smartrcp开源平台使用Java与Flex构建桌面程序 六(右键菜单)

废话不用多说,只需下面几句简单代码就可以创建出功能完整的右键菜单

//构造右键菜单对象
var nativeMenu:CNativeMenuBuilder=new CNativeMenuBuilder(this.flashContainer);
//添加action到该右键菜单对象中
nativeMenu.addAction(this.copyAction);
nativeMenu.addAction(this.pasteAction);
nativeMenu.addAction(this.aboutAction);
/**使用CMenuRelation对象组织菜单*/
//创建关于菜单,并添加aboutAction菜单项
var relAbout:CMenuRelation=new CMenuRelation("关于");
relAbout.actions=[this.aboutAction.actionId];
//创建操作菜单,并添加pasteAction与copyAction两个菜单项
var relOper:CMenuRelation=new CMenuRelation("操作");
relOper.actions=[this.pasteAction.actionId,this.copyAction.actionId];
//将关于菜单与操作菜单添加进顶层菜单
var relMenu:CMenuRelation=new CMenuRelation();//顶层菜单的label属性一定要为null
relMenu.actions=[relOper,"-",relAbout];
//将菜单的结构对象relMenu传递给nativeMenu本地菜单
nativeMenu.initMenu(relMenu);
//添加菜单监听器
nativeMenu.addListener(function(evt:CActionEvent):void{
    this.setInfo("你单击的菜单项为: "+evt.actionId);
},this);

//将右键菜单对象添加进菜单管理器以便在menuPanel对象被右击的时候显示该右键菜单
//this.menuPanel对象必须为mx.core.Container类型对象或其子类对象
this.contextMenuManager.addNativeMenu(this.menuPanel,nativeMenu);
 




mxml中的定义如下:

<mx:Container width="200" height="100" id="menuPanel" backgroundColor="#778899"/>
<rcp:CAction id="aboutAction" actionId="actionAbout" text="关于smartrcp"/>
<rcp:CAction id="copyAction" actionId="actionCopy" text="复制"/>
<rcp:CAction id="pasteAction" actionId="actionPaste" text="黏贴"/>
 

效果图如下:

 

  

YOLOv8作物病害检测实战源码 这是一套基于YOLOv8n的农田病虫害目标检测系统,对叶片照片做目标检测,识别健康叶片、褐斑病、白粉病、锈病四类,并给出对应防治建议。全流程纯CPU可跑,配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、100张自造样本及YOLO标签、训练曲线与混淆矩阵截图、Tkinter界面和答辩PPT。 系统围绕五项功能展开:同一套推理逻辑覆盖图像、视频、摄像头三种来源;图形界面选文件即检测,画面叠彩色框标注病名与置信度,右侧面板同步给出症状与防治措施;检测记录自动写入CSV,统计页一键生成四类病害占比饼图;训练结束自动产出损失与精度曲线;内置防治建议文案库,检测命中即回填面板。 选型用YOLOv8n nano档,参数量约320万、权重约6.2MB,CPU单帧几十毫秒,小样本训练5到8分钟完成。数据由data_gen.py程序化绘制100张叶片图,固定随机种子,重跑分布一致,不依赖公开数据集。依赖全部锁版本,教程第7章整理了19条真实报错及排查方法,第8章给出换模型档、换PlantVillage数据集的迁移路径。 适合做计算机视觉方向课程设计或毕业设计的学生,也适合智慧农业方向想了解检测模型如何落进业务面板的学习者。不需要GPU,不需要系统学过目标检测,教程第3章会按需补齐原理。 使用时先pip install -r requirements.txt装好依赖,download_data.py下载预训练权重,data_gen.py生成样本后train.py训练,完成后用main.py infer批量检测或main.py gui启动界面。 立即下载

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