要素类中的每个要素都由一个或多个顶点组成,这些顶点定义了点、多段线或多边形要素。在点要素类的情况下,每个点要素由单个顶点组成。多段线和多边形要素由多个顶点组成。每个顶点是由一对x、y坐标定义的位置。该图说明了点、多段线和多边形如何在笛卡尔坐标空间中由顶点定义。
一个精美的图片!我特别喜欢城市周围的线条,它们交织在一起,呈现出一幅非常精确的城市地图的实际面貌。这个可视化地理空间数据是我最喜欢的项目之一。
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The United States Census Bureau regularly releases a geodatabase named TIGER. This table contains the 2010 census Demographic Profile 1 values aggregated by census tract. Tract areas vary tremendously, but in urban areas are roughly equivalent to a neighborhood. There are about 74,000 polygon features covering the United States, the District of Columbia, Puerto Rico, and the Island areas.
在上一篇文章《用Python画一个中国地图》中,我们简单描述了一下如何用Python快速画出一个中国地图的轮廓,似乎没有什么实用价值,这一次我们用实际数据填充它,使它看上去更有意义。
住在西雅图,最近搬到了另一个社区。根据Walk Score的专有算法,从第9个最适合步行的西雅图街区搬到了第30个街区。仍然可以轻松地走到当地的咖啡馆和理发店,但那就是它!可以说已经搬到了一个相当不那么适合步行的社区,但目前还不清楚如何量化其规模或者步行性得分。
The United States Census Bureau regularly releases a geodatabase named TIGER. This dataset contains the 2010 census blocks, roughly equivalent to a city block. There are just over 11 million polygon features covering the United States, the District of Columbia, Puerto Rico, and the Island areas.
社会经济因素会影响大脑的发育和结构,但大多数研究都忽略了在这个过程中损害发育的神经毒性环境带来的损伤,如铅暴露(在我们之前的解读的文章中,一篇多溴联苯醚的化学神经毒素对儿童的阅读网络的发育产生了不良影响。感兴趣的可点击:
【注】新版本的maptools包对很多函数进行了修改,对于修改的内容,文章中用红色的文字进行了说明。 鉴于最近有不少人在讨论用R软件绘制地图的问题,我也就跟着凑了凑热闹,对相应的方法学习了一番。下面的这篇文章是一个初步的介绍,还有很多内容仍在学习和探索中,如果大家有什么意见或建议,我将根据自己学习的情况对文章进行进一步的补充。 在R中绘制地图其实是十分方便的,最直接的办法大概就是安装maps和mapdata这两个包,然后输入下面的命令: library(maps) library(mapdata) ma
可以看出有能力,能力1,其实在Excel表中是有两个进攻能力的,但是在导入Tableau时,为了区分方便,自动转换成上图所示
这怎么搞呢?他找到一个使用polygon计算matplotlib绘图对象面积的方法
在《三维凸包》中我们学习了如何求三维空间中的点集凸包,本文来论述二维、三维甚至高位几何体的测度和重心的计算. 所谓测度,对于二维,指的是面积,对于三维,指的是体积. 所谓重心,指的是空间中一个特殊的点,如果该物体是质量分布均匀的话(所谓质量分布均匀,指的是密度函数是常数函数),则该物体关于该点力矩平衡.
我们首先定义了一个多边形区域(Region of Interest, ROI),这是分析湖泊面积的地理范围。坐标点列表表示多边形的顶点,我们使用ee.Geometry.Polygon来创建这个多边形。
道格拉斯-普克算法(Douglas–Peucker algorithm,亦称为拉默-道格拉斯-普克算法、迭代适应点算法、分裂与合并算法)是将曲线近似表示为一系列点,并减少点的数量的一种算法。该算法的原始类型分别由乌尔斯·拉默(Urs Ramer)于1972年以及大卫·道格拉斯(David Douglas)和托马斯·普克(Thomas Peucker)于1973年提出,并在之后的数十年中由其他学者予以完善。
1 #include <bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 int main() 4 { 5 int T,n,a,b; 6 while(cin>>T) 7 { 8 while(T--) 9 { 10 cin>>n; 11 int ans=1e+6; 12 for(int i=1;i<=n-1;i++) 13
缘起 封面图是不是很酷炫? 该图的核心算法就是 Delaunay三角剖分. 这种低多边形的成像效果在现代游戏设计中越来越被喜欢,其中的低多边形都是由三角形组成的。于是我们来学习一下. 分析 首先,先来
先来聊聊为什么做数据分析一定要用Python或R语言。编程语言这么多种,Java, PHP都很成熟,但是为什么在最近热火的数据分析领域,很多人选择用Python语言?
github:https://github.com/Toblerity/Shapely
判断一个点是否在多边形内是处理空间数据时经常面对的需求,例如GIS软件中的点选功能、根据多边形边界筛选出位于多边形内的点、求交集、筛选不在多边形内的点等等。判断一个点是否在多边形内有几种不同的思路,相应的方法有:
如果是矩形比较简单,直接判断四个点的范围,不能推广到多边,考虑到图形的凹凸就更复杂,考虑到程序需要直接拿来用罢了,
斯坦福大学的工程师Arun Majumdar和Ram Rajagopal认为,机器学习系统非常擅长于观察图像,发现经过训练能够识别的物体,无论是猫、脸还是汽车,那么为什么太阳能电池板不行呢?
