文章目录1. 原理1) 点法向量2) 日照方向(1) 太阳高度角和太阳方位角(2) 计算过程3) 晕渲强度2. 实现3. 参考 1. 原理以前一直以为对DEM的渲染就是简单的根据DEM的高度不同赋予不同的颜色就可以。后来实际这么做的时候获取的效果跟别的软件相比，根本体现不出地形起伏的变化。如果要体现出地形的起伏变化，需要得到地貌晕渲图才行。晕渲法假设地形接受固定于某一位置光源的平行光线，随坡面与
地形的表达是地图制图中非常重要的一个部分，在地势地貌图上，地形反映制图区域内的地表起伏形态，在专题图上，地形辅助专题要素的表达，同时可以增加地图的细节层次，丰富地图内容。地形的表示有很多种方式，如三维晕渲图、等高线、分层设色等，其中，三维晕渲图是最常用、最直观的表示方式，它通过不同的色调浓淡与光影变化，展现详细又富有艺术效果的山体阴影，形象立体，直观生动，美观又实用。中国地势图传统三维晕渲图的制作
文章目录前言一、绘制规则格网DEM和等高线图原理二、代码实现1.代码2.运行结果 前言MATLAB作为强大的绘图和数学计算的编程性软件，其功能渐渐也被广泛应用于地理地形图绘制中。相比于传统的arcGIS、3Dmax、南方cass绘图软件来讲，MATLAB能够做到简便、宏观的展示地形的全貌。一、绘制规则格网DEM和等高线图原理1. 规则格网DEM绘制原理规则格网DEM的组织形式 DEM（Digit
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2024-05-30 18:00:50
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色阶
工作本身和界面没太多关系，出于爱好和场景需要，每个月总会做那么几个界面，会写几个PPT，PS几张图。不是美术出生，患有严重颜色选择困难症，什么颜色好看？什么颜色合适？最无奈的时候百度搜罗类似成品来做内容修改。这样做往往：搜索类似的成品在大部分情况下会耗时到绝望，最后只能草草了事。做过漂亮的，有过欠缺的，还有超级欠缺违和的。谈不上学问，整理整理也略有些门
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2024-10-09 15:05:37
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一、概述DEM是数字高程模型（Digital Elevation Model)的简称，接触GIS，规划，设计类的多多少少会接触到DEM，可是这个直接查看黑溜溜一片DEM到底可以用来做什么呢？ 二、背景在大多应用中DEM只是是原始数据，想要让它具体发挥价值的话，就必须要对其进行分析以及处理操作，很多人第一反应是使用ArcGIS进行分析，然后上网查各类ArcGIS的相关教程，并且如果本地没有
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2024-03-18 16:37:57
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Notepad++是一款文字编辑利器，优点就不多说了，体积小巧功能强大，只是在界面自定义方面就不够人性化，只有几个简单的前景色、背景色、字体大小等设置。
解决问题的办法似乎很简单，将选中文字的背景颜色修改一下就OK了。但是找来找去，半天时间，在Notepad++设置楞是没找到在哪里可以改变选中文字背景色，“设置”–>“语言格式设置”的选项太简单了，和
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2024-09-14 14:48:03
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1. 概述前段时间，我们在"100TB全球卫星影像与12.5米全国高程上线 "一文【点击查看】提到微图中已经上线了谷歌全球高程、NASA12.5米高程DEM与NASA30米高程DEM，今天我们将对这些数据进行进一步的说明。在微图软件中，我们可以通过地图菜单选择对应的高程DEM数据，如下图所示。选择高程DEM数据现在，只需要在微图中就可以很方便地预览NASA12.5米高程渲染图，如下图所示
预备知识1.颜色空间 答： RGB：red,green,blue(红，绿，蓝) HSV：hue, saturation, value(色调：颜色种类；饱和度：颜色纯度；明度：颜色明亮度) CMY(K)：cyan，magenta，yellow，key(蓝绿，品红，黄，黑) CIE-XYZ：人眼颜色视觉 Lab：2.像素值范围 答：[0,255]或者[0,1]3.图片存储 答： 彩色图：RGB三通道存
好的图形展示方式能够简明扼要地表达数据，而好的配色一方面能够突出数据的重点，另一方面能够使所有的数据和谐共存。好的配色是图的二次进化，能够赋予图片“生命”。
1，日常生活中使用的颜色 日常生活中，我们经常提到各种颜色，例如赤橙黄绿青蓝紫，中国红，香蕉黄等，一般用来定性描述物体的颜色属性，不够精确，例如，红色，是红绿灯的红色，还是苹果的红色？所以一般不在科技论文中使用。
2，RGB配色
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2024-05-28 11:29:09
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# Python 扇形图配色教程
在数据可视化中，扇形图（饼图）是一种常用的图形，能够有效展示部分与整体之间的关系。想要制作一个美观的扇形图，合理的配色是非常重要的。接下来，我们将通过一个简单的流程来教你怎样使用 Python 绘制配色的扇形图。
