上文中，我们利用convert命令制作了gif格式的文件。实际运用中，视频格式的动图因为可以随时进行暂停、前进、后退等操作，在讲解时，更容易让听众理解。本文中，我们基于前文绘制的多日的海表温度图，利用ffmpeg和python两种不同方法，将前文所绘GIF动图转化为视频（MP4格式）。同样，我们先上结果。
利用FFMPEG工具将GIF格式转化为MP4首先，我们直接
前期系列博客1（）详细介绍了基于ENVI、ERDAS等软件对遥感影像加以各类处理的操作，系列博客2（）则详细介绍了基于GEE在线平台对遥感影像加以处理的方法；而本文则将介绍基于Python语言gdal等模块对遥感影像加以处理的详细代码与操作。 本文所要实现的需求：现有自行计算的全球叶面积指数（LAI）.tif格式栅格产品（下称“自有产品”），为了验证其精确度，需要与已有学者提出的成熟产品——
一、项目介绍 本项目利用python实现，为了解slam算法构图原理与过程，所以未采用ros实现，而是采样python+Qt的方式一步步实现，其中雷达数据的解析、里程计数据的融合·、点云数据转化为栅格地图、最终融合为全局地图等算法都是小江一步步实现的，虽然最终融合效果不是很好，但是自己收获还是很大，这里分享出来，感兴趣的伙伴可以看看。
在ArcToolbox 中，打开【Spatial Analyst Tools】→【Neighborhood】→【Focal Statistics】对话框，【Input raster】设置为“raster”，【Output
原创
2023-12-20 09:15:47
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首先，相同值的邻近像元的数量必须多到可以成为众数值，或者至少一半的像元必须具有相同值。栅格数据获取的途径多种多样，造成了栅格
原创
2023-12-20 09:16:03
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目录使用卷积对数据进行平滑处理 数据平滑和离群值检测使用卷积对数据进行平滑处理 可以使用卷积对包含高频分量的二维数据
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2024-10-25 12:56:32
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以另外一个滤波器而言----均值滤波器, 就是说某像素的颜色, 由以其为中心的九宫格的像素平均值来决定. 在这个基础上又发展成了带权的“平均”滤波器, 这里的高斯平滑或者说滤波器就是这样一种带权（通常我们认为距离要代替的点像素的作用大一些）的“平均”滤波器. 那么这些权重如何分布呢? 我们先来看几个经典的模板例子: 尝试了使用这些滤波器对我们原来的图进行操作, 得到了这样的一组结果:原图: 3x3
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2024-08-01 00:28:56
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基于ArcGIS的栅格图像平滑处理栅格数据获取的途径多种多样，造成了栅格数据质量的很大差异，一些质量较差的栅格数据存在大量“噪音”象元，即在表达同类型的地理要素时，出现个别像元值与周边像元不一致的情况，数据中噪音栅格象元的存在为数据的使用和分析带来了极大的不便，因此经常需要对栅格进行平滑的预处理操作。在ArcGIS软件的空间分析工具箱中，提供了大量的栅格数据处理工具，其中对栅格数据进行平滑处理的工具在去除图像上的椒盐噪音的处理中有非常重要的作用1. 主滤波工具1.1 主滤波工具原理主滤波工具的原理是根据像元邻域内的众数值来替换像元。主滤波需要满足两个条件才能发生替换。首先，相同值的邻近像元的数
原创
2021-07-09 16:05:11
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Python 调用 OccupancyGrid 处理栅格地图创建订阅者并处理数据（利用Python解析bag文件）运行可执行程序 创建订阅者并处理数据（利用Python解析bag文件）#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on 2020-06-06
Updated on 2020-06-06
@author: 小
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2023-08-29 15:06:05
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在GIS中，栅格属性里有关于栅格自身的信息，背景(nodata value)对于识别一张图像的边界像元尤为重要，我们目的只要把每行每列中的第一次出现不是nodata的像元和最后一次出现nodata的前一个像元就可以了。对于栅格，可以用ArcPy中的RasterToNumpyArray函数将将栅格转成numpy数组，然后就可以按照所想读取出每行列中首尾像元。以下是部分代码提取边界像元的核心算法，其实
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2023-07-05 14:49:19
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一、图像平滑二、均值滤波三、方框滤波四、高斯滤波五、中值滤波 从头开始study，每日积累！ 一、图像平滑什么是图像平滑？ 图像平滑是指受传感器和大气等因素的影响，遥感图像上会出现某些亮度变化过大的区域，或出现一些亮点(也称噪声)。这种为了抑制噪声，使图像亮度趋于平缓的处理方法就是图像平滑。图像平滑实际上是低通滤波，平滑过程会导致图像边缘模糊化。 图像平滑是指用于突出图像的宽大区域、低频成分、主
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2023-08-21 09:27:12
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问题描述1、给定图像的采用低通滤波进行平滑处理，并观察处理结果。 (1) 分别采用ILPF、Butterworth、Gaussian滤波器； (2) 能量按照保留90%，95%，99%进行处理； (3) 注意观察振铃效应。 2、给定图像的采用高通滤波进行锐化处理，并观察处理结果。 (1) 分别采用LHPF、Butterworth、Gaussian滤波器； (2) 能量按照保留20%、10%、5%进
