CAD的DWG怎么导到SHP格式或TAB格式,好让MAPOBJECTs 或MAPX读

nb20022 2004-08-27 08:09:33
1.cad 的DWG 图在
先导为GEODATABASE里然后再导到SHP文件
ARCGIS8.3里导
导出来只有线和面
但中文和数字没过来
问题很急的怎么解决呀

2.还有
我用MAPINFO 7.0那个通用工具
导,把CAD的DWG图导到MAPIFNO TAB格式
为啥CAD的文件每个层都是单独一个TAB文件和与其对应的文件
我想把这些TAB文件合起来,变成一个TAB文件,然后再在MPAX里读出来
显示那幅DWG图
怎么合呀
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hongping 2005-04-19
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to nb20022
第二个问题:你可以用Geoset Manager将所有的tab文件添加到一个*.gst文件中,然后将该文件赋给MAPX控件的Geoset属性即可。
第一个问题我也不会,学习。
YaoKuiVcl 2005-01-10
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up
fxywkj 2004-09-20
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学习
nb20022 2004-09-19
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我的意思是查询某个地方,如AAA
我输进去后,可以自动移到那个地方
wilowind 2004-09-19
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小地图窗口显示FormStyle 设置为 fsStayOnTop
wilowind 2004-09-19
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cad 导没作过。

shape 里没有注记层。 我一般在shape 中添加字段。

我一直把鹰眼和索引图混为一谈,不知你的是什么意思。
// 实现"向导图"功能
// 点击"向导图"(MapGuide),主图以鼠标在地图上的点为中心显示
procedure TFormGraphic.MapGuideMouseDown(Sender: TObject;
Button: TMouseButton; Shift: TShiftState; X, Y: Integer);
var
p: variant;

begin
p := CreateOleObject('MapObjects2.Point');
p := MapGuide.ToMapPoint(X, Y);

MapLarge.CenterAt(p.X, p.Y);
end;

鹰眼在地图的MouseMove中写。
只不过把在小地图中地图放大X倍而已。
nb20022 2004-09-19
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那怎样做鹰眼
YFLK 2004-09-18
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ANNOTATION的数字和文字变成了一个个小的方块,是由于使用的字体不对
nb20022 2004-09-17
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那怎样做鹰眼
Jeff20040819 2004-09-02
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学习,接分
BigAngell 2004-09-01
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来学习的,来点分就行 ^_^
nb20022 2004-08-29
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把汉字和数字转换为ANNOTATION层对应一个SHP文件

线条转换为POLYLINE层对应一个SHP文件

然后在DELPHI中用MAPOBJECTS把这两个层加入,但是POLYLINE能显示

但是ANNOTATION的数字和文字变成了一个个小的方块,无法显示出数字和文字

各位大哥大姐怎么解决
nb20022 2004-08-27
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数据集可视化效果见下方。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[公交车(bus), 车辆(vehicle)] · 训练集:1899 张 · 验证集:0 张 · 测试集:0 张 · 总计:1899 张 该数据集聚焦于城市道路环境下的车辆检测任务,旨在为智能交通系统提供高质量的标注数据支持。通过采集真实道路场景中的各类车辆图像,该数据集能够有效支撑车辆识别与分类模型的训练与优化,具有较高的实用价值和研究意义。数据集覆盖了多种车辆类型,包括公交车和普通车辆,为复杂交通环境下的目标检测提供了丰富的样本。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 96 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9950** mAP50-95 | 0.9884 Precision | 0.9513 Recall | 0.9659 train/box_loss | 0.0783 train/cls_loss | 0.0416 val/box_loss | 0.1259 val/cls_loss | 0.0771 【训练过程分析】 96 轮训练后 mAP50 达到 0.9950,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.9884,和 mAP50 差距仅 0.01,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9513、Recall 0.9659,精召双高,模型对公交车、车辆的检测能力强。多类检测中,不同类别性能可能有差异,需关注难例类别的表现。 【预测效果展示...

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