国产版谷歌地球？来看共生地球
原创
2022-08-14 00:46:31
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叶欢重生了！当叶欢躺在病床上仰望着天花板时，他终于清晰地意识到这个问题。自己的确重生了，重生在这个叫作“地球
原创
2022-04-06 11:19:22
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GOOGLE地球浏览器分析（六）：AJAX支持的GOOGLE地图MASHUP教程
摘要 Web 开发的新纪元达到了顶峰，这一阶段称为 Web 2.0。 这一时期迎来了新一批原型化Web 应用程序，包括blog、wiki和mashup。 Mashup是本教程论述的重点，您将了解到如何使用一组通用技术构建一个示例 mashup 。这组技术包括 JavaScript、Ajax、REST、JS
纹理描述的共生矩阵方法是基于在纹理中某一灰度级结构重复出现的情况；这个结构在精细纹理中随着距离而快速的变化，而在粗糙纹理中则缓慢的变化。假设待分析在精细纹理图像的一部分是一个M*N的矩形窗口。某一灰度级结构的出现情况可以由相对的频率的矩阵来描述，他描绘了具有灰度级a,b的两个像素，在方向Φ上间隔距离为d，以多大的频率出现在窗口中。共生矩阵求取方法：这里有两种定义，书上的是第一种，也就是对称矩阵的定
上周五在复现一篇论文（"Visual-Salience-Based Tone Mapping for High Dynamic Range Images"）中的算法时涉足到了基于灰度共生矩阵的显著性度量，便顺手给实现了以下。我们将共生关系定义在w*w的窗口内，窗口内的不同两个像素p、q为共生关系，其灰度、即为共生灰度。论文算法在计算灰度共生矩阵前会先将灰度值量化为K个等级。当共生关系的考察窗口半径
IT 之家 6 月 2 日消息，在目前正在进行的黄仁勋台北电脑展 2024 主题演讲上，黄仁勋介绍了英伟达 Earth-2 数字孪生地球，该“地球”主要用于天气观测，基于英伟达 CorrDiff 生成式 AI 模型技术，号称融合了人工智能、物理模拟和观测数据，够从今天的数据来预测未来世界的影响。英伟达同时表示，Earth-2 未来还将支持超本地预测，能够模拟
灰度共生矩阵的原理及代码实现（python） 1原理：灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix，GLCM）统计了灰度图中像素间的灰度值分布规律以区分不同的纹理。灰度共生矩阵中每个元素的值可以定义为(x, y)点与(x + dx, y + dy)点的值对为(i, j)的概率。统计整幅图像中每一种灰度值组合出现的概率矩阵 P 即为灰度共生矩阵。灰度级量化 在实际应用
一、简介 GLCM通过衡量具有某种空间关系（角度、位移距离）的两个特定像素值关系的像素出现的频率，来进行纹理分析，后续量化是通过基于GLCM（它就是一个矩阵）的特征完成。为什么叫co-occurrence，就是因为是两个像素点之间的关系。 二、介绍 由上图，在输出GLCM中，元素（1,1）包含值1，因为在输入图像中只有一个实例，其中两个水平相邻的像素分别具有值1和1。 glcm（1,2）包含值2，
说到灰度共生矩阵，大家首先想到的问题应该是，灰度共生矩阵是什么，以下主要是从什么是灰度共生矩阵，灰度共生矩阵主要是干嘛的，以及如何利用Python进行编程实现 这三个方面进行讲解.1.灰度共生矩阵① 定义：从灰度为 i 的像素点出发，距离(dx，dy)的另一像素点灰度为 j 的的概率.(可能有点懵...)② 数学表达式：
式中，
：用像素数量表示的相对距离；
多年来消费者一直都可以向苹果提交有关地图数据错误或者信息缺失的问题，该公司为了保证自己地图服务的可靠性甚至也专门招聘了一批确保地图数据准确性的部门员工。而日前，苹果已经决定让商家们也参与到地图数据的维护中来。据悉，苹果在当地时间周二低调推出了一款名为“Apple Maps Connect”的工具，这一工具能够让商家更加方便的确认、提交自己商户的位置信息。商户除了可以提交电话、地址、位置等常规信息外
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2023-07-26 15:56:34
