datagrid 合并单元格

本文介绍了一种在Flex框架中使用AdvancedDataGrid组件实现带有合并单元格功能的数据表格的方法。作者通过修改开源组件AdvancedDataGrid,实现了类似Excel中合并单元格的功能,并详细展示了配置示例。



 flex 中的grid没有合并单元格的问题。google以后找到一个开源组件接近我的要求。

http://code.google.com/p/advanceddatagrid/

参考文章:http://www.flextheworld.com/2009/12/flex-advanceddatagrid-rowspan.html

但我需要的是类似Excle中的合并单元格

 

故修改上述的版本。1:日期字段不能合并

                           2:后面的列合并单元格需依赖前一列

增加的一个标志值yfbl,需要和并单元格的列设置yfbl=true即可以

<AdvancedDataGrid:AdvancedDataGrid  alternatingItemColors="[0xEEEEEE,0xFFFFFF]"
				width="100%" height="100%" selectionMode="singleCell" editable="true"  wordWrap="true" variableRowHeight="true"
				dataProvider="{dgds}" id="mydg" horizontalScrollPolicy="on" verticalScrollPolicy="on">
		<AdvancedDataGrid:groupedColumns>
			<mx:AdvancedDataGridColumnGroup headerText="出货单基本信息">
			<SubClasses:AdvancedDataGridColumn headerText="日期" dataField="jhrq" labelFunction="labelFunction" editable="false" width="80"/>
			<SubClasses:AdvancedDataGridColumn headerText="电编" dataField="db" width="80"/>
			<SubClasses:AdvancedDataGridColumn headerText="品名" dataField="bm" width="80" />
			<SubClasses:AdvancedDataGridColumn headerText="出货量" dataField="chl" width="70"/>
			<SubClasses:AdvancedDataGridColumn headerText="售价未" dataField="dj" width="70"/>
			<SubClasses:AdvancedDataGridColumn headerText="总价未" dataField="zj" width="70"/>
			<SubClasses:AdvancedDataGridColumn headerText="客户名称" dataField="khmc"/>
			<SubClasses:AdvancedDataGridColumn headerText="出货单号" dataField="chdh"/>
			</mx:AdvancedDataGridColumnGroup>
			<mx:AdvancedDataGridColumnGroup headerText="发票相关信息">
				<SubClasses:AdvancedDataGridColumn headerText="开票日期" dataField="kprq" yfbl="true" labelFunction="labelFunction"  editable="false" width="90"/>
			<SubClasses:AdvancedDataGridColumn headerText="发票号码" dataField="fphm" yfbl="true"/>
				<SubClasses:AdvancedDataGridColumn headerText="发票金额" dataField="total" yfbl="true"/>
			</mx:AdvancedDataGridColumnGroup>
		</AdvancedDataGrid:groupedColumns>
	</AdvancedDataGrid:AdvancedDataGrid>

 截取一张图片效果显示如下



 

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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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