geopandas 常用方法# 读入文件，寻找地理位置坐标集
import geopandas as gpd
fp = "./data/TM_WORLD_BORDERS-0.3.shp" # 地理坐标文件地址
data = gpd.read_file(fp) # 读取文件
# data.plot() # 根据地理坐标绘制地图
# data.loc[(data['name']=='Italy') |
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2023-06-13 21:52:09
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## Python地理配准代码
地理配准是指将不同投影、不同分辨率、不同空间参考的地理数据进行坐标转换，使其能够在同一坐标系下进行叠加和分析。在地理信息系统（GIS）中，地理配准是实现精确空间分析的关键步骤。
Python是一种常用的编程语言，具有丰富的地理数据处理库和工具。本文将介绍使用Python进行地理配准的代码示例，并结合实际案例进行说明。
### 安装依赖库
首先，我们需要安装一
原创
2024-01-10 06:23:34
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python与地理空间分析（一）中简单介绍了地理空间分析对于数据分析和气象的重要作用，包含常用到的GIS数据类型和处理的python包的介绍，本篇文章书接上文，将对在GIS中常打交道的矢量数据的处理做简单介绍。考虑到在日常中对GIS常用的功能，包含的主题包括一些应用和数据的介绍：•1 GIS中距离的计算•2 方位计算•3 坐标转换和投影转换距离测量距离测量是地理空间分析中的一个非常重要的功能，在气
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2023-11-22 20:41:07
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geopy是Python关于地理位置的一个第三方库，用这个库来进行地址位置信息的查询和转换非常方便，本文介绍关于geopy的常用的几种用法geopy的安装pip install geopy根据地址查询坐标及详细信息>>> import json, logging
>>> from geopy.geocoders import Nominatim
>>
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2023-06-30 23:04:56
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# Python实现地理配准
地理配准（Georeferencing）是指将地图或图像与真实地理坐标通过一定的变换关系进行对应的过程。在地理信息系统（GIS）和遥感领域，地理配准是一个重要的步骤，它能够帮助我们将空间数据与地球表面准确地对应起来。本文将介绍如何使用Python实现地理配准，并提供代码示例。
## 什么是地理配准？
地理配准是将一个图像的坐标系与地理坐标系进行对应的过程。在地图
原创
2023-07-20 06:33:43
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1评论
1. 将需要配准的两幅影像导入arcmap2. 打开地理配准3.选
原创
2022-06-27 14:56:45
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1、Python3 实现火车票查询工具该项目使用 Python3 抓取 12306 网站信息提供一个命令行的火车票查询工具。通过该项目的实现，可以熟悉 Python3 基础及网络编程，以及 docopt，requests，prettytable 等库的使用。火车票查询工具2、Python3 色情图片识别该项目使用 Python3 去识别图片是否为色情图片，会使用到 PIL 这个图像处理库，会编写算
Towards a Practical Face Recognition System: Robust Registration and Illumination by Sparse Representation 2009 CVPR一些概念1.registration 配准：图像配准(Image registration)就是将不同时间、不同传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角
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2023-12-15 09:24:57
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常见一些软件配准方法介绍1.ARCGIS软件配准1.1.栅格图像配准1.打开ArcMap，增加Georeferencing工具条。 2. 把需要进行纠正的影像增加到ArcMap中，会发现Georeferencing工具条中的工具被激活。在view/data frame properties的coordinate properties中选择坐标系。如果是大地（投影
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2024-06-14 22:16:19
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# Python配准技术的应用与实例
## 引言
配准（Registration）是指将不同数据源或不同时间点的数据进行对齐和匹配的过程。在计算机视觉、图像处理、医学影像等领域，配准技术具有广泛的应用。Python作为一种功能强大的编程语言，提供了多种配准算法和工具库，能够方便地进行图像配准、特征匹配和形状对齐等操作。
本文将介绍Python中常用的配准技术及其应用。首先，我们将概述配准的基
原创
2023-12-10 08:51:03
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图像匹配的目的是寻找特征类似的图片，配准是得到两幅图像类似的特征点。图像匹配是在大图像中寻找与小图像（模板）相似的区域。图像配准是将两幅尺寸相当的图像映射到同一个坐标系中，使它们的特征对应。其中一幅图像的坐标不变，称为固定图像，另一幅图像要平移、旋转、缩放，称为浮动图像。两幅图像配准后，就可以叠加，称为简单的图像融合。
