GEF中文教程 自学笔记 4

本文介绍如何使用GEF图形编辑框架实现图形的创建与删除功能。具体包括自定义EditPolicy处理用户请求、创建Command修改模型、利用paletteviewer实现图形添加等。通过实例演示了从模型到视图的完整更新流程。

目标:1. 实现在视图中删除HelloModel的功能
2. 使用palette viewer的自定义工具实现在视图中创建HelloModel的功能

删除图形的步骤:
1. 在工具条或者菜单上创建相应的Action。
2. 确保ContentsModel拥有删除子HelloModel的能力(即提供removeChild方法);同时确保ContentsModel是事件源,能够在删除子模型时fire相应事件。
3. 确保ContentsEditPart能够响应ContentsModel的删除子模型事件,调用refreshChildren()方法处理该事件。
4. 创建DeleteCommand负责真正修改模型。
5. 创建合适的EditPolicy来管理DeleteCommand。
用户发出Delete命令时,会生成REQ_DELETE请求,GEF提供了ComponentEditPolicy来处理REQ_DELETE类型的请求,重载createDeleteCommand方法使其生成DeleteCommand。

public class CustomComponentEditPolicy extends ComponentEditPolicy {
    @Override
    protected Command createDeleteCommand(GroupRequest deleteRequest) {
        DeleteCommand deleteCommand = new DeleteCommand();
        deleteCommand.setContentsModel(getHost().getParent().getModel());
        deleteCommand.setHelloModel(getHost().getModel());
        return deleteCommand;
    }
}
getHost()方法可以得到安装了当前EditPolicy的EditPart引用。
6. 将CustomComponentEditPolicy安装到HelloEditPart中。这次的Role是COMPONENT_ROLE
    installEditPolicy(EditPolicy.COMPONENT_ROLE, new CustomComponentEditPolicy());

思维步骤:
1. 肯定要创建一个Command负责修改模型以满足用户请求啦。而在实现Command的过程中就要修改模型使之有相应能力啦。(对应上面步骤4和2)
2. 要搞清楚哪个EditPolicy是用来管理这种请求的,可以看online help或是参考别人的例子。搞清楚后就要创建EditPolicy并且安装到EditPart上去。(对应上面步骤5和6)
3. 模型修改了之后,EditPart要能通过事件机制获悉模型的变更,并通知视图做更新。(对应上面步骤3)

花絮:
当我按教程敲完程序运行时,发现删除按钮永远都是灰的,同时RCP程序并不报任何错误。大汗!无奈中只好使出杀手锏,在Debug模式下捕获所有Exception,原来是一个ClassCastException,我敲程序敲错了。
可恶的地方就在于不知道是GEF还是RCP框架吞了这个异常,一点都不让我知道,连log都没有。看来以后必然还会遇到这种问题了,多用设置了捕获所有Exception的debug模式跑跑应该有所帮助

无心插柳,debug让我又多了解了一点GEF的内部实现。本例共享到工具栏的删除按钮的实现类是org.eclipse.gef.ui.actions.DeleteAction,它是GEF提供的众多实用Action之一(之前的RedoAction与UndoAction也是GEF提供的)。它的calculateEnabled()方法用来确定当前选中的图形能不能执行删除操作。该方法的实现是向当前选中的EditPart发送REQ_DELETE请求,如果返回一个可以执行的Command,它就会被设置为Enabled状态。我们之前赋予了HelloEditPart处理REQ_DELETE请求的能力,所以当我们选中Hello图形时,删除按钮是可以操作的。

添加图形的步骤:
1. 使用带palette viewer的GraphicalEditor可以轻松实现添加图形的操作。只要继承GraphicalEditorWithPalette类就自动拥有一个palette viewer。
2. 继承GraphicalEditorWithPalette类需要实现getPaletteRoot()方法,该方法需要返回一个PaletteRoot实例。PaletteRoot可以视为palette viewer的input。
这里面常用到PaletteGroup,PaletteDrawer,ToolEntry及其子类等等。它的实现比较简单,参考GEF Example项目就可以了。
3. 创建CreateCommand。
4. 在容器中创建子模型生成的请求是REQ_CREATE,是由layout edit policy负责的,在本例中就是CustomXYLayoutEditPolicy。需要重载getCreateCommand方法创建CreateCommand。
5. 安装EditPolicy的工作与响应模型变化刷新视图的工作在前面已经做过了,省了点事。

小结:
删除操作是交给HelloEditPart(被删模型)处理的,由ComponentEditPolicy负责;而添加操作是交给ContentsEditPart(父模型)处理的,由LayoutEditPolicy负责,很有意思也很有道理。

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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