#必须是u类型==================u==================== by gisoracle def dmstod(dms): #arcpy.AddMessage("======================gisoracle==========="+dms+"==============================") try: p = dms.find('°') if p<0: return str(dms) #arcpy.…

最近appium的使用越来越广泛了,对于测试本身而言,断言同样是很重要的,没有准确的断言那么就根本就不能称之为完整的测试了.那么目前先从最简单的截图对比来看.我这里分享下python的图片相似度的代码.目前我自己工作中全部是使用python的PIL库,绝对很赞! #sudo pip install PIL def pil_image_similarity(filepath1, filepath2): from PIL import Image import math import operato…

我们都知道,1°=60′,1′=60″,1°=3600″.那么,轻而易举容易计算:112°18′37.6″=112+18/60+37.6/3600≍112.3104444°这当然是有参考价值的,比如爬下一张只有度分秒形式的经纬度表格,但是,我们的GIS软件只认十进制度(原因无非就是十进制好算),那么通过Excel的字符串操作函数,就可以轻松转换为十进制度. [注意]伸手党(划掉)急着要结果的同学可以看第4小节,拉最后有完整的公式给出,不必看1.2.3小节这些过程. 1 预备知识(三个函数) 1.…

发现Excel的VBA功能真是批量处理的一把利刃,工作中小试牛刀了一把,将Excel中度分秒形式的坐标批量处理成十进制度形式,处理完后用于GIS展点制图. 原Excel数据如下: VBA代码如下: Sub Coorder() Dim Longitude, Latitude As String, arr Dim num As Integer Dim LongColIdx As Integer Dim latColIdx As Integer LongColIdx = latColIdx = num…

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; namespace ConsoleApplication1 { /// <summary> /// 公用的特殊函数 /// </summary> public class SpecialFunctions { #region 构造函数 /// <summary> /// 构造函数 /// </s…

例如30.453280 104.2018怎么把度数转换为度分秒的格式要详细换算方法 例如30.453280°,30.453280°,则有30°0.453280°×60= 27.1968′则有27′0.1968′×60= 11.808″则有11.808″那么30.453280°则为30°27′11.808″…

/** * 将小数度数转换为度分秒格式 * @param numStr (主要用于图片中存储经纬度) * @return */ public static String convertToSexagesimal(String numStr){ double num = Double.parseDouble(numStr); int du=(int)Math.floor(Math.abs(num)); //获取整数部分 double temp=getdPoint(Math.abs(num))*60…

一.相关概念 一般我们人区分谁是谁,给物品分类,都是通过各种特征去辨别的,比如黑长直.大白腿.樱桃唇.瓜子脸.王麻子脸上有麻子,隔壁老王和儿子很像,但是儿子下巴涨了一颗痣和他妈一模一样,让你确定这是你儿子. 还有其他物品.什么桌子带腿.镜子反光能在里面倒影出东西,各种各样的特征,我们通过学习.归纳,自然而然能够很快识别分类出新物品. 而没有学习训练过的机器就没办法了. 但是图像是一个个像素点组成的,我们就可以通过不同图像之间这些差异性就判断两个图的相似度了.其中颜色特征是最常用的,(其余常用的特…

强大的openCV能做什么我就不啰嗦,你能想到的一切图像+视频处理. 这里,我们说说openCV的图像相似度对比, 嗯,说好听一点那叫图像识别,但严格讲, 图像识别是在一个图片中进行类聚处理,比如图片人脸识别,眼部识别,但相识度对比是指两个或两个以上的图片进行对比相似度. 先来几张图片 (a.png)     (a_cp.png)      (t1.png)        (t2.png) 其中,a_cp.png 是复制a.png,也就是说是同一个图片, t1.png 与t2.png 看起来相同…

向量空间模型VSM: VSM的介绍: 一个文档可以由文档中的一系列关键词组成,而VSM则是用这些关键词的向量组成一篇文档,其中的每个分量代表词项在文档中的相对重要性. VSM的例子: 比如说,一个文档有分词和去停用词之后,有N个关键词(或许去重后就有M个关键词),文档关键词相应的表示为(d1,d2,d3,...,dn),而每个关键词都有一个对应的权重(w1,w1,...,wn).对于一篇文档来说,或许所含的关键词项比较少,文档向量化后的向量维度可能不是很大.而对于多个文档(2篇文档或两篇文档以上…