使用DataGrid中扩展ItemRenderer和HeaderRenderer进行操作

本文分享了使用FlexDataGrid的经验,包括扩展ItemRenderer和HeaderRenderer、动态传递参数的方法以及利用labelFunction进行数据格式化的技巧。

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这两天在用Flex DataGrid做点东西,走了不少弯路,现将心得分享一下。

如果仅仅只是简单的显示数据,或者对显示数据做一些格式化操作,基本的DataGrid,加labelFunction支持就可以满足了,但大多我们需要针对不同的数据和对象,进行不同的渲染,比如checkbox啦,下拉选择框,日期等等,再比如自己控制显示复杂视图,比如Gantt图之类。这就必须扩展ItemRenderer和HeaderRenderer。

(1)有关ItemRenderer的类实现IDataRenderer和IDropInListItemRenderer接口。

很多flex control类都默认实现了IDataRenderer接口,比如Button、Container、TextArea等等。很多flex control类也实现了IDropInListItemRenderer接口,但可惜Container没有默认实现。而我做的东西,需要绘图,所以直接利用Canvas扩展,就必须自己实现IDropInListItemRenderer接口,来获取ListData对象。

 

可惜俺刚开始不知道之个,所以耗费了很长时间,花费在寻找如何获取当前Column index问题上。

 

这样,我才可以在setData方法中,获取到DataGridColumn对象,如下(我使用的是AdvancedDataGrid对象):

 

(2)扩展DataGridColumn对象来增加属性,传递参数。

有些属性我需要动态从外面传递进来,但有不属于list data数据的部分。而Grid Header需要利用这些数据做一些渲染操作。这时候就需要扩展实现DataGridColumn对象,同时在HeaderRenderer对象中获取此DataGridColumn对象来获取参数。

 

如下是扩展的一个AdvanceDataGridColumn使用,在这个扩展中,增加了startDate和lastDate两个属性


这样,就可以在application初始化的时候,在外部对此Column进行设置:



在HeaderRenderer中,在setData方法中,可以获取相应的对象和参数

 

(3)利用labelFunction进行显示数据格式化

 

比如我想对日期数据进行格式化操作,如下所示:

 

在mx的datagridcolumn中,就可以引用这个label function

### 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]。
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