Niri桌面环境中多显示器下触控笔输入偏移问题解决方案
2025-06-01 15:56:26作者:丁柯新Fawn
问题现象描述
在使用Niri桌面环境时,当用户连接第二台显示器后,触控笔(stylus)的输入位置会出现明显的偏移现象。具体表现为触控笔在屏幕上的实际点击位置与预期位置不一致,导致操作不精准。
问题原因分析
该问题源于Niri桌面环境在多显示器配置下对输入设备的自动映射机制。当系统检测到多个显示输出时:
- 触控笔设备默认可能被映射到主显示器或错误的显示器
- 输入坐标系统与目标显示器的逻辑位置未正确对齐
- 不同显示器的分辨率和缩放设置可能加剧了映射偏差
解决方案
Niri提供了手动配置输入设备映射的功能,可以通过配置文件精确指定触控笔和触摸输入应该映射到哪个显示器输出。
配置步骤
- 打开或创建Niri的配置文件
- 在input配置块中添加以下内容:
input {
tablet {
map-to-output "eDP-1"
}
touch {
map-to-output "eDP-1"
}
}
- 将"eDP-1"替换为您实际需要映射的显示器标识符
- 保存配置文件并重启Niri会话
关键配置项说明
tablet块:配置图形输入板/触控笔设备touch块:配置触摸屏输入map-to-output:指定输入设备应该映射到的显示器输出标识
技术背景
在多显示器环境下,每个显示输出都有其独立的坐标空间。Niri需要明确知道应该将输入设备的坐标系统与哪个显示输出对齐。这种映射关系对于以下设备尤为重要:
- 触控笔/手写笔:需要精确的坐标对应
- 触摸屏:直接输入需要与显示内容精确匹配
- 图形输入板:专业绘图需要高精度定位
进阶建议
- 使用
niri msg outputs命令查看所有可用显示器及其标识符 - 对于不同使用场景,可以创建多个配置文件快速切换
- 如果显示器配置发生变化,记得相应更新输入映射配置
总结
Niri桌面环境通过灵活的输入设备映射配置,解决了多显示器环境下触控笔输入偏移的问题。虽然目前版本需要手动配置,但这种明确的设计让用户能够精确控制输入设备的映射关系,特别适合需要高精度输入的专业场景。
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。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
最新内容推荐
Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
316
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
Ascend Extension for PyTorch
Python
155
178
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++
639
246
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
241
85
暂无简介
Dart
606
136
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
310
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
1.03 K
470
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
364
3.02 K