## 流程概述
以下是实现 Python 扇形图配色的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-15 04:23:27
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地形图指比例尺大于1∶100万的着重表示地形的普通地图（根据经纬度进行分幅，常用有1：100万，1：50万，1比25万，1：15万，1：10万，1：5万等等）。由于制图的区域范围比较小，因此能比较精确而详细地表示地面地貌水文、地形、土壤、植被等自然地理要素，以及居民点、交通线、境界线、工程建筑等社会经济要素。地形图是根据地形测量或航摄资料绘制的，误差和投影变形都极小。地形图是经济建设、国防建设和科
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2024-06-13 16:55:36
143阅读
基于ArcGIS制作云南地区的DEM地形图1.数据下载下载数据主要基于“地理空间数据云”，目前DEM的空间分辨率有两种：30M、90M空间分辨率。本次制作选用GDEMV2 30M数据集，空间范围根据行政区选择”云南省“，也可以通过经纬度等其他方式进行选择。然后，对其数据检索并下载。2.将下载的压缩包文件进行解压，获取文件中以*dem.tif的文件，并移入Raw_DEM文件夹下，以供使用。剩余的文件
# Python中的柱状图配色技巧
在数据可视化的领域，柱状图是一种非常常用的图表类型，它能够直观地展示数据之间的比较关系。在Python中，有许多库可以用来绘制柱状图，其中`Matplotlib`和`Seaborn`是最常用的库之一。在这篇文章中，我们将探讨如何在Python中使用不同的配色方案来优化柱状图的视觉呈现，并提供代码示例来帮助理解。
## 1.基础知识
在开始之前，我们首先需要
## R语言热图配色的实现步骤
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(导入数据) --> B(数据预处理)
B --> C(计算矩阵)
C --> D(生成热图)
D --> E(调整配色方案)
E --> F(保存热图)
```
### 步骤一：导入数据
在R语言中，我们可以使用`read.table()`或`read
原创
2023-08-27 12:24:26
573阅读
了解红蓝眼镜原理之后剩下的事情就简单了如果不清楚红蓝眼镜原理，请先看上一篇：制作立体图像（一）：红蓝眼镜原理 另外你应该已经准备好了一副红蓝眼镜（如果没有请点击这里，然后关闭本页面:)现在戴上眼镜，先看看我们要做到的最终效果，一个旋转的立体地球：（当然这个是静止截图） 先说说实现原理：在坐标原点创建一个圆球模型，并贴上地球纹理在恰当位置创建两个相机，并将两个相机的结果渲染到左右
matplotlib 是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。它的文档相当完备，并且Gallery页面中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，基本上都能搞定。在Linux下比较著名的数据图工具还有gnuplot，
约定：%matplotlib inline
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt图的用途+pandas绘图一、箱线图 Box Chart箱线图的用途箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whisker Plot），它是用一组数据中的最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最
一、摘要我们提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的深度估计系统，该系统通过对从双目图像对中预测的深度图进行体积融合，从而得到场景的三维重建。我们提出了一种深度改进架构，它可以计算可视图的视差并预测遮挡部分，进而帮助融合系统产生几何一致的重建。我们在提出的新的代价滤波网络中利用3D扩张卷积，与现有滤波架构相比，会产生更好的滤波效果，同时将计算量减少一半。对于特征提取，我们使用Vortex Pooli
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2024-10-15 09:00:09
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欢迎关注”生信修炼手册”!一个合适的渐变色可以让我们的热图更加的美观，在matplotlib中内置了许多的渐变色，如何挑选合适的渐变色就诚成为了一个问题，这么多的渐变色，其分布有没有什么规律，挑选的时候有没有什么技巧呢？答案是有的，matplotlib内置的渐变色可以分为以下4大类1. sequential2. diverging3. cyclic4. qualitative每一大类都有各自的适用
参考资料：彩色图像灰度化 图片灰度化与转换为八位灰度图片1、灰度化公式2、24 位真彩图灰度化3、24 位真彩图转换成 8 位灰度图片 1、灰度化公式彩色图像灰度化的算法公式一般有如下两种：明度公式，视觉公式。明度公式：实际上就是取一个像素的红绿蓝三通道均值，将均值作为该像素的灰度值，以此实现灰度化效果。视觉公式：由于人眼对于颜色的感应是不同的，人眼对绿色的敏感最高，对蓝色敏感最低，因此，上述公式
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2024-09-23 20:53:45
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