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
# 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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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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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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# 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
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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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
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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摘要：本文介绍了一个Java实现的Google街景图片下载工具StreetViewDownloader。该工具支持多线程下载，能够自动拼接5
在移动端调用腾讯街景腾讯地图街景组件可以通过多种方式调起，来展示3D街景信息。腾讯街景API，是构建在v2版本上的全新应用接口，对于目的地，可以让用户足不出户，得到更直观、更真切 的身临其境的体验，比如，您可以就用在 房产、酒店、餐饮、娱乐、在线旅游等领域。腾讯地图开放平台链接地址：http://lbs.qq.com/一、数据开放程度：腾讯街景API将为开发者提供与腾讯地图完全相同的全量数据，且与
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2023-12-04 19:46:21
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package com.images.utils;
import lombok.Data;
import okhttp3.OkHttpClient;
import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.*;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.*;
import java.net.Htt
卫星影像 <template> <div class="app"> <div class="map-container" ref="map_ref"></div> </div> </template> <script> import Map from "ol/Map.js"; import Tile ...
MWC2012上最引人津津乐道的莫过于诺基亚808PureView，它自带41兆的摄像头
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2012-04-01 16:23:20
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目录1. 构建验证集2. 模型训练和验证3. 模型保存和加载4. 模型调参 1. 构建验证集在深度学习过程中，可能出现过拟合问题。过拟合指模型误差在训练集上随着训练次数和模型复杂度增加而减少，却在训练集上先减后增。如下所示。 构建验证集能够有效解决过拟合问题，验证集需要尽可能与测试集保持一致，在训练过程中不断验证模型在验证集上的精度，以此控制模型训练。总结一下：训练集：模型训练和调整模型参数；验
文章目录0 前言2 概念介绍2.1 什么是图像语义分割3 条件随机场的深度学习模型3. 1 多尺度特征融合4 语义分割开发过程4.1 建立4.2 下载CamVid数据集4.3 加载CamVid图像4.4 加载CamVid像素标签图像5 PyTorch 实现语义分割5.1 数据集准备5.2 训练基准模型5.3 损失函数5.4 归一化层5.5 数据增强5.6 实现效果6 最后 0 前言? 这两年开始
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2024-10-09 21:52:27
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凝视一张城市旧照唤起怀旧的感觉？这个AI工具可以带你“回到过去”。
原创
2021-07-19 13:44:06
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