两个合并后的库,将面积最大的国土地类显示出来

本文介绍了一段VBA代码,用于处理Excel表格中的小班数据。通过比较相邻行的小班号和面积值,找出每个小班的最大面积,并将对应类别输出到指定列。适用于土地资源管理等场景的数据分析。

Sub test()


Dim temp_area As Double
Dim temp_di_lei As String
temp_area = 0
temp_di_lei = ""
i = 1


Do While Cells(i, 3).Value <> ""

If Cells(i, 3).Value <> Cells(i + 1, 3).Value And temp_area = 0 Then              '说明只有一个小班
    Cells(i, 7).Value = Cells(i, 2).Value
     
End If

If Cells(i, 3).Value = Cells(i + 1, 3).Value Then                       '说明是相同小班
       If Cells(i, 6).Value < Cells(i + 1, 6).Value And Cells(i + 1, 6).Value > temp_area Then
           temp_area = Cells(i + 1, 6).Value
           temp_di_lei = Cells(i + 1, 2).Value
       End If
        If Cells(i, 6).Value > Cells(i + 1, 6).Value And Cells(i, 6).Value > temp_area Then
           temp_area = Cells(i, 6).Value
           temp_di_lei = Cells(i, 2).Value
        End If
End If

If Cells(i, 3).Value <> Cells(i + 1, 3).Value And temp_area <> 0 Then            '说明当前这一行小班号和下一行小班号不一样(相同小班结束)
               
     Cells(i, 7).Value = temp_di_lei  '输出最大的数据.
     temp_area = 0
     temp_di_lei = ""
End If
     i = i + 1
Loop


End Sub
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习。dlib内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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