FlatLaf项目中的JLabel圆角边框与背景实现详解
2025-06-19 13:04:39作者:姚月梅Lane
在Java Swing界面开发中,FlatLaf作为现代化的外观框架,近期在3.5-SNAPSHOT版本中新增了对JLabel组件圆角边框和背景的原生支持。这项改进使得开发者能够轻松创建符合现代UI设计风格的标签元素。
核心实现机制
FlatLaf通过扩展FlatLabelUI类,实现了对JLabel背景的圆角渲染。与传统的JLabel不同,现在无需显式设置setOpaque(true)即可实现圆角背景效果。当边框弧度值(arc)大于零时,系统会自动绘制圆角背景。
三种实现方式
-
客户端属性样式
开发者可以通过FlatClientProperties.STYLE属性直接定义样式:// 带边框的圆角标签 label.putClientProperty(FlatClientProperties.STYLE, "background: #00498C; foreground: #A9D1FF; border: 5,10,5,10,#E1FF68,1,30"); // 仅圆角背景 label.putClientProperty(FlatClientProperties.STYLE, "background: #00498C; foreground: #A9D1FF; border: 5,10,5,10,,,999"); -
专用arc属性
新增的arc属性专门用于控制圆角弧度:label.putClientProperty(FlatClientProperties.STYLE, "background: #00498C; foreground: #A9D1FF; arc: 999; border: 5,10,5,10"); -
FlatLineBorder类
通过边框类实现更精细的控制:// 带边框的圆角 label.setBorder(new FlatLineBorder(new Insets(5,10,5,10), new Color(0xE1FF68), 1, 999)); // 仅圆角背景 label.setBorder(new FlatLineBorder(new Insets(5,10,5,10), 999));
实际应用场景
这项特性特别适合创建现代化的UI元素:
- 徽章(Badge)组件:可以轻松实现各种状态标识
- 标题标签:创建具有视觉冲击力的分区标题
- 状态指示器:用颜色和形状直观展示系统状态
样式继承与复用
FlatLaf支持通过属性文件定义可复用的标签样式。例如定义徽章样式:
[style]Label.myRedBadge = \
arc: 999; \
border: 2,8,2,8,#f87171; \
foreground: #dc2625; \
background: #fef2f2
应用时只需指定样式类名:
label.putClientProperty(FlatClientProperties.STYLE_CLASS, "myRedBadge small");
技术细节
- 边框参数解析:border属性的格式为"上,左,下,右[,颜色[,厚度[,弧度]]]"
- 弧度控制:arc值越大圆角越明显,设为999时呈现胶囊形状
- 字体控制:可结合small/mini样式类使用系统预定义的小字号
这项改进显著提升了Swing界面在现代应用中的表现力,使开发者能够用更简洁的代码实现专业级的UI效果。通过合理组合边框、背景和弧度参数,可以创建出丰富多样的视觉元素,满足不同场景的设计需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
1.21 K
661