开工之前要先了解一下瓦片地图，瓦片地图金字塔模型是一种多分辨率层次模型，从瓦片金字塔的底层到顶层，分辨率越来越低，但表示的地理范围不变。实现原理就是，首先确定地图服务平台所要提供的缩放级别的数量N，把缩放级别最低、地图比例尺最大的地图图片作为金字塔的底层，即第0层，并对其进行分块，从地图图片的左上角开始，从左至右、从上到下进行切割，分割成相同大小(比如256x
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2023-11-18 22:20:48
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list中用法extend与append之间的区别。在extend里面添加元素，添加的内容是可迭代的对象，把对象里面的元素添加进去。但是append就添加里面一个对象，并不会把里面的元素拿出来。 a = [1,2] a.append((3,4)) a是 [1,2,(3,4)] a.extend((3,4)) 而这里的a是[1,2,3,4]my_list = []
my_list.append(1)
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2024-01-25 18:43:52
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在本文中，我将深入探讨如何利用Java GDAL库进行影像切片处理。这是一个在地理信息系统（GIS）和遥感领域中常见的需求，尤其在处理大规模影像数据时至关重要。影像切片不仅可以极大地降低数据的处理成本，还有助于在Web平台上快速加载和展示影像。此博客将详细记录解决“Java GDAL 影像切片”问题的整个过程，涵盖其背景、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和生态扩展等方面。
## 背景定位
一、动态织入切面代码 AOP的核心在于“业务代码”与“切面代码”的分离，这样设计的好处是 （1）切面代码写一次即可 （2）开发者只需关注业务代码的实现，无需重复编写功能重复的切面代码 （3）运行时，执行业务代码时候动态织入切面代码 如何实现分离，在本节和下节（切面编程（三））中将详细介绍几种方式二、代理工厂实现AOP spring+jdk动态代理实现AOP详细样例实现 步骤1.编写
一、 线程池1. 自定义线程池步骤 1 ：自定义拒绝策略接口@FunctionalInterface // 线程池拒绝策略
interface RejectPolicy<T> {
void reject(BlockingQueue<T> queue, T task);
}步骤 2 ：自定义任务队列@Slf4j(topic = "c.BlockingQueue")
c
一.线程基本状态图 这幅图是在Java 多线程（三） 线程的生命周期及优先级出现过的： 图中是线程运行的基本状态：线程调用start()方法开始后，就进入到可运行状态，随着CPU的资源调度在运行和可运行之间切换；遇到阻塞则进入阻塞状态。 二.加入同步的线程状态图 多线程的同步机制，及synchronized关键字的使用学习： Java 多线程（五） 多线程的同步 J
# Python 影像切片的简单介绍
在计算机视觉和图像处理领域，影像切片是一种常见的操作。它可以帮助我们从一幅图像中提取出特定的区域，方便后续的分析与处理。使用 Python 处理影像切片，通常会用到一些流行的库，例如 `PIL`（Python Imaging Library）和 `OpenCV`。本文将通过示例代码介绍如何使用这两个库进行影像切片。
## 基本概念
影像切片，其实就是从一
原创
2024-10-01 10:16:50
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radiomics.imageoperations.getBinEdges(binwidth, parameterValues) 计算并返回灰度直方图radiomics.imageoperations.binImage(binwidth, parameterMatrix,parameterMatrixCoordinates)radiomics.imageoperations.gener
# Python GDAL影像镶嵌的科普
在遥感和地理信息系统（GIS）的工作中，影像镶嵌是一个常见而重要的过程。影像镶嵌即将多幅影像合并为一幅无缝的大图。这对于大范围的地理分析或可视化非常有用。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的GDAL库进行影像镶嵌，并提供一些代码示例。
## GDAL简介
GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）是一个
说明做无人机数据。流程1、获取jpg的经纬度信息，只需要第一张图像的即可。 2、两张图像寻找相似匹配点，得到转换矩阵，得到第二张影像相对于第一张影像的位置信息。 3、拼接两张影像，计算两张影像共同区域中有影像和无影像的区域，保留其有影像的区域，并且裁剪掉两张都无影像的区域。 4、再赋予最初的经纬度坐标信息。代码先写了两张影像拼成一张图的方法。"""
输入的拼接图像需要分辨率，坐标系，以及表现形式保
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2023-11-11 12:11:39
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#include "gdal1.11.2/gdal_priv.h"
#include "gdal1.11.2/gdal.h"
struct stRasterInfo
{
char fileName[255];
GDALDataset* pDataset;
XRECT<rtsDataTypeGeo> rasterRange;
int nBandCount;
};
struct
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2023-09-26 05:49:51
