使用ADF Faces 之四:实现拖放功能

本文介绍如何在ADF Faces中实现拖放功能,包括为图片组件添加额外属性、配置组件作为拖动源与目标,以及使用DropListener处理拖放事件的具体步骤。
开发环境:JDevloper 11.1.2.1.0+ Oracle Database 10g Express Edition 10.2.0.1。

完成《 Implementing Drag and Drop 》。

实验内容简介:把一个图片拖放到一个输入框上,提取图片的某个属性值,显示在输入框中。
重点步骤说明:

1. 为image组件增加额外属性
拖放Operation组件:Client Attribute到image组件上,并设置属性name=cup和value=Coffee。
可以通过这种方式为组件增加额外的属性,用于拖放时获取这些属性。

2. 让image组件可以被拖动,即拖动源。
拖放Operation组件:Attribute Drag Source到image组件上,并设置提取的属性值。
可以通过这种方式让组件可以被拖动,并且设置拖动时提取的属性值。


3. 让inputText组件可以接受拖放,即拖放目的
拖放Operation组件:Attribute Drop Target到inputText组件上,并设置拖放时要改变的属性值。
可以通过这种方式让组件可以接受拖放,并设置拖放时要改变的属性值。
这里选择value属性,即改变inputText组件的value值。


4. 运行效果如下:
(1)拖放图片到输入框上,发现是可以接受拖放的。

(2)拖放图片到其它地方,发现是无法接受拖放的。

(3)拖放后的效果:获取拖放源的属性值,并改变了拖放目的属性值。


5. 使用DropListener
(1)定义一个Managed Bean:MyPageInfo.java

(2)MyPageInfo.java
package project1;

import java.io.Serializable;

import javax.faces.bean.ManagedBean;
import javax.faces.bean.SessionScoped;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import javax.faces.model.SelectItem;
import oracle.adf.view.rich.datatransfer.DataFlavor;
import oracle.adf.view.rich.dnd.DnDAction;
import oracle.adf.view.rich.event.DropEvent; 

@ManagedBean(name="dnd")
@SessionScoped
public class MyPageInfo implements Serializable {
   public MyPageInfo() {
   }

   /**
   * @return the beverage items
   */
   private List _choices;

   public List getChoices() {
     if (_choices == null) {
         _choices = new ArrayList();
         _choices.add(new SelectItem("Cocoa", "Cocoa"));
         _choices.add(new SelectItem("Tea", "Tea"));
         _choices.add(new SelectItem("Wine", "Wine"));
     }
     return _choices;
   } 

   /**
   * Drop event handler
   */
   public DnDAction handleItemDrop(DropEvent dropEvent) {
     try {
         DataFlavor df = DataFlavor.getDataFlavor(String.class);
         String droppedValue = dropEvent.getTransferable().getData(df);
         if (droppedValue == null) {
            return DnDAction.NONE;
         } else {
            _choices.add(new SelectItem(droppedValue, droppedValue));
         }
         return DnDAction.COPY;
     } catch (Exception ex) {
         System.out.println("item drop failed with : " + ex.getMessage());
         return DnDAction.NONE;
     }
   }
}

(3)增加一个ListBox组件到页面,并将列表的值绑定到Managed Bean的方法。


(4)让ListBox组件接受拖放
拖放Operation组件:Drop Target到ListBox组件上,并设置DropListener到Managed Bean中的方法。
可以通过这种方式让组件可以接受拖放,并设置拖放时要触发的DropListener事件。
注意,与Attribute Drop Target改变组件属性值不同,Drop Target会触发DropListener事件。


(5)运行效果
拖放图片到ListBox上,发现增加了一个item:Coffee。


Project 下载:DndApp.7z

http://maping930883.blogspot.com/2012/03/adf024adf-faces.html

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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