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2023-08-10 15:29:52
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1.gdal包简介gdal是空间数据处理的开源包，其支持超过100种栅格数据类型，涵盖所有主流GIS与RS数据格式，包括Arc/Info ASCII Grid(asc)，GeoTiff (tiff)，Erdas Imagine Images(img)，ASCII DEM(dem) 等格式。2.安装gdal包（1）通过此链接查找并下载gdal包：https://www.lfd.uci.edu/~go
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2023-05-29 14:05:27
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gdalgdal.warp矢量裁剪栅格from osgeo import gdal,gdalconst
shppath = r'D:\Africa\Africa_city.shp'
tifpath = r'D:\regionImg\VNL_2012Africa.tif'
outtif1 = r'D:\Africa\Africa_FID0.tif'
cutlineWhere = 'FID = 248
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2024-04-10 14:05:23
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前言：挺久没有更新博客了，前段时间课程实验中需要用代码将矢量数据转成栅格，常见的点栅格化方法通过计算将点坐标(X，Y)转换到格网坐标(I，J)，线栅格化方法主要有DDA算法、Bresenham算法等，根据实现效果也可分为八方向和全路径栅格化方法等，面栅格化方法主要有种子点填充、扫面线算法、边界代数法等。详细算法实现可参考GIS中将矢量数据转换栅格数据算法 和 GIS算法基础（五）矢量数据向栅格数据
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2023-10-04 14:53:46
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简单说几句简单说几句，算法的基本逻辑请看其他文章，很多，不介绍。本文旨在提供一份python代码供各位后来学习者多一些资料理解学习GA，同时对于那些只需简单使用GA解决路径规划的人提供一个并不麻烦的途径。注意，非路径规划，非栅格图模型的，本文代码99.99%无法运行！考虑到随机生成的初代路径解的效果非常非常不好，难以生成看上去像那么回事儿的路径。因此，本GA的初代解来源基本ACO算法的初代解。本文
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2024-08-09 18:09:56
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文章目录1 训练曲线--震荡的非常厉害2 Savitzky-Golay 滤波器--平滑曲线3 python 绘制训练曲线--插值法 曲线平滑处理4 python 绘制训练曲线--基于Numpy.convolve曲线平均滤波5 用python自己绘制训练曲线 1 训练曲线–震荡的非常厉害上一篇文章用python自己绘制训练曲线震荡的非常厉害（下图绿色曲线），而tensorboard的曲线比较平滑（
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2023-08-07 14:39:17
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一、图像平滑处理简介图像平滑处理属于图像空间滤波的一种，用于模糊处理和降低噪声。模糊处理经常用于图像预处理任务中，例如在(大)目标提取之前去除图像中的一些琐碎细节，以及桥接直线或曲线的缝隙。模糊处理后的图像，可以通过阈值处理、形态处理等方式进行再加工，从而去除一些噪点。平滑滤波器包括线性滤波器和非线性滤波器，平滑线性空间滤波器的输出(响应)是包含在滤波器模板邻域内的像素的简单平均值。
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2023-10-12 13:19:52
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文章目录1 插值法对曲线平滑处理1.1 插值法的常见实现方法1.2 拟合和插值的区别1.3 代码实例2 Savitzky-Golay 滤波器实现曲线平滑2.1 问题描述2.2 Savitzky-Golay 滤波器--调用讲解2.3 Savitzky-Golay 曲线平滑处理 示例2.4 Savitzky-Golay原理剖析3 基于Numpy.convolve实现滑动平均滤波3.1 滑动平均概念3
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2023-07-18 16:02:20
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1.图像平滑概述图像平滑也称为图像去噪，是为了抑制图像噪声改善图像质量进行的处理。这种噪声可能是在图像获取和传输等过程中造成的，噪声会使图像恶化，质量下降，图像模糊，特征淹没，对图像分析很不利。 本文主要介绍四种空间域的图像平滑方法：邻域平均法（均值滤波法），超限像素平滑法，有选择保边缘平滑法和中值滤波法。并且给出案例以及python代码。2.邻域平均法（均值滤波法）这种方法直接在空间域上进行平滑
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2023-08-26 17:05:07
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