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2023-07-04 17:47:36
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水利工程中混凝土受压变化检测——CT图像差值处理ENVI——完整的遥感图像处理平台ENVI (The Environment for VisualizingImages)是美国ITT Visual InformationSolutions公司的旗舰产品。它是由遥感领域的科学家采用交互式数据语言IDL(Interactive DataLanguage)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。它是快速、
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2024-06-06 11:11:33
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opencv系列-图像配准一、简介二、应用场景三、算法分类四、特征点4.1 HarisSIFTSURF五、特征匹配六、全局配准坐标旋转变换公式的推导围绕原点的旋转坐标系（逆时针）的旋转绕某一点进行旋转仿射变换透视变换与仿射变换opencv函数使用什么是光流（optical flow）？光流法基本原理七、 局部配准 前言：配准方面的知识，在工作中多有用到，对于原理了解一些，但是知之不深，最近时间
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2024-01-08 14:28:14
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# 波段配准与Python实用指南
在遥感图像处理和计算机视觉领域，波段配准是一个至关重要的步骤。为了对同一场景的不同波段图像进行有效的分析和比较，需要将这些图像对齐。波段配准的目的是确保同一物体在不同图像中的对应像素准确匹配。本文将详细介绍波段配准的基本概念，并通过Python代码示例引导你实现这一过程。
## 波段配准的基本概念
波段配准通常应用于多光谱图像、超光谱图像以及多时相图像等。
原创
2024-09-04 06:35:41
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一、前言图像配准是一种图像处理技术，用于将多个场景对齐到单个集成图像中。在这篇文章中，我将讨论如何在可见光及其相应的热图像上应用图像配准。在继续该过程之前，让我们看看什么是热图像及其属性。二、热红外数据介绍热图像本质上通常是灰度图像：黑色物体是冷的，白色物体是热的，灰色的深度表示两者之间的差异。 然而，一些热像仪会为图像添加颜色，以帮助用户识别不同温度下的物体。 图1 左图为可见光；有图
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2023-10-24 08:35:47
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为什么需要进行数据配准？遥感影像数据在成像过程中存在多种几何畸变，需要通过配准操作对影像/栅格数据集的坐标进行纠正；纸质地图保存过程中存在纸张变形，......； 另一种情形是，在对多个数据集进行分析时，要求所有参与分析的数据集在同一坐标系下，此时也需要进行数据的配准；什么是数据配准？数据配准是通过参考数据集（图层）对配准数据集（图层）进行空间位置纠正和变换的过程。 通过确定的配准算法和控制点信息
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2024-01-05 22:56:52
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泛型配准前言一、super 4pcs1.1 简介1.2原理1.3 开源库介绍 前言最近看了下几种配准的算法啊，发现会有一些共性，即不管是使用哪种方法，最终大多是关注于如何计算对应点的问题上来，icp及其变种是这样，super 4pcs也是如此。为了减少博客的数，就在这里统一称作为泛型配准，后续会追加一些同模式的配准原理。一、super 4pcs1.1 简介Super 4pcs是4pcs的升级版，
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2024-09-08 10:25:28
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# Python图像配准实现流程
## 1. 介绍图像配准的概念和应用场景
在图像处理领域，图像配准是指将两张或多张图像的空间位置进行对齐，使得它们在几何上完全或近似一致的过程。图像配准在计算机视觉、医学影像、遥感等领域有着广泛的应用，比如在医学影像中可以用于肿瘤检测和追踪，遥感图像中可以用于地理信息系统等。
## 2. 图像配准的步骤和流程
为了帮助小白开发者理解图像配准的过程，我将列举
原创
2023-11-06 14:54:38
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# 实现弹性配准 python
## 弹性配准简介
弹性配准是一种用于图像处理的技术，可以将两幅图像进行精确匹配，使它们在空间位置上完美对齐。在python中，可以使用OpenCV库来实现弹性配准。
### 流程
下面是实现弹性配准的基本步骤：
```markdown
journey
title 弹性配准流程
section 准备工作
开始
利
原创
2024-05-15 06:22:17
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影像配准是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要任务，常用于医学影像、遥感图像和三维重建等应用场景。简单来说，影像配准就是将两幅或多幅图像对齐到同一坐标系下，以便进行比较、分析或融合。本文将探讨如何使用Python实现影像配准，解决该领域内的常见问题。
## 背景定位
影像配准的场景非常广泛，但其中一个核心问题是如何有效地对齐不同源的图像。例如，在医学图像分析中，医生可能需要将CT扫描与MRI图
