适用于三调数据等图斑数据的破碎图斑批量处理,不改变原始图斑边界的前提下融合破碎图斑。应用于资源资产清查、农用地分等定级等项目,完美解决您的底图破碎图斑处理问题!更新时间:20230830 适用软件版本:ArcGIS10.2 功能说明:该工具用于将小于一定面积的图斑(下称破碎图斑)合并到与其相邻的图斑中去,该相邻图斑符合如下条件: 1、与该破碎图斑相邻(即有共同边界); 2、与该破碎图斑某一字段属性值相同,比如破碎图斑与相邻图斑共同属于XX行政区,表现在属性表中则为其行政区字段均为XX; 3、在符合上述要求的所有图斑中,该图斑面积最大; 安装说明: 1、确保ArcGIS未启动的情况下,双击安装; 2、在菜单-自定义-自定义模式-命令中找到类别[Add-in Controls],找到命令[MergeBrokenPolygon]; 3、将此命令拖动到菜单栏任意位置,关闭自定义窗口,点击[MergeBrokenPolygon]按钮即可进入插件界面。
2023-10-30 15:53:24 254KB ArcGIS 三调 破碎图斑 c#
1
很多批处理的程序,大部分是对系统的操作。 一个ASCII(无格式文本)文件,它包含一个或多个操作系统命令。批处理程序的文件名的扩展名是.cmd 或.bat。当您在命令提示中键入文件名,或者当从另一个程序运行批处理程序时,其命令将按顺序处理。批处理程序也被称为批处理文件,也称为批处理脚本,英文译为BATCH,批处理文件后缀BAT就取的前三个字母。
2023-10-29 20:43:44 691KB 批处理 bat
1
12个章节的ppt,是老师用来上课的,内容很多,希望对大家有所帮助。
2023-10-29 17:14:59 17.09MB ppt
1
使用OpenCvSharp中的图像处理函数,实现平移、旋转、镜像、映射等功能,并在picturebox上显示结果,最后将图片保存到本地磁盘。
2023-10-28 09:36:36 164.33MB C# opencv OpenCvSharp 图像处理
1
实现兴趣点检测;实现类SIFT局部特征描述;实现简单匹配算法 包含完整代码与作业说明文档 使用python语言
2023-10-27 20:51:42 4.59MB python 机器视觉 特征提取 图像处理
1
Adobe Audition是一个专业音频编辑和混合环境,原名为Cool Edit Pro. 被Adobe 公司收购后,改名为为Adobe Audition。
2023-10-27 20:07:13 39.39MB Audition 音频处理
1
创建一个Python LED识别项目,并将其整合到`nicegui`,是一个有趣的实践项目。这个项目旨在使用Python编程语言和`nicegui`库开发一个应用程序,能够识别和分析LED灯的状态和颜色。以下是关于如何完善描述这个项目的建议: **项目名称:** Python LED识别项目(使用`nicegui`) **项目概述:** 这个项目旨在设计和开发一个Python应用程序,通过摄像头捕获图像,并使用计算机视觉技术来检测和分析LED灯的状态和颜色。项目的主要目标是锻炼学生的计算机视觉和图像处理技能,同时使用`nicegui`库创建一个友好的用户界面,以便用户可以轻松地与应用程序交互。 **项目要求:** 1. **摄像头接入:** 使用Python库(如OpenCV)将摄像头集成到应用程序中,以捕获实时图像。 2. **LED检测:** 实现图像处理算法,以检测图像中的LED灯。这可能涉及颜色分析、形状识别和边缘检测等技术。 3. **颜色分析:** 识别和报告每个检测到的LED灯的颜色。
2023-10-26 13:28:32 5.6MB python 图像处理
1
《精通Visual+C++数字图像处理典型算法及实现》源代码,本来想和书一起上传的,可是不让上传大于15M的资源。代码都能直接运行的。
1
YASAV是基于GUI的工具,用于快速分析和可视化基于SRAM的内存老化。 为YUV视频进行了自定义,以实现图像/视频处理应用程序的用例。 该工具接受SRAM暂存器存储器配置和用户参数(如测试数据集,所需的老化年限等),并根据静态噪声裕度(SRAM老化估算的度量)和深入的占空比分析来提供老化估算。 该工具还支持以热图,箱形图和直方图的形式自动显示老化结果。 它也可以用作可视化YUV 4:2:0p视频文件的独立工具。 如果需要使用,请在设计自动化会议上参阅我们的DAC'15论文:M。Shafique,MUK Khan,Orcun Tuefek和J. Henkel,“ EnAAM:片上视频存储器的节能抗老化”( DAC),加利福尼亚州旧金山,2015年。
2023-10-25 20:38:58 2.69MB 开源软件
1
【多模态大模型综述】 使用 gpt3.5 精细翻译,完美融合图片等内容 由微软7位华人研究员撰写,足足119页 它从目前已经完善的和还处于最前沿的两类多模态大模型研究方向出发,全面总结了五个具体研究主题: - 视觉理解 - 视觉生成 - 统一视觉模型 - LLM加持的多模态大模型 - 多模态 agent 本报告一共7位作者。 发起人和整体负责人为 Chunyuan Li。 他是微软雷德蒙德首席研究员,博士毕业于杜克大学,最近研究兴趣为 CV 和 NLP 中的大规模预训练。 他负责了开头介绍和结尾总结以及“利用 LLM 训练的多模态大模型”这章的撰写。 核心作者一共 4位: Zhe Gan Zhengyuan Yang Jianwei Yang Linjie Li 他们分别负责了剩下四个主题章节的撰写。
2023-10-25 15:55:11 55.51MB 范文/模板/素材 microsoft 自然语言处理
1