GMF:如何在不打开Editor的情况下生成图片

本文介绍了一种在不打开编辑器的情况下,通过GMF从文件生成Diagram图片的方法。包括构造DiagramImpl实例及使用CopyToImageUtil生成图片的具体步骤。

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问题

GMF应用中,有时我们希望在不打开*DiagramEditor的情况下,从文件就能生成它的图片

 

解决方案

首先,从文件中构造DiagramImpl实例:

TransactionalEditingDomain domain = GMFEditingDomainFactory.getInstance().createEditingDomain();
IFile pageFile = project.getFile("/diagram/file/path");
DiagramImpl diagramImpl = DiagramModelLoader.getDiagramFromFile(pageFile, domain);

 

然后调用CopyToImageUtil的copyToImageByteArray方法,生成图片的buffer。

try {
	CopyToImageUtil copyToImageUtil = new CopyToImageUtil();
	byte[] buffer = copyToImageUtil.copyToImageByteArray(diagramImpl, 800, 800, ImageFileFormat.PNG, new NullProgressMonitor(),PreferencesHint.USE_DEFAULTS, true);
	return buffer;
} catch (CoreException e) {
	// TODO Auto-generated catch block
	e.printStackTrace();
	return null;
}

copyToImageByteArray会先检查该diagramImpl对应的Editor是否已经打开,如果已经打开,则从Editor中生成图片;否则,它会在一个独立的shell中生成一个Editor,然后从它生成图片,这都是在后台进行的。 但它有个问题,或者说是bug:如果已经打开的Editor和diagramImpl对应的文件并不相同,它也会认为Editor已经打开了,那么,生成的图片就牛头不对马嘴了。解决办法是把以上代码改为:

Shell shell = new Shell();
try {
        CopyToImageUtil copyToImageUtil = new CopyToImageUtil();
        DiagramEditPart diagramEditPart = copyToImageUtil.createDiagramEditPart(pageDescriptor.getDiagram(),shell, PreferencesHint.USE_DEFAULTS);
        Assert.isNotNull(diagramEditPart);
        return copyToImageUtil.copyToImageByteArray(diagramEditPart, null, 800, 800, ImageFileFormat.PNG, new NullProgressMonitor(), true);
} catch (CoreException e) {
	// TODO Auto-generated catch block
	e.printStackTrace();
	return null;
}
finally {
        shell.dispose();
}

其实以上代码参考了copyToImageByteArray的实现

 

Binhua Liu原创,写于2013/8/31。

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
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