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1.GDAL库的导入import ogr或者：from osgeo import ogr万能方法：try:
from osgeo import ogr
except:
import ogr2.读取数据层方法一：缺省方式ogr模块内含一个ogr.Open()函数可以直接打开矢量数据，在这个过程中，ogr会自动根据文件的类型来确定相应的驱动。inshp = r'D:\pythonlia
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2023-08-18 17:53:15
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基于Python TensorFlow Keras的深度学习回归代码——keras.Sequential深度神经网络1 写在前面2 代码分解介绍2.1 准备工作2.2 参数配置2.3 数据导入与数据划分2.4 联合分布图绘制2.5 因变量分离与数据标准化2.6 原有模型删除2.7 最优Epoch保存与读取2.8 模型构建2.9 训练图像绘制2.10 最优Epoch选取2.11 模型测试、拟合图像
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2024-08-03 16:42:52
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本文主要介绍了一些简单易懂最常用的Python图像处理库当今世界充满了各种数据，而图像是其中高的重要组成部分。然而，若想其有所应用，我们需要对这些图像进行处理。图像处理是分析和操纵数字图像的过程，旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后将其用于某些方面。图像处理中的常见任务包括显示图像，基本操作（如裁剪、翻转、旋转等），图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别等。 Python之成为图
# Python GDAL 影像重投影入门教程
在地理信息系统（GIS）领域，影像的重投影是一个非常常见的操作，尤其是在处理来自不同来源的地理影像时。GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）是一个强大的库，广泛用于处理空间数据。在这篇文章中，我们将详细讲解如何使用 Python 和 GDAL 库进行影像的重投影。
## 流程概述
在进行影像重投影时，
原创
2024-10-13 06:50:23
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本文实例讲述了Python列表切片操作。分享给大家供大家参考，具体如下：切片指的是列表的一部分。1 基本用法指定第一个元素和最后一个元素的索引，即可创建切片 。Python 会在到达指定的第二个索引之前元素后停止 。books=['半生缘','往事并不如烟','心是孤独的猎手']print(books[0:2])运行结果：[‘半生缘’, ‘往事并不如烟’]2 未指定索引如果没有指定第一个索引， 那
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2023-08-01 13:34:27
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文章目录1. 原理1) ArcMap生成彩色晕渲图2) 彩色色带赋值3) 颜色叠加2. 实现3. 结语4. 参考 1. 原理 ArcMap生成彩色晕渲图可以通过ArcMap的做法来参考如何生成彩色晕渲图（参考[1]），在ArcMap中生成彩色晕渲图的步骤如下：通过山体阴影工具生成灰度晕渲图，这一点与前面文章介绍的相一致。然后在原DEM图的显示中，选择最大最小拉伸显示，然后选择一个合适的
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2024-08-07 01:21:37
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1、分析数据源。根据行政区域、时相、云量要求，查询影像覆盖情况。2、遥感数据处理 2.1 批量整理数据。解压后按照批量读取要求，将数据整理在同一个目录下。 2.2 批量正射校正。对全色和多光谱数据使用全球200米分辨率DEM进行正射校正。 仅用于底图和解译分类，不需要做辐射定标和大气校正 2.3 批量融合。对正射校正后的图像进
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2024-04-08 22:06:39
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本文介绍一些常用的，对栅格切片的操作，适用范围详见描述。如何发布切片服务，详细步骤见ArcGIS 发布服务的那些事儿——（2）切片服务（A篇）目录场景一：切片复用场景二：空间上不同的两个切片合并场景三：切片补切场景四：切片减少场景五：查找缺失切片情景六：减少切片冗余（导出感兴趣区切片）6.1 导出感兴趣区切片6.2 删除原始服务所有切片6.3 导入感兴趣切片场景一：切
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2024-04-14 23:43:01
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先看代码：package main
import (
"fmt"
)
func main() {
var baseArr = []int{1,2,3}
var part1 = baseArr[:1] // （1）
var part2 = baseArr[1:]
var result [][]int
for i := 0; i < len
