基于Qt5开发图形界面——WiringPi调用Linux单板电脑IO
Qt5——WiringPi
- Qt5
- WiringPi
- 示例
- 教程
Qt5

Qt是一种跨平台的应用程序开发框架。它被广泛应用于图形用户界面(GUI)开发,可以用于构建桌面应用程序、移动应用程序和嵌入式应用程序。Qt提供了丰富的功能和工具,使开发人员可以快速、高效地构建各种类型的应用程序。
下面是一些Qt的主要特点和优势:
跨平台性:Qt可以在多个操作系统上运行,包括Windows、MacOS、Linux和嵌入式系统等。这意味着可以使用相同的代码库开发应用程序,并在不同平台上部署和运行。
强大的图形用户界面:Qt提供了一套丰富的UI控件和布局管理器,使开发人员可以轻松创建各种各样的用户界面。它还支持自定义样式和主题,以满足不同应用程序的设计需求。
多语言支持:Qt支持多种编程语言,包括C++、Python、JavaScript和QML。可以根据自己的喜好和项目需求选择适合的编程语言。
数据库集成:Qt提供了对各种数据库的支持,包括SQLite、MySQL和PostgreSQL等。这使得开发人员可以轻松地将应用程序与后端。
Qt 5.15 https://doc.qt.io/qt-5/classes.html
WiringPi

WiringPi是一套用于树莓派(Raspberry Pi)的C编程库,它提供了方便使用GPIO(通用输入/输出)的函数和工具。GPIO是连接树莓派与其他电子设备的接口,可以用于读取传感器的数据、控制LED灯、操作电机等等。
WiringPi库使得在树莓派上进行GPIO编程变得更加简单和方便。它包含了一系列函数,可以直接通过编程来配置和控制GPIO引脚的状态,比如设置引脚为输入或输出模式,读取或写入引脚的电平状态,以及注册中断等。
此外,WiringPi还提供了一些实用工具,比如gpio命令行程序,可以通过命令行方式来控制GPIO引脚的状态,而无需编写代码。这对于快速测试和调试GPIO功能非常有帮助。
总之,WiringPi是一个强大而实用的C编程库,为树莓派提供了简单、灵活和可靠的接口,使得GPIO编程变得更加容易。
某个人博客总结文档 https://www.cnblogs.com/lulipro/p/5992172.html
WiringPi2 https://www.rubydoc.info/gems/wiringpi2/2.0.1/WiringPi/GPIO
示例
pushButton点灯

LIBS += -lwiringPi
头文件添加
#include "wiringPi"
#include "widget.h"
#include "ui_widget.h"Widget::Widget(QWidget *parent) :QWidget(parent),ui(new Ui::Widget)
{ui->setupUi(this);wiringPiSetup();pinMode(2,OUTPUT);
}Widget::~Widget()
{delete ui;
}void Widget::on_pushButton_clicked()
{static char io = 0;if(io == 0){digitalWrite(2,HIGH);io = 1;ui->pushButton->setText("关灯");}else{digitalWrite(2,LOW);io = 0;ui->pushButton->setText("开灯");}
}
教程
【速学Linux】手把手教你学嵌入式Linux Qt5(C++)开发
相关文章:
基于Qt5开发图形界面——WiringPi调用Linux单板电脑IO
Qt5——WiringPi Qt5WiringPi示例教程 Qt5 Qt是一种跨平台的应用程序开发框架。它被广泛应用于图形用户界面(GUI)开发,可以用于构建桌面应用程序、移动应用程序和嵌入式应用程序。Qt提供了丰富的功能和工具,使开发人员可以快速、高…...
【MySQL】组合查询
目录 一、组合查询 1.创建组合查询 2.union规则 3.包含或取消重复的行 4.对组合查询结果排序 一、组合查询 多数SQL查询都只包含从一个或多个表中返回数据的单条SELECT语句。MySQL也允许执行多个查询(多条SELECT语句),并将结果作为单个查…...
ChatGPT:引领人机交互的未来
前言 在信息技术飞速发展的时代,人机交互的方式也在不断演进。技术对人们生活和工作的影响。本文将带您深入探讨一款引领人机交互未来的人工智能模型——ChatGPT。 ChatGPT简介 ChatGPT 是一种由开放AI(OpenAI)开发的人工智能模型…...
【算法】经典的八大排序算法
点击链接 可视化排序 动态演示各个排序算法来加深理解,大致如下 一,冒泡排序(Bubble Sort) 原理 冒泡排序(Bubble Sort)是一种简单的排序算法,它通过多次比较和交换相邻元素的方式,将…...
防溺水预警识别系统算法
防溺水预警识别系统旨在通过opencvpython网络模型深度学习算法,防溺水预警识别系统算法实时监测河道环境,对学生等违规下水游泳等危险行为进行预警和提醒。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行࿰…...
