方向:根据属性字段设置点图层中每个要素的符号方向和大小, 1 所有要素使用同一种符号---简单渲染 在图层属性---符号系统---单一符号中进行设置,首先设置符号,在后面的[高级]选项按钮中分别设置[旋转]和[大小] [旋转]下拉框中选择对应字段,以及旋转方式,确定即可 [大小]下拉框中选择对应符号大小的字段,确认即可 2 要素根据字段值得不同采用不同的符号---使用唯一值渲染 图层属性中设置唯一值渲染,根据字段值得不同选择不同的符号,并在[高级]选项中设置[旋转]和[大小],方法同上 显示效果

原文:ArcGIS中添加进自定义的ttf字符标记符号 ArcGIS系统中的样式可能不能满足实际生产需要,为了实现快速制图,可自定义一些样式,以便重复利用. 1.   制作的符号库 使用 FontCreator6.0工具制作ttf格式的arcgis的符号库.参考:Jingkunliu的ArcGIS使用字体文件制作符号库!这篇博客. 2.   安装ttf字体符号库 字体包中包含了自定义的一些符号样式,在正式使用样式之前,必须安装.ttf的字体包. 安装字体的包的方式有以下两种,二选一即可: 1) 找

MapGIS安装包大小(以M计算)与ArcGIS (以G计算)在数量级存在差异,就可以隐约知道ArcGIS功能的强大.ArcGIS更注重重用(比如符号库.模块等).数据与制图分离(尤其是制图表达最能体现这一点),如果用惯了ArcGIS,再去使用MapGIS等其他软件,就会各种不习惯.本文来讲解一下符号库的使用. 符号库可以做什么? 就目前的的认识我经验而言,ArcGIS中的符号库有以下作用: (1)自定义符号样式.ArcGIS系统默认的符号库可能不能满足行业或具体项目的需要,为体现自己的特色,用

ArcGIS制图表达Representation实战篇1-边界线和行道树制作 by 李远祥 即便是有了一些制图表达的基础,很多人还是对ArcGIS制图表达理解停留在表面,因为没有实际的强化训练是很难体会到制图表达的强大力量的.所以,从这个章节开始,笔者会以实例的形式去参杂讲述制图表达的一些技术细节. 前面的章节其实已经附带讲述了一个制作的例子,尤其是面规则和点规则的一些操作.这个章节将讲述制图表达线规则的一些具体细节,以边界线和行道树的一些具体制作方式来说明. 边界线实部相交制作 在某些具体的行

ArcGIS Pro 简明教程(2)基础操作和简单制图 By 李远祥 本章主要介绍ArcGIS Pro如何加载数据并进行简单的地图制作,以基本的操作为主. 上一章节介绍过,ArcGIS Pro是可以直接兼容ArcGIS桌面软件生成的地图.场景.符号库等文档的,其表现出良好的兼容性.因此,如果直接有一些mxd文档已经制作好,那就不需要重新去制作地图文档,直接导入即可.运行ArcGIS Pro会弹出一个全新的界面,不再是提示我们新建地图或者场景之类的,而是直接要求新建一个工程或者打开已有的工程,如下

网络分析是个热点,理论上是属于计算机图形学和数据结构的,GIS以此为基础做出应用. 以下列举本人在学习中遇到的网络分析问题与经验总结. 1. 软件平台及数据准备 平台:Windows 10 操作系统,ArcGIS for Desktop 10.0或更高版本(本人使用10.4) 用到的软件和SDK:VisualStudio 2012或更高版本.ArcGIS Objects 10.2或更高版本.Microsoft.NET Framework 3.5或更高版本 2. 网络分析介绍 挖坑待填. 3. 网

大数据量矢量数据的可视化需要解决的问题,就是如何在可接受的短时间内,能展示大数据量的矢量地图. 解决方案一:采用预先渲染的切片进行展示 切片是预先渲染的数据集,也是响应最快的展示方式.目前ArcGIS提供栅格切片和矢量切片两种切片格式.这两种切片格式各有利弊,如下表所示: 栅格切片 矢量切片 支持ArcGIS Desktop所有符号 支持 仅部分 支持高分辨屏幕自适应 不支持 支持 支持小比例尺下展示全部数据 支持 不支持,会自动简化数据. 支持动态改变样式 不支持 支持 生产耗时 耗时长 耗时

1.输出符号信息 Map2Shp软件中提供了图示表达转换功能,提供对MapGIS图形特征可视表达信息的跨平台支持.若要使用该功能,必须在转换时,"图元参数输出方式"选定为[图元参数信息保存为ArcView3.x图例文件(*.avl)](如图),系统才能自动生成图示表达信息. 图 1 Map2Shp输出图元参数为AVL 2.导入图例 转换完成后,在ArcMap下加载文件,点击[属性(Properties-)]按钮,选择[符号系统(Symbology)]页面,点击[导入(Import)]按

本篇讲坐标系统的详细定义,有关坐标系的变换公式,以及简单说说高程坐标系统. 本文约6000字,阅读时间建议45分钟.硬内容比较多,如有疏漏错误请指出,建议有兴趣的朋友进一步阅读. 作者:博客园/B站/知乎/csdn/小专栏 @秋意正寒 版权:转载请告知,并在转载文上附上转载声明与原文链接(https://www.cnblogs.com/onsummer/p/12082454.html). 目录 1. 地理坐标系统定义 2. 投影坐标系统定义 3. 高程系统 4. 坐标系统转换 1. 地理坐标系统