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因为最近有用到灰度共生矩阵来提取图像的纹理特征，所以感觉有必要对这个理论进行讲述一下。灰度共生矩阵也称为联合概率矩阵法，是一种用图像中某一灰度级结构重复出现的概率来描述纹理信息的方法。该方法用条件概率提取纹理的特征，通过统计空间上具有某种位置关系(像素间的方向和距离)的一对像素的灰度值对出现的概率构造矩阵，然后通从该矩阵提取有意义的统计特征来描述纹理。理论不适合讲太多，下面我将按照提取纹理特征的顺
针对在线用户的高效化、智能化、自动化、碎片化的遥感数据处理需求，打通空天信息资源和超算资源两大基础设施，构建空
Halcon5：灰度共生矩阵及halcon实现(1)灰度共生矩阵的定义： 灰度共生矩阵是像素距离和角度的矩阵函数,它通过计算图像中一定距离和一定方向的两点灰度之间的相关性来反映图像在方向、间隔、变化幅度及快慢上的综合信息。 由于纹理是由灰度
灰度共生矩阵 灰度共生矩阵定义为像素对的联合分布概率，是一个对称矩阵，它不仅反映图像灰度在相邻的方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息，但也反映了相同的灰度级像素之间的位置分布特征，是计算纹理特征的基础。 设f(x,y)为一幅数字图像，其大小为M×N，灰度级别为Ng，则满足一定空间关系的灰
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2023-09-05 10:41:11
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图像局部纹理特征——GLCM（Grey-Level Co-occurrence Matrix） 本文参考自 OpenCV22（灰度共现矩阵/灰度共生矩阵）一、什么是灰度共生矩阵（Grey-Level Co-occurrence Matrix）一种描述图像局部区域或整体区域的某像素与相邻像素或一定距离内的像素的灰度关系的矩阵（大白话：灰度图像中某种形状的像素对，在全图中出现的次数
这个春节档想看的电影有点多，在家里通过一系列亲切而友好的交谈后，最终，我提议的《流浪地球》成为了最后的选择。欠星爷的电影票，下次再还吧...在春节之前，已经被安利一脸了，...
原创
2021-07-06 15:21:35
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用python实现旋转地球先上效果图素材本文只讲最简单也是最常见的正侧面旋转地球。 首先你得有一张360度贴图，效果如下图。在网上搜一下，这种图很多，容易获得。 它的特点是高度恰好是宽度的一半，因为地球一周有360度，而从南极到北极只有180度。这种360度贴图，标明了每个经纬度上地球的表面效果。仔细观察会注意到，南北两极变形剧烈，而中间地带和我们经常见到的地图比较相似。 我们称它为经纬度贴图。基
这个春节档想看的电影有点多，在家里通过一系列亲切而友好的交谈后，最终，我提议的《流浪地球》成为了最后的选择。欠星爷的电影票，下次再还吧...在春节之前，已经被安利一脸了，...
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2022-02-03 15:32:01
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最近在研究机器学习相关内容，后面会尽量花时间整理成一个系列的博客，然后朋友让我帮他实现一种基于SVR支持向量回归的图像质量评价方法，然而在文章的开头竟然发现 灰度共生矩阵这个陌生的家伙，于是便有此文。1.灰度共生矩阵生成原理 灰度共生矩阵(GLDM)的统计方法是20世纪70年代初由R.Haralick等人提出的，它是在假定图像中各像素间的空间分布关系包含了图像纹理信息的前提下，提出的具有
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2023-08-24 21:35:15
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共生矩阵用两个位置的像素的联合概率密度来定义，它不仅反映亮度的分布特征，也反映具有同样亮度或者接近亮度的像素之间的位置分布特性，是有关图像亮度变化的二阶统计特征。它是定义一组纹理特征的基础。由于纹理是由灰度在空间位置上反复出现而形成的，因而在图像空间中像个某距离的两像素之间会存在一定的灰度关系，即图像中灰度的空间相关特性。灰度共生矩阵就是一种通过研究灰度的空间相关特性来描述纹理的常用方法。灰度直方
