Bigemap在水利行业的应用场景

以前是使用其他软件但是其他软件已经无法使用谷歌地图,因为我们之前使用的谷歌地图使用时间比较长,也比较方便,后来了解到bigemap 可以使用,于是开始使用bigemap

  1. 使用场景

      1.等高线:很多外省市没有万分之一或五万分之一地形图,咱们的软件可以导出等高线地形图,采用大地图导出等高线地形图中的数据,然后用CAD绘制工程图

2.下载高程做水文分析计算时 需要圈定流域范围图,再采用HEC-RAS、MIKE等软件,直接出一些有关的分析图

  1. 使用现状

总体感觉挺好,尤其是下载等高线、投影转换特别实用。但是咱们在二维地图绘制的时候无法同步查看三维,在二维上查看相对高差比较麻烦,希望后期可以兼容

  1. 其他信息

效果图如下:

python+opencv简谱识别音频生成系统源码含GUI界面+详细运行教程+数据 一、项目简介 提取简谱中的音乐信息,依据识别到的信息生成midi文件。 Extract music information from musical scores and generate a midi file according to it. 二、项目运行环境 python=3.11.1 第三方库依赖 opencv-python=4.7.0.68 numpy=1.24.1 可以使用命令 pip install -r requirements.txt 来安装所需的第三方库。 三、项目运行步骤 3.1 命令行运行 运行main.py。 输入简谱路径:支持图片或文件夹,相对路径或绝对路径都可以。 输入简谱主音:它通常在第一页的左上角“1=”之后。 输入简谱速度:即每分钟拍数,同在左上角。 选择是否输出程序中间提示信息:请输入Y或N(不区分大小写,下同)。 选择匹配精度:请输入L或M或H,对应低/中/高精度,一般而言输入L即可。 选择使用的线程数:一般与CPU核数相同即可。虽然python的线程不是真正的多线程,但仍能起到加速作用。 估算字符上下间距:这与简谱中符号的密集程度有关,一般来说纵向符号越稀疏,这个值需要设置得越大,范围通常在1.0-2.5。 二值化算法:使用全局阈值则跳过该选项即可,或者也可输入OTSU、采用大津二值化算法。 设置全局阈值:如果上面选择全局阈值则需要手动设置全局阈值,对于.\test.txt中所提样例,使用全局阈值并在后面设置为160即可。 手动调整中间结果:若输入Y/y,则在识别简谱后会暂停代码,并生成一份txt文件,在其中展示识别结果,此时用户可以通过修改这份txt文件来更正识别结果。 如果选择文件夹的话,还可以选择所选文件夹中不需要识别的文件以排除干扰
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