ArcGIS实验指导书（完整版下载）实验一、使用ARCMAP浏览地理数据1一、实验目的1二、实验预备1三、实验步骤及方法3第1步启动ArcMap3第2步检查要素图层5第3步显示其它图层6第4步查询地理要素7第5步检查其它属性信息9第6步设置并显示地图提示信息11第7步根据要素属性设置图层渲染样式14第8步根据属性选择要素18第9步使用空间关系选择地理要素20第10步退出ArcMap22四、实验报告要求23实验二、空间数据库管理及属性编辑24一、实验目的24二、实验预备24三、实验内容及步骤25第1步启动ArcCatalog打开一个地理数据库25第2步预览地理数据库中的要素类26第3步创建缩图，并查看元数据28第4步创建个人地理数据库(PersonalGeodatabase-PGD)29第5步拖放数据到ArcMap中37第6步编辑属性数据及进行1：M的空间查询38第7步导入GPS数据，生成图层40四、实验报告要求44实验三、影像配准及矢量化46一、实验目的46二、实验预备46三、实验内容及步骤46第1步地形图的配准－加载数据和影像配准工具46第2步输入控制点47第3步设定数据框的属性49第4步矫正并重采样栅格生成新的栅格文件52第5步分层矢量化－在ArcCatalog中创建一个线要素图层53第6步从已配准的地图上提取等高线并保存到上面创建的要素类中58第7步根据GPS观测点数据配准影像并矢量化的步骤59四、实验报告及要求65实验四、空间数据处理66一、实验目的66二、实验预备66三、实验内容及步骤68空间数据处理68第1步裁剪要素68第3步要素融合71第4步图层合并72第5步图层相交74定义地图投影75第6步定义投影75第7步投影变换――地理坐标系－＞北京1954坐标系转换－＞西安80坐标系76四、实验报告要求77实验五、空间分析基本操作79一、实验目的79二、实验预备79三、实验内容及步骤80空间分析模块801.了解栅格数据812.用任意多边形剪切栅格数据(矢量数据转换为栅格数据)833.栅格重分类(RasterReclassify)864.栅格计算－查询符合条件的栅格(RasterCalculator)875.面积制表（TabulateArea）886.分区统计(ZonalStatistic)907.缓冲区分析(Buffer)928.空间关系查询959.采样数据的空间内插(Interpolate)9610.栅格单元统计（CellStatistic）10011.邻域统计（Neighborhood）102四、实验报告要求104实验六、缓冲区分析应用(综合实验)105一、实验目的105二、实验预备105三、实验内容及步骤1051.距离制图－创建缓冲区1051.1点要素图层的缓冲区分析1051.2线要素图层的缓冲区分析1071.3多边形图层的缓冲区分析1092．综合应用实验1102.1水源污染防治1102.2受污染地区的分等定级1122.3城市化的影响范围115四、实验报告要求118实验七、地形分析-----TIN及DEM的生成及应用(综合实验)119一、实验目的119二、实验预备119三、实验内容及步骤1191.TIN及DEM生成1191.1由高程点、等高线矢量数据生成TIN转为DEM1191.2TIN的显示及应用1222.DEM的应用1332.1坡度：Slope1332.2坡向：Aspect1362.3提取等高线1382.4计算地形表面的阴影图1392.5可视性分析1422.6地形剖面144四、实验报告要求145实验八、MODELBUILDER土壤侵蚀危险性建模分析(综合实验)146一、实验目的146二、实验预备146三、实验内容及步骤1461.认识ModelBuilder操作界面1462.确定目标，加载数据1473.创建模型1474.编辑模型1505.执行模型，查看结果164四、实验报告要求165实验九、水文分析-DEM应用169一、实验目的169二、实验预备169三、实验内容及步骤1721.数据基础：无洼地的DEM1722.关键步骤：流向分

本软件直观的对样品进行鉴定，验证，确认，定性和定量分析，对所有中红外，近红外和拉曼分析都适用。
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1、这个工程只是预处理人脸表情的，不含有训练和辨认部分。
预处理包括：人眼定位（人眼粗定位，双框框定，人眼精确定位）——几何预处理（人脸图像的旋转矫正、人脸图像的分割、人脸图像缩放）——灰度预处理（直方图均衡化）2、详细可参考：http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/121755673、工程是基于vs2008和opencv2.30编写的。
4、工程的测试图片是日本jaffe女性人脸表情库。
5、工程是基于一篇优秀的硕士论文写的，论文名字是：基于Gabor小波变换和SVM的人脸表情辨认作者：王黎燕

本资源主要分为三个部分：车牌定位字符分割字符识别，每个部分都可单独运行。
车牌定位采用数学形状学和颜色特征相结合的方法。
首先对图片进行开闭运算、轮廓检测等数学形状学操作突出车牌区域，然后依据车牌的形状特征去除部分干扰区域，并利用仿射变换对可疑车牌区域进行倾斜矫正，最后根据车牌颜色特征选取最终区域，同时确定车牌的颜色。
字符分割基于投影法，利用二值化图像像素的分布直方图进行分析。
其中水平投影确定字符区域并去除上下边框，垂直投影找出相邻字符的分界点，并通过适当算法组合分离的汉字和去除车牌上的分隔点、边缘等干扰；
字符识别基于keras框架，首先搭建卷积神经网络对训练集进行训练，准确率达到97.87%，然后利用训练好的模型对分割下的字符逐一进行识别，最终组成车牌号码，实现车牌识别的目标。

把该程序包解压后即可直接运行，程序中设置了GUI界面方便操作，对倾斜的车牌添加了倾斜矫正程序，内含车牌的素材和程序报告！

相反条件下拍到的棋盘图和日历钟表图，尝试建立几何畸变关系，并对它们进行恢复。

运用STM32F405获得磁力计HMC5883数据工程代码，可用于采集数据，之后对照https://blog.csdn.net/xian_z/article/details/78463905做数据矫正处理。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。