labwc项目中触控笔输入旋转问题的分析与解决
2025-07-06 12:52:07作者:鲍丁臣Ursa
问题背景
在labwc窗口管理器中,用户报告了一个关于触控笔输入旋转的问题。当用户使用rot8工具旋转屏幕时,发现手指触摸输入能够正确跟随屏幕旋转,但触控笔输入却保持原始方向不变。这个问题在Xorg和Sway环境下表现正常,仅在labwc中出现。
技术分析
经过深入分析,发现问题根源在于labwc处理触控笔输入事件的方式。labwc直接订阅了wlroots的原始tablet事件,而没有经过wlr_cursor的坐标变换处理流程。wlroots框架中,当tablet设备映射到输出时,wlr_cursor会自动处理坐标变换(包括旋转、缩放等),但labwc绕过了这一机制。
解决方案
正确的修复方法是修改labwc的事件订阅方式,从直接监听原始tablet事件改为监听经过wlr_cursor处理后的tablet_tool事件。具体修改包括:
- 重命名事件处理器函数,明确区分原始事件和处理后事件
- 修改事件订阅源,从wlr_tablet改为wlr_cursor
- 保持原有事件处理逻辑不变,但确保接收到的是经过变换的坐标
这种修改方式确保了触控笔输入能够与其他输入设备(如触摸屏)一样,正确应用输出设备的变换矩阵(包括旋转)。
实现细节
修改主要涉及两个文件:input/tablet.h和src/input/tablet.c。关键变化包括:
- 将事件监听器从tablet设备转移到cursor设备
- 更新相关的事件处理函数命名,以反映其处理的是经过变换的事件
- 保持原有的坐标处理逻辑,但确保输入已经是经过正确变换的
这种修改既解决了旋转问题,又保持了与wlroots框架设计的一致性,确保未来其他变换类型(如缩放)也能正确应用。
结论
通过这次问题修复,labwc完善了对触控笔输入设备的支持,使其行为与其他输入设备保持一致。这也体现了wlroots框架设计的合理性——将输入设备的坐标变换统一交由wlr_cursor处理,避免各个组件重复实现变换逻辑。
对于开发者而言,这个案例提醒我们在处理输入设备时,应该充分利用框架提供的抽象层,而不是直接处理原始事件,这样才能确保各种变换和映射都能正确应用。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
304
2.65 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
131
157
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
458
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
610
198
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
230
307
暂无简介
Dart
593
129
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
612
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,专门为Transformer模型的训练和推理而设计。
C++
48
77
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
360
2.46 K
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
155
206