cocos2d-x触摸事件,锁定自身以外的层

本文详细介绍了在开发过程中创建弹框时的技巧和注意事项,包括如何将弹框锁定在触摸事件上,如何实现触摸优先级的设置,以及如何在弹框中加入可以点击的按钮。同时提供了两种实现方式,帮助开发者解决常见问题。

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开发的时候会遇到弹框,制作弹框有时候会需要把弹框的下面一层给锁定,不给触摸。
写了很多弹框遇到各种奇怪的问题,在此整理一下,今后如果有奇怪的问题也一并加在这里。

我一般都会另建一对cpp和h文件来写弹出框,当然小的框自然不必如此。
继承自CCLayer的弹出框里我们需要实现以下几个方法

头文件中添加:
virtual void registerWithTouchDispatcher() {
   CCTouchDispatcher::sharedDispatcher()->addTargetedDelegate(this, kCCMenuTouchPriority * 2, true);
}
virtual bool ccTouchBegan(CCTouch *pTouch, CCEvent *pEvent);

实现如下:
bool SystemMessage::ccTouchBegan(CCTouch *pTouch, CCEvent *pEvent)
{
   return true;
}

我们将触摸级别设置为kCCMenuTouchPriority * 2这是非常高的一个等级(值越小触摸级别越高,kCCMenuTouchPriority =-128)
这样设置以后,基本上页面上所有的按钮和触摸都不能用了(前提是没有人加一个触摸级别比-128*2还要高的按钮在原先的界面上)

此时我们可以在弹出的界面上加入你想要可以点击的按钮,比如确定和关闭等。
CCMenu *menu = CCMenu::menuWithItems(confirm, cancel, NULL);
menu->setTouchPriority(2 * kCCMenuTouchPriority - 1);
menu->setPosition(ccp(0, 0));
mainLayer->addChild(menu);

加入触摸优先级为(2 * kCCMenuTouchPriority - 1)的按钮即可。

此时你会发现,触摸还是会穿层,没有锁定其余的按钮。最后还有一步操作,在init()函数中加入

this->setIsTouchEnabled(true);

注意:有时候你发现加了这句代码还是没法锁定,那么看一下是不是这句话加在了CCLayer::init()之前了,必须先调用super的函数,再进行触摸事件的开启。

加载弹框就是普通的addChild(popUpScene, 100);
销毁即removeFromParentAndCleanup(true);

附另外一种方法:
之前这种方法代码比较独立,是我比较喜欢的实现方式,弹窗代码与调用弹窗的代码耦合度小
有些同学喜欢在调用弹窗的层中进行锁定,即定义一个私有的弹窗变量,在调用弹窗的代码层中的ccTouchBegan(**)函数中判断该私有变量是否有parent,如果有则return true;否则return false;

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检测系统将不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。文章不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:本文提供的代码不仅实现了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。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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