afteredit event ... new value? - Ext JS

ExtJS Grid 编辑问题
本文探讨了ExtJS Grid编辑完成后获取新值的问题。作者尝试在afterEdit事件中获取新值,但发现此时新值尚未设置。通过修改onEditComplete方法,在事件中传递新值,实现了临时解决方案。
the new value is not set before the afteredit event is called.
so i attempt to get the new value using:

afteredit:function(grid, record, field, row, column){
			alert(record.data[field]+"-->");//+ed.getValue());
			var cm = grid.getColumnModel();
			alert("cm: "+cm);
			var ed = cm.getCellEditor(row, column);
			alert("ed: "+ed);
			debugger;
			var value = ed.getValue();
			alert("value: "+value);
			//alert("-->"+value);
		}
at the debugger i find that el.value=""

plz help...I know there is new code planned to replace this but i need something in the mean time.
or the new code
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  #2  
Old 03-04-2007, 10:13 AM
Default

I added value to the fireEvent. This seems to be a good temporary fix until Jack makes his next release.

Ext.grid.EditorGrid.prototype.onEditComplete = function(ed, value, startValue){
	this.editing = false;
	ed.un("specialkey", this.onEditorKey, this);
	if(value != startValue){
		var r = this.dataSource.getAt(ed.row);
        var field = this.colModel.getDataIndex(ed.col);
        if(this.fireEvent("afteredit", this, r, field, ed.row, ed.col, value) !== false){
			r.set(field, value);
		}
	}
	this.view.focusCell(ed.row, ed.col);
};
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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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