02-Sentinel-2 L1C级数据bat和Python脚本批量大气校正前言Sentinel-2 L1C数据大气校正方法单个Sentinel-2 L1C数据大气校正命令行方式调用Sen2Cor校正SNAP中利用Sen2Cor插件校正Sen2cor插件安装：Sentinel-2 L1C数据集批量大气校正命令行bat脚本批处理低配版命令行bat脚本批处理高配版命令行bat脚本批处理Python脚
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2024-08-23 10:03:33
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前言异质性和潜在变量被认为是高通量实验中最主要的偏差和变异来源，而且在基因组实验中批次效应是最常见的变异来源。批次效应一般是由实验方式、实验日期、实验组别或实验操作人员不同而引起的，可以对数据分析过程和结果产生重大影响，因此去除批次效应十分重要。本文介绍一种比较常用的基于经验贝叶斯理论的批次校正方法：R包sva。（1）与其他Bioconductor包安装过程相同，只要通过以下两条语句就能轻松完成安
原创
2021-03-26 08:08:25
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Python 利用GDAL对遥感图像进行几何校正If the implementation is hard to explain, it’s a bad idea. If the implementation is easy to explain, it may be a good idea. ——The Zen of
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2023-09-11 22:42:27
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一、引言 上篇文章中四种方法对图像进行倾角矫正都非常有效。Hough变换和Radon相似，其抗干扰能力比较强，但是运算量大，程序执行慢，其改进方法为：我们可以不对整幅图像进行操作，可以在图像中选取一块（必须含有一条与倾角有关的直线）进行操作，从而减小运算量。这里Hough变换法和Radon变换法进行倾角检测的最大精
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2024-03-12 13:02:16
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海尔630冰箱的标定和畸变校正。上篇文章中直接使用OpenCV的例程进行畸变校正的效果不太理想。使用以下方法（张正友）效果更好。标定代码：/************************************************************************
运行环境：VS2013+OpenCV 2.4.13
运行结果：检测拍摄的棋盘畸变图像，获取摄像头的畸变信息
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2023-12-20 06:07:53
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光电发射直读光谱仪问题,光电发射直读光谱仪,直读光谱仪直读光谱仪真空下不来是否导致C、P、S测试数据不稳？(1)、真空对C ，S，P影响很大，建议检查真空泵油和真空管(更换)。(2)、加热一下分子筛。分析试样时，别的成分都能出来，Mo的含量却没有出来?(1)、需要作一下描迹。(2)、设置元素输出参数是否打勾。如没有打上勾就可以了。直读光谱仪测试生产的A356产品的硅分析时，发现硅含量偏差较大，一个
python-opencv双目图像矫正最近在搞双目视觉矫正，采用的是张征友标定法。主要步骤包括：获取相机1和相机2的标定图片，对标定图片进行预处理 （裁剪、分辨率匹配）、然后利用opencv的函数库对图像进行矫正 核心代码主要是参考这篇博文 ，关于张征友标定法的理论大家可以去看刚才上面那篇博文，讲的很详细 本人在原有的基础根据自己的需求进行了一些改动以及注释的补充，直接上代码：import num
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2023-08-30 11:01:20
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限量版之前参加研电赛，做的无人机与Nao机器人的协同系统，成功获得赛区一等奖加特奖晋级全国总决赛。我是一个很懒的的人，比赛完了做一下总结，把自己利用的技术，写出来，和大家一起分享~喜欢的话请关注我的博客，后续会继续更新，分享收藏都可以哈~ 好了言归正传，开始正题~
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2024-04-17 15:32:24
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一、Gamma校正的作用及原理1. 什么是Gamma校正？ 理想的显示系统(如CRT显示器)、采像设备(工业相机)与输入的视频信号(真实的图像信息)成正比，但显示系统或采像设备存在的硬件特性指数Gamma(>1)会使其输出较原始图像产生非线性失真，失真程度由具体系统的Gamma值决定，如下图所示，水平方向为真实的图像亮度，垂直方向为显示设备的输出亮度或采像设备采集到的亮度。 为了使显示设
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2023-07-14 21:11:32
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时间仿佛是一只无情的魔手，它将劳动和爱情，梦想和坚持，都淹没在岁月的风尘里。老照片便是我们与过去联系的纽带，记录了一个个珍贵的瞬间。但这些珍贵的照片也渐渐失去了它们原有的鲜活色彩，受到了各种损害。但是，如今我们可以充分利用现代科技，通过老照片修复技术将它们重新点亮，让记忆得到珍视和传承。那你们知道老照片怎么修复吗？接下来就为你们分享几种不错的方法。以下是可以修复老照片的方法：一、FacePic A
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2023-09-27 08:47:37