Redis 的整合 Jedis 使用
大家好 , 我是苏麟 , 今天带来 Jedis 的使用 . Jedis的官网地址: GitHub - redis/jedis: Redis Java client 引入依赖 <!--jedis--> <dependency><groupId>redis.clients</groupId><artifactId>jedis</artifactId><version…...
Mainline Linux 和 U-Boot编译
By Toradex胡珊逢 Toradex 自从 Linux BSP v6 开始在使用 32位处理器的 Arm 模块如 iMX6、iMX6ULL、iMX7 上提供 mainline/upstream kernel ,部分 64位处理器模块如 Verdin iMX8M Mini/Plus 也提供实验性支持。文章将以季度发布版本 Linux BSP V6.3.0 为例介绍如何下…...
Mycat教程+面试+linux搭建
目录 一 MyCAT介绍 二 常见的面试题总结 三 linux下搭建Mycat 一 MyCAT介绍 1.1. 什么是MyCAT? 简单的说,MyCAT就是: 一个彻底开源的,面向企业应用开发的“大数据库集群” 支持事务、ACID、可以替代Mysql的加强版数据库 一个可…...
基于工作过程的高职计算机网络技术专业课程体系构建策略
行业人才需求分析高职教育是面向地方行业培养技能型、应用型人才,因此, 在课程体系的构建上要走社会调研、构建岗位群、构建专业模块及课程设置“四步 曲”。即通过社会行业需求调查研究,构建岗位群,设置相应的专业模块…...
(笔记四)利用opencv识别标记视频中的目标
预操作: 通过cv2将视频的某一帧图片转为HSV模式,并通过鼠标获取对应区域目标的HSV值,用于后续的目标识别阈值区间的选取 img cv.imread(r"D:\data\123.png") img cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV) plt.figure(1), plt.imshow…...
一、计算机硬件选购
计算机硬件选购 一、设备选购1.1 I/O设备1.2 机箱1.3 主板1.3.1 主板芯片组的命名方式1.3.2 主板版型1.3.3 Z790-a(DDR5)主板参数 1.4 CPU1.5 硬盘1.6 显卡1.7 内存条1.8 散热器(水冷)1.9 电源、风扇、网线、插线板1.9.1 电源1.9.2 风扇1.9.3 网线1.9.4 …...
Dockerfile制作LAMP环境镜像
文章目录 使用Dockerfile制作LAMP环境镜像编写Dockerfile不修改默认页面修改默认页面 Start Script目录结构及文件登录私有仓库给镜像打标签上传镜像页面检查检测镜像可用性 使用Dockerfile制作LAMP环境镜像 编写Dockerfile 不修改默认页面 FROM centos:7 MAINTAINER "…...
暴力递归转动态规划(二)
上一篇已经简单的介绍了暴力递归如何转动态规划,如果在暴力递归的过程中发现子过程中有重复解的情况,则证明这个暴力递归可以转化成动态规划。 这篇帖子会继续暴力递归转化动态规划的练习,这道题有点难度。 题目 给定一个整型数组arr[]&…...
debian apt error: Package ‘xxx‘ has no installation candidate
新的debian虚拟机可能会出现这个问题。 修改apt的source.list,位于/etc/apt/source.list,添加两行: deb http://deb.debian.org/debian bullseye main deb-src http://deb.debian.org/debian bullseye main执行: sudo apt-get u…...
c#设计模式-结构型模式 之 外观模式
概述 外观模式(Facade Pattern)又名门面模式,隐藏系统的复杂性,并向客户端提供了一个客户端可以访问系统的接口。这种类型的设计模式属于结构型模式,它向现有的系统添加一个接口,来隐藏系统的复杂性。该模式…...
Focal Loss-解决样本标签分布不平衡问题
文章目录 背景交叉熵损失函数平衡交叉熵函数 Focal Loss损失函数Focal Loss vs Balanced Cross EntropyWhy does Focal Loss work? 针对VidHOI数据集Reference 背景 Focal Loss由何凯明提出,最初用于图像领域解决数据不平衡造成的模型性能问题。 交叉熵损失函数 …...
运算符(个人学习笔记黑马学习)
算数运算符 加减乘除 #include <iostream> using namespace std;int main() {int a1 10;int a2 20;cout << a1 a2 << endl;cout << a1 - a2 << endl;cout << a1 * a2 << endl;cout << a1 / a2 << endl;/*double a3 …...
