bootstrap treeview 多级联动check/uncheck

该博客介绍了如何使用Bootstrap Treeview插件实现多级联动的check/uncheck功能。通过引用完整版的CSS和JS文件,并初始化特定参数,可以实现自动联动。同时,文章还提到了一种手动级联的方法,涉及递归联动函数的使用,并提供了调用方法。

插件地址:https://github.com/patternfly/patternfly-bootstrap-treeview

  1. 自动联动
    引用插件css、js(完全版,不能是min版)后,初始化如下参数:
$('#ftree').treeview({
	data:tdata,
	showCheckbox:true,
	hierarchicalCheck:true
})
  1. 手动级联
    . 递归联动函数
//选中全部父节点
function checkAllParent(node,nodeIds){
    let parentNode = $('#ftree').treeview('getParent',node.nodeId);
    if(!("nodeId" in parentNode)){
        return nodeIds;
    }else {
        nodeIds.push(parentNode.nodeId);
        checkAllParent(parentNode,nodeIds);
    }
}
//取消全部父节点
function uncheckAllParent(node,nodeIds){
    let siblings = $('#ftree').treeview('getSiblings', node.nodeId);
    let parentNode = $('#ftree').treeview('getParent',node.nodeId);
    if(!("nodeId" in parentNode)) {
        return nodeIds;
    }

    let isAllUnchecked = true;  //是否全部没选中
    for(let i in siblings){
        if(siblings[i].state.checked){
            isAllUnchecked=false;
            break;
        }
    }
    if(isAllUnchecked){
        nodeIds.push(parentNode.nodeId);
    }
    uncheckAllParent(parentNode,nodeIds);
}
//级联选中所有子节点
function getAllSons(node,nodeIds){
    nodeIds.push(node.nodeId);
    if(node.nodes!=null&&node.nodes.length>0){
        for(let i in node.nodes){
            getAllSons(node.nodes[i],nodeIds);
        }
    }
}

调用方法

$('#ftree').on('nodeChecked',function (event,node) {
    let chekableNodeIds=[];
    checkAllParent(node,chekableNodeIds);
    getAllSons(node,chekableNodeIds);
    $('#ftree').treeview('checkNode',[chekableNodeIds,{silent:true}])
});

$('#ftree').on('nodeUnchecked',function (event,node) {
    let chekableNodeIds=[];
    uncheckAllParent(node,chekableNodeIds);
    getAllSons(node,chekableNodeIds);
    $('#ftree').treeview('uncheckNode',[chekableNodeIds,{silent:true}])
})

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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