唯一值符号化的流程以及过程(转)   一.获取ServerStyle库中的符号       Style符号库在ArcGIS Engine开发中对应的是ServerStyle符号库,可以通过专门的转换程序把ArcGIS Desktop Style符号库转换为ArcGIS Engine所能够使用的ServerStyle符号库. 用于获取ServerStyle符号库中的符号主要涉及到以下: 接口名称 功能描述 IStyleGallery 用于管理Style Gallery IStyleGalleryS

整理一下我个人觉得比较好的HOG博文 博文1:OpenCV HOGDescriptor: 参数与图解 http://blog.csdn.NET/raodotcong/article/details/6239431 博文2:opencv源码解析:各个参数讲解 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/08/15/2640754.html 博文3:hog特征可视化:matlab 与 C++ http://blog.csdn.Net/u011285

本文大部分内容总结于其他文章 1.介绍 HOG(Histogram of Oriented Gradient)是2005年CVPR会议上,法国国家计算机科学及自动控制研究所的Dalal等人提出的一种解决人体目标检测的图像描述子,该方法使用梯度方向直方图(Histogram of Oriented Gradients,简称HOG)特征来表达人体,提取人体的外形信息和运动信息,形成丰富的特征集.   2.生成过程 1)图像归一化 归一化图像的主要目的是提高检测器对光照的鲁棒性,因为实际的人体目标可能

算是组队后第一次打比赛吧. 09题开始就有人过了,看到题目,这不是轮廓线DP的裸题么?!!,一发WA告终,然后发现题目是有改动的.还是太心急了. 然后我读了第一题,是最小生成树求期望距离,我把题意说了一下,磊哥就开始写,在调编译器上出了点问题,卡了一会儿,提交也不是特别顺利,迷之错误WA了三发.但是也算是过了. 看见04题求区间GCD,想起去年多校貌似有题类似的,于是马上想到DP方法,预处理了一下区间GCD,用map存了一下,交了一发,结果顺利一A. 欣君说02题裸博弈,能做,于是开始敲,很快敲

1:Esri在开源领域做过哪些工作? Esri一直以来就是开源技术的用户和支持者.我们相信,通过提供从上到下的开放平台可使我们的用户成为开发能力强大的解决方案的积极参与者.在现有技术形势下,我们正在将我们的想法集成到开源项目中.我们率先公布工作并让团体参与进来.我们的策略包含开放平台的多个方面:开放源码,开放数据.开放格式.开放内容和开放团体. 近期,我们把开源软件项目统一放到Esri Github社区中,供免费访问.修改.贡献代码.问题和文档.目前,有超过10种语言近90个公共项目已经在Git

一.从Multinomial Logistic模型说起 1.Multinomial Logistic 令为维输入向量; 为输出label;(一共k类); 为模型参数向量: Multinomial Logistic模型是指下面这种形式: 其中: 例如:时,输出label为0和1,有: 2.Maximum Likelihood Estimate and Maximum a Posteriori Estimate (1).Maximum Likelihood Estimate 假设有数据集,为了训练一

其实在深度学习中我们已经介绍了目标检测和目标识别的概念.为了照顾一些没有学过深度学习的童鞋,这里我重新说明一次:目标检测是用来确定图像上某个区域是否有我们要识别的对象,目标识别是用来判断图片上这个对象是什么.识别通常只处理已经检测到对象的区域,例如,人们总是会在已有的人脸图像的区域去识别人脸. 传统的目标检测方法与识别不同于深度学习方法,后者主要利用神经网络来实现分类和回归问题.在这里我们主要介绍如何利用OpecnCV来实现传统目标检测和识别,在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术,这里我们主

最近在做的项目有用到HOG+SVM这一方面的知识,参考相关论文和网上一些博文在此对HOG特征进行下总结. 参考资料: HOG的经典论文:Dalal N, Triggs B. Histograms of oriented gradients for human detection[C]//Computer Vision and Pattern Recognition, 2005. CVPR 2005. IEEE Computer Society Conference on. IEEE, 2005,

由于近期模拟题原地**次数较多,故写一篇警示文 1,头文件 1.1正式比赛中,反正我不敢用bits/stdc++.h. 1.2正式比赛中,建议打出以下十个库 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<cmath> #include<vector> #include<algorithm> #include<set> #include<m

题目链接:https://cn.vjudge.net/problem/Gym-100625J 具体思路:首先,具体思路是两个人一起走到一个点,然后两个人按照同样的道路走出去,听了别人的思路,还有一种特殊情况需要考虑,就是中间一堵墙,两个人都直接在边界上,这个时候可以新加一个点,然后两个人到这个点的开门数都是0,然后三个搜索,新加的点到图里面所有能走的点的最小路径,两个人分别到达图内的点和新加的点的最小开门数,然后枚举每一个点,找最小就可以了. AC代码: #include<iostream>

原始问题与对偶问题的关系 1,目标函数对原始问题是极大化,对对偶问题则是极小化 2,原始问题目标函数中的收益系数(优化函数中变量前面的系数)是对偶问题约束不等式中的右端常数,而原始问题约束不等式中的右端常数则是对偶问题中目标函数的收益系数 3,原始问题和对偶问题的约束不等式的符号方向相反 3,原始问题约束不等式系数矩阵转置后即为对偶问题的约束不等式的系数矩阵 4,原始问题的约束方程数对应于对偶问题的变量数,而原始问题的变量数对应于对偶问题的约束方程数 5,对偶问题的对偶问题是原始问题 SVM从原