我们都知道计算三角形的面积时可以用两个邻边对应向量积(叉积)的绝对值的一半表示,那么同样,对于多边形,我们可以以多边形上的一个点为源点,作过该点并且过多边形其他点中的某一个的多条射线,这样就可以把该多边形变为多个三角形,然后利用叉积求面积即可。 不过要注意,对于三角形可以简单的用叉积的绝对值的一半表示,但对于多边形不可随意将它分割成的几个三角形对应的叉积的绝对值相加,要有一定顺序才可。 对于三角形,有
美国建筑物数据集 国土安全部、FIMA、联邦紧急事务管理局的响应地理空间办公室、橡树岭国家实验室和美国地质调查局合作,建立和维护全国第一个大于450平方英尺的所有结构的清单,用于洪水保险缓解、应急准备和响应。为了创建建筑轮廓清单,联邦紧急事务管理局与国土安全部的科学和技术部门合作,与橡树岭国家实验室(ORNL)合作,通过商业上可用的卫星图像提取轮廓。你可以在这里下载这些数据集,或者使用这个链接来探索它们
如果同时有很多遍布全国的请求都在查找附近的餐馆,按照上述的做法,你的服务有能力及时响应么?
今年疫情以来,工作都比较紧凑,没能抽出时间来记录工作日常了。最近接触一个项目需要使用到百度地图的围栏功能,作为前期调研,先探探路。 经过一番搜搜,找到一篇不错的文章。专门介绍,百度地图围栏的。地址如下:https://www.cnblogs.com/CherishTheYouth/p/CherishTheYouth_20190416.html
这篇不出意外就是 Google S2 整个系列的最终篇了。这篇里面会把 regionCoverer 算法都讲解清楚。至于 Google S2 库里面还有很多其他的小算法,代码同样也很值得阅读和学习,这里也就不一一展开了,有兴趣的读者可以把整个库都读一遍。
声明:原文链接https://blog.csdn.net/langb2014/article/details/49886787点击打开链接,仅学习使用,写的很不错。
建筑设计图纸或蓝图总是以 PDF 格式保存,因为它即使在不同的操作系统上也能保持文档的显示效果和质量。对于常见的 PDF 编辑器来说,标记、编辑和签名是必不可少的功能。在建筑、工程和施工(AEC)行业,对 PDF 测量工具的需求变得至关重要。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 随着人工智能的不断发展,计算机视觉技术被应用到越来越多的场景之中,甚至连我们儿时最爱的“石头、剪子、布”游戏,也被它“搞定了”。那么,计算机是如何进行数字手势识别的呢? 在进行数字手势识别时,将手势图中“凹陷区域”(该区域被称为凸缺陷)的个数作为识别的重要依据,如图 1所示: 表示数值0、数值1的手势具有0个凹陷区域(不存在凹陷区域)。 表示数值2的手势具有1个凹陷区域。 表示数值3的手势具有2个凹陷区域。 表示数值4的手势具有3个凹陷区域。 表示数值5
面作为地图渲染的基本元素之一,在地图中可以代表各种形式的区域,例如海面、绿地等。面数据通常以离散点串形式存储,因此渲染时最关注的是如何将其展现为闭合的图形。
计算机的出现使得很多原本十分繁琐的工作得以大幅度简化,但是也有一些在人们直观看来很容易的问题却需要拿出一套并不简单的通用解决方案,比如几何问题。作为计算机科学的一个分支,计算几何主要研究解决几何问题的算法。在现代工程和数学领域,计算几何在图形学、机器人技术、超大规模集成电路设计和统计等诸多领域有着十分重要的应用。在本文中,我们将对计算几何常用的基本算法做一个全面的介绍,希望对您了解并应用计算几何的知识解决问题起到帮助。
*本文转载自腾讯云,点击此处阅读原文 在第七次全国人口普查项目中,腾讯共有40多个部门、超过300人参与其中,封闭周期长达200多天; 人口普查全面“无纸化”背后,腾讯云数据库支持了十亿级用户数据、七百万个终端和百万级峰值TPS(每秒处理量)。 5月11日,第七次全国人口普查结果公布。 “ 普查数据质量是普查统计工作的生命线……利用信息化,对普查方式进行创新:首次全面采用电子化,实时及时上报数据;首次实现普查对象通过互联网自主填报;首次利用行政大数据进行比对核查;首次实现利用互联网云计算云
这个项目: 十年一次 全体中国人都要参与 十五天内完成 是的,第七次全国人口普查要来了。 人口普查“数清楚”了中国的人口状况,也见证了技术演进的一段历史。 第一次人口普查是在1953年,统计人口用的是当时最先进的计算方式——算盘,数据调查、登记、传送、分发都靠人工完成。 第二次人口普查是在1964年,还是手工登记,但用上了“两弹一星”同款计算工具,只能做简单的四则运算、平方数等运算的手摇计算机统计人口数据。 第三次人口普查是在1982年,中国向美国进口了21台最先进的电子计算机,作为录入和统计工具
