导读：新型冠状病毒肺炎（COVID-19，以下简称“新冠肺炎”）疫情的大暴发引发了全国对城市公共健康的高度关注，解决城市健康问题需要城市空间策略的积极应对。在研究梳理健康街道相关概念的基础上，提出广义和狭义健康街道的内涵以及健康街道设计的定义，总结健康街道核心要素及其对公众健康的影响、对应的设计策略和相关政策要点。选取加拿大、英国、美国等国的健康街道设计报告作为研究对象，归纳出开展大量基础研究、构
项目背景景观质量评价是风景园林专业领域研究的重要内容之一，评价指标包括绿视率、天空比等。传统绿视率、天空比的计算方法主要有Photoshop人工绘制、色彩范围统计、传统机器学习算法(如SVM)等，存在耗时长、精度低等缺点。基于深度学习的方法能够让机器实现自动学习和识别，大大减少时间和人力成本，同时也提高了分类的精度和分类数量。直播要点抢先看PaddleSeg——飞桨深度学习语义分割神器快速上手：P
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2024-02-04 14:16:03
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### 绿视率的定义与背景介绍
绿视率 (Greenness Index) 是一个用于衡量植被状况的指标，可以通过计算植被的绿色值与总像素值的比例来得出。绿视率通常用于遥感图像处理、环境监测和农业研究等领域。
在计算绿视率时，我们可以使用 Python 编程语言来处理图像数据，并进行相关的计算和分析。本文将介绍如何使用 Python 来计算绿视率，并提供相应的代码示例。
### 绿视率的计算
原创
2023-08-26 07:58:34
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相信许多朋友都有街景图像分析的需求，这时便需要爬取公开的百度街景，如果是境外的城市，就需要从谷歌街景上爬取数据。街景获取的重要参数关于街景的爬取，不管是百度街景还是谷歌街景，都需要设置几个关键的参数：百度街景相关参数heading 表示相机的罗盘方向。接受的值范围为 0 到 360（这两个值都表示北，90表示东，180表示南）。如果未指定航向，系统将计算出一个值，将相机从拍摄最接近照片的
原创
2022-11-26 23:18:27
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# 街景爬取 Python 代码
## 引言
随着互联网的发展，我们可以通过各种方式获取各种信息。其中，街景爬取是一种非常有趣和实用的技术。通过街景爬取，我们可以获取到全球各地的街景图像，并用于各种应用中，比如地图导航、旅游指南等。本文将介绍如何使用 Python 编写街景爬取的代码，并给出详细的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，我们需要确保已经安装了 Python 环境。同时，由于街景
原创
2023-08-18 04:46:40
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在谷歌地球（Google Earth）或谷歌地图（Google Maps）中探索某个地点时，想要查看其相邻位置的街景，主要有两种直观的方法：一种是通过直观的可视化界面直接操作，另一种则是通过开发者接口（API）编程实现。下面的流程图清晰地展示了这两种路径的操作逻辑，你可以根据自己的需求选择合适的方式。flowchart TD
A[获取相邻街景的两种路径] --> B{选择操作方式}
# 用Python进行街景图片语义分割
在计算机视觉领域，语义分割是一种重要的任务，它可以将图像中的每个像素分配给预定义的类别，如建筑、道路、车辆等。街景图片语义分割则是指在街道场景中进行语义分割的任务，这对于自动驾驶、城市规划等领域具有重要意义。
Python是一种功能强大的编程语言，它在计算机视觉领域也有着广泛的应用。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行街景图片的语义分割，并提供相
原创
2024-05-24 05:33:16
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原创
2024-06-04 09:28:29
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# Java实现室外街景的简单示例
随着计算机图形学的发展，创建虚拟环境的技术不断进步。Java作为一种强大的编程语言，不仅适用于后端开发，也逐渐在图形和游戏开发中展露头角。本篇文章将介绍如何使用Java创建一个简单的室外街景，帮助读者了解基本的实现步骤与代码示例。
## 环境准备
首先，我们需要搭建一个Java开发环境。确保你的电脑上安装了JDK和一个集成开发环境（IDE），如Intell
原创
2024-10-17 14:12:22
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爬虫是大家公认的入门Python最好方式，没有之一。虽然Python有很多应用的方向，但爬虫对于新手小白而言更友好，原理也更简单，几行代码就能实现基本的爬虫，零基础也能快速入门，让新手小白体会更大的成就感。因此小编整理了新手小白必看的Python爬虫学习路线全面指导，希望可以帮到大家。 1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程大部分爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——
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2023-12-28 22:43:02
