fling时无法左右滑动

本文解析了RecyclerView在上滑动中如何实现与内部ViewPager的手动左右滑动交互,探讨了fling触发条件、状态管理及onInterceptTouchEvent中的关键操作,揭示了解决两者滑动冲突的方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

上下滑动的RecyclerView嵌套可以左右滑动的ViewPager。
RecyclerView滑动fling时,希望能够手动左右滑动。
我们首先确定fling的触发条件:

  @Override
    public boolean onTouchEvent(MotionEvent e) {
         ......
    	switch (action) {
             case MotionEvent.ACTION_UP: {
                mVelocityTracker.addMovement(vtev);
                eventAddedToVelocityTracker = true;
                mVelocityTracker.computeCurrentVelocity(1000, mMaxFlingVelocity);
                final float xvel = canScrollHorizontally
                        ? -mVelocityTracker.getXVelocity(mScrollPointerId) : 0;
                final float yvel = canScrollVertically
                        ? -mVelocityTracker.getYVelocity(mScrollPointerId) : 0;
                if (!((xvel != 0 || yvel != 0) && fling((int) xvel, (int) yvel))) {
                    setScrollState(SCROLL_STATE_IDLE);
                }
                resetScroll();
            } break;
         ......  
    }

找fling()方法,该方法又会调用mViewFlinger.fling(velocityx,velocityY)方法:

 public void fling(int velocityX, int velocityY) {
            setScrollState(SCROLL_STATE_SETTLING);
            mLastFlingX = mLastFlingY = 0;
            // Because you can't define a custom interpolator for flinging, we should make sure we
            // reset ourselves back to the teh default interpolator in case a different call
            // changed our interpolator.
            if (mInterpolator != sQuinticInterpolator) {
                mInterpolator = sQuinticInterpolator;
                mOverScroller = new OverScroller(getContext(), sQuinticInterpolator);
            }
            mOverScroller.fling(0, 0, velocityX, velocityY,
                    Integer.MIN_VALUE, Integer.MAX_VALUE, Integer.MIN_VALUE, Integer.MAX_VALUE);
            postOnAnimation();
        }

可以看到最终mScrollState赋值为SCROLL_STATE_SETTLING。
其中mScrollState有三种状态:
1、SCROLL_STATE_IDLE = 0; 空闲状态,静止状态
2、SCROLL_STATE_IDLE = 0; 拖动状态,一般是手指滚动
3、SCROLL_STATE_IDLE = 0; 自滑动状态,一般是fling

我们手动左右滑动时继续看源码onInterceptTouchEvent:

   @Override
    public boolean onInterceptTouchEvent(MotionEvent e) {
       .....
        switch (action) {
            case MotionEvent.ACTION_DOWN:
                ......
                if (mScrollState == SCROLL_STATE_SETTLING) {
                    getParent().requestDisallowInterceptTouchEvent(true);
                    setScrollState(SCROLL_STATE_DRAGGING);
                    stopNestedScroll(TYPE_NON_TOUCH);
                }
				......
        }
        return mScrollState == SCROLL_STATE_DRAGGING;
    }

在DOWN时,会赋值SCROLL_STATE_SETTLING。
返回值 mScrollState == SCROLL_STATE_DRAGGING,为true,也就是RecyclerView会在Down的时候就拦截该事件,左右滑动事件得不到响应。

### 如何将YOLOPyQt结合使用 为了实现YOLOPyQt的集成,可以按照以下方法构建应用程序: #### 1. 安装依赖库 确保安装了必要的Python包。这通常包括`opencv-python`用于图像处理以及`torch`和`tqdm`等其他可能需要的机器学习框架。 ```bash pip install opencv-python torch tqdm pyqt5 ``` #### 2. 加载并配置YOLO模型 加载预训练好的YOLO权重文件,并设置好检测参数。这部分代码可以从官方GitHub仓库获取或者基于已有的YOLO版本调整[^1]。 ```python import cv2 from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # Load model ``` #### 3. 创建PyQt界面 设计图形用户界面(GUI),允许用户选择视频源或图片路径作为输入给YOLO进行目标识别。这里展示了一个简单的窗口布局例子[^2]。 ```python from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QPushButton, QVBoxLayout, QWidget, QLabel, QLineEdit class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("YOLO Object Detection") layout = QVBoxLayout() label = QLabel("Enter image path:") line_edit = QLineEdit() button = QPushButton("Detect Objects!") layout.addWidget(label) layout.addWidget(line_edit) layout.addWidget(button) container = QWidget() container.setLayout(layout) self.setCentralWidget(container) ``` #### 4. 实现对象检测逻辑 当点击按钮时触发事件处理器,在其中调用YOLO来进行预测并将结果显示出来。注意要处理不同类型的媒体数据(如摄像头流、本地文件)[^3]。 ```python def on_button_clicked(self): img_path = self.line_edit.text() # Get input from user results = model(img_path) # Perform inference using loaded model res_plotted = results[0].plot() # Plot bounding boxes over detected objects cv2.imshow("Detected Image", res_plotted) # Show result in a window cv2.waitKey(0) button.clicked.connect(on_button_clicked) ``` 以上就是基本的工作流程;当然实际项目可能会更复杂一些,比如还需要考虑多线程运行以提高性能等问题。对于具体细节上的差异,则取决于所选用的具体YOLO变体及其对应的API接口文档说明[^4]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值