1、Python3 实现火车票查询工具该项目使用 Python3 抓取 12306 网站信息提供一个命令行的火车票查询工具。通过该项目的实现,可以熟悉 Python3 基础及网络编程,以及 docopt,requests,prettytable 等库的使用。火车票查询工具2、Python3 色情图片识别该项目使用 Python3 去识别图片是否为色情图片,会使用到 PIL 这个图像处理库,会编写算
# Python实现地理 地理(Georeferencing)是指将地图或图像与真实地理坐标通过一定的变换关系进行对应的过程。在地理信息系统(GIS)和遥感领域,地理准是一个重要的步骤,它能够帮助我们将空间数据与地球表面准确地对应起来。本文将介绍如何使用Python实现地理,并提供代码示例。 ## 什么是地理地理准是将一个图像的坐标系与地理坐标系进行对应的过程。在地图
原创 2023-07-20 06:33:43
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geopandas 常用方法# 读入文件,寻找地理位置坐标集 import geopandas as gpd fp = "./data/TM_WORLD_BORDERS-0.3.shp" # 地理坐标文件地址 data = gpd.read_file(fp) # 读取文件 # data.plot() # 根据地理坐标绘制地图 # data.loc[(data['name']=='Italy') |
## Python地理代码 地理准是指将不同投影、不同分辨率、不同空间参考的地理数据进行坐标转换,使其能够在同一坐标系下进行叠加和分析。在地理信息系统(GIS)中,地理准是实现精确空间分析的关键步骤。 Python是一种常用的编程语言,具有丰富的地理数据处理库和工具。本文将介绍使用Python进行地理的代码示例,并结合实际案例进行说明。 ### 安装依赖库 首先,我们需要安装一
原创 2024-01-10 06:23:34
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python地理空间分析(一)中简单介绍了地理空间分析对于数据分析和气象的重要作用,包含常用到的GIS数据类型和处理的python包的介绍,本篇文章书接上文,将对在GIS中常打交道的矢量数据的处理做简单介绍。考虑到在日常中对GIS常用的功能,包含的主题包括一些应用和数据的介绍:•1 GIS中距离的计算•2 方位计算•3 坐标转换和投影转换距离测量距离测量是地理空间分析中的一个非常重要的功能,在气
geopy是Python关于地理位置的一个第三方库,用这个库来进行地址位置信息的查询和转换非常方便,本文介绍关于geopy的常用的几种用法geopy的安装pip install geopy根据地址查询坐标及详细信息>>> import json, logging >>> from geopy.geocoders import Nominatim >>
转载 2023-06-30 23:04:56
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本文介绍基于ENVI软件,利用“Image Registration Workflow”工具实现栅格遥感影像自动寻找地面控制点从而实现地理的方法~
原创 2023-10-12 21:15:03
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1. 将需要的两幅影像导入arcmap2. 打开地理3.选
原创 2022-06-27 14:56:45
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Towards a Practical Face Recognition System: Robust Registration and Illumination by Sparse Representation 2009 CVPR一些概念1.registration :图像(Image registration)就是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置和角
Image registration 是指同一目标的两幅或者两幅以上的图像在空间位置的对准。图像技术的过程,称为图像匹配或者图像相关(image matching or image correlation)。 半自动:人机交互方式提取特征(如角点),然后利用计算机对图像进行特征匹配、变换和重采样。 自动:计算机自己完成。基于灰度或者是基于特征。 基于灰度:精度高,缺点是对图像灰度
2.7. and-or技巧如果你是一名C语言高手,当然对 bool ? a : b 表达式熟悉,这个表达式当 bool 为真时计算为 a,其它值则为 b。象很多编程技巧一样,它是一种诱人的便利。你可在Python中完成同样的事情,但是需要完全理解它是如何工作的,以避免不明显的毛病。例 2.
图像学习小结 (一)一、含义和意义图像准是找到一组变换参数,使得变换后的待图像与原始图像之间的相似度达到最高,目的在于将同一场景的不同图像转换到同样的坐标系中。待图像与原图像可能存在时间、捕获方式、角度等各方面的差异。 待图像向原图像进行变换的方式有刚体(平移旋转)变换、仿射变换、单应性变换、非刚性变换等。 非刚性能够局部扭曲目标图像,使其与参考图像对齐。包括径向基函数(薄板或曲
图像需是指对不同条件下得到的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程。最简单的做法就是求得原图像到目标图像之间的透视变换矩阵,将原图像按照矩阵进行变换,就可以得到和目标图像相似的效果。透视变换是将成像投影到一个新的视平面,也称作投影映射。 透视变换实质上是将二维的图片变换到三维的坐标系中之后再变换到另一个二维坐标系,与仿射变换相比透视变换实现的效果要多一些。求解精确矩阵和透视变换可以很容易
该笔记源于B站视频 点云PCL公众号分享之Pointnetlk解读—前半部分1.点云简介  由于采集的点云的不完整、旋转错位、平移错位等,使得要得到完整的点云就需要对局部点云进行,为了得到被测物体的完整数据模型,需要确定一个合适的坐标系,将从各个视角得到的点集合并到统一的坐标系下形成一个完整的点云,然后就可以方便进行可视化操作,这就是点云数据的。   点云一开始常用的方法是ICP(
常见一些软件方法介绍1.ARCGIS软件1.1.栅格图像1.打开ArcMap,增加Georeferencing工具条。 2. 把需要进行纠正的影像增加到ArcMap中,会发现Georeferencing工具条中的工具被激活。在view/data  frame  properties的coordinate  properties中选择坐标系。如果是大地(投影
转载 2024-06-14 22:16:19
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迭代最近点算法(Iterative CLosest Point简称ICP算法)        ICP算法对待拼接的2片点云,首先根据一定的准则确立对应点集P与Q,其中对应点对的个数,然后通过最小二乘法迭代计算最优的坐标变换,即旋转矩阵R和平移矢量t,使得误差函数最小,ICP处理流程分为四个主要的步骤:1.对原始点云数据
# Python技术的应用与实例 ## 引言 (Registration)是指将不同数据源或不同时间点的数据进行对齐和匹配的过程。在计算机视觉、图像处理、医学影像等领域,技术具有广泛的应用。Python作为一种功能强大的编程语言,提供了多种算法和工具库,能够方便地进行图像、特征匹配和形状对齐等操作。 本文将介绍Python中常用的技术及其应用。首先,我们将概述的基
原创 2023-12-10 08:51:03
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原标题:Python学习教程,Python学习路线:10大Python图像处理工具Python学习教程,Python学习路线:10大Python图像处理工具话说程序员拥有爱情吗?算了,说起这个话题就扎心,我还是老老实实跟你们更新Python学习教程,你们可别虐我哈!Python学习教程,Python学习路线:10大Python图像处理工具今天跟大家总结了10个Python图像处理工具。这些Pyt
(1)关于点云的    1.首先给定源点云与目标点云。    2.提取特征确定对应点   3.估计匹配点对应的变换矩阵   4.应用变换矩阵到源点云到目标点云的变换的流程图          
图像匹配的目的是寻找特征类似的图片,准是得到两幅图像类似的特征点。图像匹配是在大图像中寻找与小图像(模板)相似的区域。图像是将两幅尺寸相当的图像映射到同一个坐标系中,使它们的特征对应。其中一幅图像的坐标不变,称为固定图像,另一幅图像要平移、旋转、缩放,称为浮动图像。两幅图像后,就可以叠加,称为简单的图像融合。
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