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论文地址：https://arxiv.org/abs/2003.05128 代码地址：https://github.com/shachoi/HANet该论文利用了城市场景图像的内在特征，并提出了一个通用的附加模块，称为高度驱动的注意力网络（HANet），用于改善城市场景图像的语义分割。将城市场景图像进行水平分割后（分为上部、中部、下部），像素级类别分布彼此之间存在显著差异。同样，城市场景
在某些情况下，Python 可能会遇到“荧光绿”的问题，这通常与开发环境、库的版本、系统配置等原因有关。下面我们将详细探讨如何解决这一问题，遵循版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展的结构进行整理。
## 版本对比
首先，我们进行版本对比，看看不同版本之间的特性差异。以 Python 3.8 和 3.9 为例，以下是关键特征的差异：
- **新特性**：
- Pyt
摘要常规的CNN网络就是由一层一层的卷积层堆叠的.但是,普通的卷积并不能很好地利用像素探索图像的行列信息(空间信息).充分捕捉像素的空间信息对于拥有很强形状先验\很弱外观连接性的语义目标(例如车道线)来说很重要.在交通场景中,车道线经常被遮挡甚至没有画在图像中(也就是完全遮挡了),如下图所示: 本文提出了SCNN,不同于传统的CNN一层一层卷积的连接,本文采用了一片一片的卷积,这使得每层的像素信息
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2024-09-03 20:14:20
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Is a Green Screen Really Necessary for Real-Time Portrait Matting? 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2011.11961v2.pdf 1.背景 目前，实时获得高质量前景蒙版仍需要绿幕的辅助。 而当前大部分不使用绿幕的抠图方法都会使用预定义 trimap 做作为输入。但trimap 需要人类标
1.研究背景视频背景替换技术是指从视频序列中提取前景信息并将其融合到新背景中的过程，在图像处理和视频编辑领域占有重要地位，具有较高的研究价值和较广的应用空间。视频背景替换技术的核心算法分为视频抠图和图像融合两个部分，然而早期方法存在严重的限制和缺陷，其主要表现为：早期抠图算法限制背景和约束特定拍摄环境进行交互式绿幕抠图，极大限制了拍摄背景、增加了制作成本、锐减了抠图速度；早期图像融合算法对于前景信
本文是街景影像分析入门的第一篇文章。 在这边文章中，我将教会你如何**处理路网数据、生成采样点、访问百度地图API获取街景影像 如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞（而不仅仅是收藏） **。路网数据预处理这里使用从OSM获取的路网生成采样点，如何获取可以自行查询学习一下， 资料很多。从OSM获取的路网可能充满匝道、双线道路。如果直接使用这样的道路获取街景，可能获取大量的重复影像。为此，需要尽可能简化路
**Python海康威视摄像头如何降低分辨率**
为了降低海康威视摄像头的分辨率，我们可以使用OpenCV库来实现。OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，提供了丰富的函数和工具，可以方便地处理图像和视频。
以下是一个简单的示例代码，展示如何使用OpenCV来降低海康威视摄像头的分辨率：
```python
import cv2
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCaptur
原创
2023-07-22 17:20:40
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除了视觉任务内各个任务之间的融合和统一，与分割任务相关的跨模态研究也有着重大潜力，如与文本模态结合的开集分割任务、文本引导的指向性分割任务等，其不仅能够将分割任务推广到更加开放的真实环境中，还能够通过文本这个桥梁提高人与分割模型之间的交互能力，使其能够更加快速、精准地实现定制化的分割需求。在视频分割上，
原创
2024-08-08 10:40:51
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绿幕是影视剧中抠图、换背景的利器，但如果不在绿幕前拍摄，我们还能完美地转换背景吗？华盛顿大学的研究者最近就上传了这样一份论文，不在绿幕前拍摄也能完美转换视频背景，让整个世界都变成你的绿幕。从作者给出的 demo 可以看到，他们的方法效果非常惊艳，即使视频中的人疯狂甩头发也没有影响合成效果：做各种动作也没有「穿帮」：即使人物和背景不好区分、手持镜头稍微晃动时抠图效果也不赖：目前，这篇论文已被 CVP
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2023-12-06 19:09:07
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绿幕是影视剧中抠图、换背景的利器，但如果不在绿幕前拍摄，我们还能完美地转换背景吗？华盛顿大学的研究者最近就上传了这样一份论文，不在绿幕前拍摄也能完美转换视频背景，让整个世界都变成你的绿幕。从作者给出的 demo 可以看到，他们的方法效果非常惊艳，即使视频中的人疯狂甩头发也没有影响合成效果：做各种动作也没有「穿帮」：即使人物和背景不好区分、手持镜头稍微晃动时抠图效果也不赖：目前，这篇论文已被 CVP
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2023-08-23 20:06:54
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