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动量交易策略动量效应产生的原因● “反应不足”，是指当上市公司出现利好信息时，其证券价格会随之上涨，但由于投资者没有及时地接收、消化这一信息，价格对此信息的反应无法一步到位。● “正反馈模式”，借由羊群效应来说明动量产生的原因。大多数投资人有从众心理，认知或判断倾向亍公众舆论或行为，证券市场即有“赢者恒赢，输者恒输”的现象。● “过度反应”，是指投资人对私有信息的预测性，自身的投资判断能力等高估而
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2024-07-17 22:04:58
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1.功能概述电磁波在大气传输时，由于大气分子、气溶胶的散射以及臭氧、水汽等气体的吸收，均会影响传感器接收到的信号，导致传感器接收到的信息不能真实反映地表特性。要获得地表的准确信息，就必须尽量消除大气影响，大气校正的目的就是将获取的遥感数据定标后的表观反射率转换为能够反映地物真实信息的地表反射率。
大气校正分为绝对大气校正和相对大气校正。
绝对大气校正
将遥感图像的DN值转换为
本节将从原理和代码两个方面讲解遥感图像的几何校正。原理 首先介绍几何校正的概念：在遥感成像过程中，传感器生成的图像像元相对于地面目标物的实际位置发生了挤压、扭曲、拉伸和偏移等问题，这一现象叫做几何畸变。几何畸变会给遥感图像的定量分析、变化检测、图像融合、地图测量或更新等处理带来的很大误差，所以需要针对图像的几何畸变进行校正，即几何校正。 几何校正分为几何粗校正和几何精校正。粗校正是利用空间
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2023-05-26 21:12:34
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一、立体校正的原因**原因一：**当畸变系数和内外参数矩阵标定完成后，就应该进行畸变矫正，以达到消除畸变的目的。**原因二：**在立体成像原理中提到，要通过两幅图像估计物点的深度信息，就必须在两幅图像中准确的匹配到同一物点，这样才能根据该物点在两幅图像中的位置关系，计算物体深度。为了降低匹配的计算量，两个摄像头的成像平面应处于同一平面。但是，单单依靠严格的摆放摄像头来达到这个目的显然有些困难。立体
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2024-01-26 09:16:42
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gamma校正原理： 假设图像中有一个像素，值是 200 ，那么对这个像素进行校正必须执行如下步骤： 1. 归一化 ：将像素值转换为 0 ～ 1 之间的实数。 算法如下 : ( i + 0. 5)/256 这里包含 1 个除法和 1 个加法操作。对于像素 A 而言 , 其对应的归一化值为 0.
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2024-03-08 14:18:55
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本文主要记录相机标定的代码实现，关于相机标定的原理可以参考：本文相机标定的照片采用OpenCV提供的图片，位置：...\opencv\opencv\sources\samples\data中left01~left14.jpg相机标定在OpenCV中实现的主要步骤为：1. 查找每幅图像中的角点坐标和亚像素角点坐标2. 构建每幅图像世界坐标系中的角点坐标3. 调用相机标定算子计算相机的内参和外参4.
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2023-12-15 20:28:58
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过拟合问题以房价为例P1:欠拟合，或者说算法有高偏差，即模型没有很好拟合训练数据。 P2:刚好合适。 P3:过度拟合，或者说有高方差，如果我们拟合一个高阶多项式，那么这个函数几乎能拟合所有数据(但是不符合房价的价格规律)。如此函数太过庞大，变量太多。 概括地说，过度拟合将会在变量过多时出现，虽然此时假设能很好拟合数据，代价函数很小，导致他无法泛化(generalize,一个假设模型应用到新样本的能
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2024-10-28 08:47:38
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1、数据来源：自主整理2、时间跨度：无3、区域范围：无4、指标说明：多重中介模型即存在多个中介变量的模型。根据多个中介变量之间是否存在相互影响，多重中介模型可以分为单步多重中介模型(single － step mul-tiple mediator model)和多步多重中介模型(multiple－ step multiple mediator model)。单步多重中
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2023-11-10 01:49:20
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1. 算法功能简介 大气校正的目的消除大气对太阳和来自目标的辐射产生吸收和散射作用的 影响，从而获得目标反射率、辐射率、地表温度等真实物理模型参数。大多数情 况下，大气校正同时也是反演地物真实反射率的过程。 PIE 的大气校正模块是基于 6S 大气辐射传输模型。 6S 模型假定无云大气的 情况下，考虑了水汽、 CO2
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2023-07-02 22:39:54
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# Bonferroni校正及其在Python中的应用
在进行多个假设检验时，我们可能会面临一个很大的问题：假阳性率。如果每个检验都有5%的显著性水平，那么进行20次检验后，总的假阳性率将会显著增加。这时，Bonferroni校正法应运而生。本文将介绍Bonferroni校正的基本概念，并展示如何在Python中实现它，最后将通过一个Gantt图示例来帮助理解。
## Bonferroni校正