开源与专有软件:比较与对比
🌷🍁 博主猫头虎 带您 Go to New World.✨🍁 🦄 博客首页——猫头虎的博客🎐 🐳《面试题大全专栏》 文章图文并茂🦕生动形象🦖简单易学!欢迎大家来踩踩~🌺 &a…...
openResty+lua+redis实现接口访问频率限制
openResty简介: OpenResty 是一个基于 Nginx 与 Lua 的高性能 Web 平台,其内部集成了大量精良的 Lua 库、第三方模块以及大多数的依赖项。用于方便地搭建能够处理超高并发、扩展性极高的动态 Web 应用、Web 服务和动态网关。 OpenResty 通过汇聚各种设…...
自动化测试(三):接口自动化pytest测试框架
文章目录 1. 接口自动化的实现2. 知识要点及实践2.1 requests.post传递的参数本质2.2 pytest单元测试框架2.2.1 pytest框架简介2.2.2 pytest装饰器2.2.3 断言、allure测试报告2.2.4 接口关联、封装改进YAML动态传参(热加载) 2.3 pytest接口封装ÿ…...
深入解析IoU(Jaccard系数)在目标检测中的关键作用与高效实现
1. IoU究竟是什么?从基础概念到视觉理解 第一次接触目标检测时,我对着论文里满屏的"IoU"缩写发懵——这到底是个什么魔法指标?后来在调试YOLO模型时才发现,这个看似简单的比值,实际上是整个检测任务的基石性…...
AnythingLLM文档处理革命:如何用统一接口解析20+文件格式构建智能知识库
AnythingLLM文档处理革命:如何用统一接口解析20文件格式构建智能知识库 【免费下载链接】anything-llm 这是一个全栈应用程序,可以将任何文档、资源(如网址链接、音频、视频)或内容片段转换为上下文,以便任何大语言模型…...
从提示词到执行:OpenClaw百川2-13B-4bits自动化任务拆解全流程
从提示词到执行:OpenClaw百川2-13B-4bits自动化任务拆解全流程 1. 为什么需要任务拆解 上周我需要整理一批行业报告数据,手动操作需要反复在浏览器、Excel和记事本之间切换。当我尝试用OpenClaw百川2-13B模型实现自动化时,发现简单的"…...
QT项目实战:zlib数据压缩与解压缩的集成与应用
1. 为什么QT项目需要zlib数据压缩 在开发QT应用程序时,我们经常会遇到需要处理大量数据的场景。比如网络传输中的文件发送、本地日志文件的存储、或者游戏资源包的打包。这时候数据压缩就显得尤为重要了。zlib作为一个轻量级的高效压缩库,可以帮助我们将…...
Visio网络拓扑图绘制实战:从基础操作到高级定制
1. Visio网络拓扑图绘制入门指南 第一次接触Visio画网络拓扑图时,我也被那些复杂的图标和连接线搞得头晕眼花。但用顺手后发现,这玩意儿比PS简单多了,就像用Word画图一样自然。先说说最基础的准备工作:安装Visio时记得勾选"网…...
从零到一:在KEIL5中高效搭建华大HC32F460单片机开发环境
1. 开发环境搭建前的准备工作 第一次接触华大HC32F460单片机时,我完全被各种文件搞得晕头转向。后来才发现,只要理清楚文件结构,搭建开发环境其实并不复杂。这里分享下我的实战经验,帮你避开那些新手常踩的坑。 首先需要明确的是…...
物联网项目实战:ESP32S3 解析 AS608 指纹特征数据包(二)
1. 数据包结构深度解析 第一次拿到AS608指纹模块的原始数据包时,我盯着那一串十六进制数看了足足半小时。就像拆解一个俄罗斯套娃,需要层层剥离才能找到核心的指纹特征数据。实测发现,完整的数据包包含三个关键部分: 包头标识&…...
5步搞定开源工具试用限制解除方案:设备标识符重置完整指南
5步搞定开源工具试用限制解除方案:设备标识符重置完整指南 【免费下载链接】go-cursor-help 解决Cursor在免费订阅期间出现以下提示的问题: Youve reached your trial request limit. / Too many free trial accounts used on this machine. Please upgrade to pro.…...
百川2-13B量化版性能实测:OpenClaw长任务下的Token消耗与稳定性
百川2-13B量化版性能实测:OpenClaw长任务下的Token消耗与稳定性 1. 测试背景与动机 上周在尝试用OpenClaw自动化处理一个包含2000多份PDF的文献库时,遇到了令人头疼的Token消耗问题。原本计划让AI助手完成"读取PDF标题-提取关键词-分类归档"…...
OpenClaw插件系统:让AI能力无限扩展
前言 前面入我们已经掌握了OpenClaw的基本用法:安装部署、飞书接入、人设配置、Skill扩展。 但如果你想让OpenClaw接入更多平台、集成更多能力怎么办? 答案是:插件系统。 插件是OpenClaw的核心扩展机制。通过插件,你可以&…...
