可视化界面.zip

附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面，页面底部含可视化效果预览，毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别（中文）：[安全标识(safety), 交通标志(traffic)] · 训练集：240 张 · 验证集：10 张 · 测试集：10 张 · 总计：260 张 该数据集精准聚焦于工业生产环境与城市道路交通场景，旨在为高危作业区域的安全警示系统及道路通行管理提供可靠视觉识别支持。通过采集真实工作现场与道路环境中的关键标识，该数据集有效支撑了对人员行为规范提示与交通状态预警的自动化感知需求，具备显著的工程实用价值与行业落地潜力。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 67 个 epoch，最终轮指标： 指标 | 数值 mAP50 | **0.7278** mAP50-95 | 0.6630 Precision | 0.7294 Recall | 0.7273 train/box_loss | 0.7483 train/cls_loss | 0.6857 val/box_loss | 0.6823 val/cls_loss | 1.8035 【训练过程分析】 67 轮训练后 mAP50 为 0.7278，模型基本收敛但还有提升余地。Loss 曲线下降正常，后期趋于平缓。mAP50-95 为 0.6630，定位精度尚可。 【模型性能评估】 Precision 0.7294、Recall 0.7273，精度高于召回，存在一定漏检。多类检测中，不同类别性能可能有差异，需关注... 使用场景：毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。