bootstraptable固定列两部分重叠
时间: 2024-01-28 15:01:58 浏览: 37
当使用BootstrapTable固定列功能时,如果两部分固定列重叠,可能是因为没有正确设置列宽或者在表格的容器中没有设置适当的样式。
首先,需要确保每列的宽度设置正确。可以通过设置每列的data-width属性或使用列选项中的width属性来指定宽度。确保所有列的宽度总和不超过表格容器的宽度。
其次,需要在表格容器的样式中设置适当的宽度和溢出属性。可以为表格容器设置一个固定宽度,并使用overflow属性来控制是否显示滚动条。比如,可以设置表格容器的宽度为固定值,如800px,并将overflow属性设置为auto或scroll,这样当列宽度超出表格容器宽度时,会自动显示水平滚动条。
另外,还可以使用bootstrap-table插件中的fixedColumns布局插件来解决固定列重叠的问题。这个插件可以在表格右侧添加一个垂直滚动条,从而避免固定列重叠的情况。
总结一下,解决BootstrapTable固定列两部分重叠的方法有:
1. 确保每列的宽度设置正确,使得所有列的宽度总和不超过表格容器宽度
2. 在表格容器的样式中设置适当的宽度和溢出属性,控制是否显示滚动条
3. 使用bootstrap-table插件中的fixedColumns布局插件来解决固定列重叠的问题。
相关问题
android 两个视图重叠的部分
如果你的 Android 应用中有两个视图重叠,你可以使用以下方法找到它们的重叠部分:
1. 首先,确定哪两个视图重叠。你可以使用 Android Studio 的布局编辑器或者在代码中查看布局层次结构来确定视图之间的关系。
2. 然后,找到这两个视图的坐标和尺寸。你可以使用视图的 getX()、getY()、getWidth() 和 getHeight() 方法来获取它们的位置和大小。
3. 计算它们的重叠部分。使用以下公式计算两个矩形的重叠部分:
- left = max(rect1.left, rect2.left)
- top = max(rect1.top, rect2.top)
- right = min(rect1.right, rect2.right)
- bottom = min(rect1.bottom, rect2.bottom)
其中,rect1 和 rect2 分别表示两个矩形的左上角和右下角的坐标。
4. 最后,将重叠部分作为矩形视图或者自定义绘制视图的边界,以便在重叠区域中显示所需的内容。
希望这个方法能够帮助你找到 Android 应用中重叠视图的部分!
pcl 计算两片点云的重叠部分
pcl中提供了一个函数computeOverlap()来计算两片点云之间的重叠部分。要使用此函数,首先需要将两个点云加载到对应的pcl::PointCloud对象中。
假设我们有两个点云文件"cloud1.pcd"和"cloud2.pcd",我们可以使用pcl::io::loadPCDFile()函数将它们加载到内存中。然后,我们可以使用computeOverlap()函数来计算它们的重叠部分。
以下是一个示例代码:
```
#include <pcl/io/io.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/registration/overlap_estimation.h>
int main()
{
// 加载点云
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud1(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud2(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("cloud1.pcd", *cloud1);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("cloud2.pcd", *cloud2);
// 创建OverlapEstimation对象
pcl::registration::OverlapEstimation<pcl::PointXYZ> overlap;
overlap.setInputSource(cloud1);
overlap.setInputTarget(cloud2);
// 计算重叠区域
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> overlap_cloud;
overlap.computeOverlap(overlap_cloud);
// 打印计算结果
std::cout << "重叠区域点云的数量:" << overlap_cloud.size() << std::endl;
return 0;
}
```
在这个示例中,我们首先创建了两个pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>指针对象,分别用于存储两片点云。然后,使用pcl::io::loadPCDFile()函数加载点云文件到对应的对象中。
接下来,我们创建了一个pcl::registration::OverlapEstimation对象,将两个点云设置为输入。然后,通过调用computeOverlap()函数,计算两片点云的重叠区域,并将结果存储在pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>对象overlap_cloud中。
最后,我们打印出重叠区域点云的数量,可以根据需要对结果进行进一步处理或输出。
注意:在使用此示例代码之前,请确保已经正确安装了PCL库,并将其链接到您的项目中。
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