若向量$(x, y)$旋转角度为$a$,则旋转后的向量为$(xcosa - ysina, y cosa + xsina)$
人口普查是一项非常繁重复杂的工作,当前,在美国的一次人口普查通常要花费大约9000亿美元,需印发15亿份问卷调查和明信片,才能实现全民覆盖,并且大约要雇佣40万人,去走访那些没有对普查做出反馈的家庭。因此,人口统计普查局成立了地理团队,结合GIS做了三方面创新,从让人口普查过程更简单,人们能够更放心、安全地反馈、参与其中,大大提升了人口普查效率和准确率。
判断一个点是否在三角形里面(包括边界上),这个问题对于许多初学者来说,可谓是一头雾水,如何判断呢? 假如有四个点A(x0,y0),B(x1,y1),C(x2,y2),D(x,y),要你来判断D点是否包含在三角形ABC里面,也许你会想到用 在判断是否构成三角形 之后在用公式计算面积 但给三根线算长度太复杂了 有没有比较好点的算法 比如SIN 或者 点到直线距离..... 也就是 海伦公式 ,这也许不会很难想到毕竟在高中都学过的.... 海伦公式:
JavaScript API GL近期为支持物流行业实现了几何图形编辑器,用户可通过编辑器接口进行点、线、面、圆的绘制和编辑。在物流行业中常见的使用场景是配送区域及地理围栏的绘制,常会有对已有区域进行拆分或者合并的需要,所以编辑器也提供了相应的功能。本文介绍了如何基于Turf实现多边形的拆分及合并。
在本篇博客中,我们将通过Google Earth Engine (GEE) 探索湖泊面积随时间的变化。通过分析MODIS数据集中的归一化差异水体指数(NDWI),我们可以识别湖泊区域并监测其面积变化。
在OpenGL/OSG中,由于效率的原因,默认是直接显示的简单的凸多边形。如果直接强行显示凹多边形,渲染结果是不确定的。所以对于复杂的凹多边形,需要将其分解成简单的凸多边形,这个过程就是多边形分格化。在OSG中是通过osgUtil::Tessellator类来实现多边形分格化的。
利用向量积(叉积)计算三角形的面积和多边形的面积: 向量的数量积和向量积: (1) 向量的数量积 (1) 向量的向量积 两个向量a和b的叉积(向量积)可以被定义为: 在这里θ表示两向量之间的角夹角
有人问我,怎么判断一个点是不是在多边形内,本来想着把这个多边形分成一个又一个三角形,如图,
一直关注我的朋友应该知道前段时间使用OpenCV做了数字华容道的游戏及AI自动解题,相关文章《整活!我是如何用OpenCV做了数字华容道游戏!(附源码)》《趣玩算法--OpenCV华容道AI自动解题》,一直也想在现在的基础上再加些东西,就考虑到使用图像读取了棋盘,生成对应的棋局再自动AI解题。
2.1 基本工具介绍 2 2.1.1滑动的梯子上的猫 2 2.1.2智能画笔挥洒自如 7 2.1.3选了再做谋而后动 9 2.1.4公式输入即打即现 10 2.1.5动态测量功能多多 15 2.2文本命令应有尽有 18 2.2.1点可不简单 18 2.2.2直线面面观 22 2.2.3圆和圆弧很重要 23 2.2.4圆锥曲线条件多 24 2.2.5函数曲线最有用 25 2.2.6图形变换功能强 26 2.2.7对象组分合遮盖 28 2.2.8文本含变量表格 28 2.2.9测量招数真不少 31 2.2.10动画轨迹和跟踪 32 2.2.11对象属性有奥妙 38 2.3平面几何 40 2.3.1动态几何暗藏玄机 40 2.3.2动点定值眼见为实 42 2.3.3图案组合美不胜收 50 2.3.4课件制作初步体验 58 2.4代数运算 68 2.4.1符号计算力量大 68 2.4.2因式分解渊源长 70 2.4.3赋值语句真方便 72 2.4.4定义函数编程快 74 2.4.5复数联通数与形 77
在图像分割后,一般要进行形式化的表示和描述。 (1)外部特征(如边界)来表示区域-->用特征对其描述(如长度,边界缺陷数量) (2)内部特征(如像素)来表示区域-->内部表示(如颜色、纹理) 图像表示分成边界表示(如链码、边界分段等)和区域表示(如四叉树、骨架等)两大类。
第七次人口普查已经结束,那么,为了方便大家把七普数据与之前的数据做对比,地理遥感生态网整理了从一普到七普人口数据,并且把第七次人口普查的数据也一并分享给大家。
在VC++中使用OpenCV进行形状和轮廓检测,轮廓是形状分析以及物体检测和识别的有用工具。如下面的图像中Shapes.png中有三角形、矩形、正方形、圆形等,我们如何去区分不同的形状,并且根据轮廓进行检测呢?
简述 从 2020 年 11 月 1 日开始,第七次全国人口普查工作进入到正式登记阶段,700 万普查员走街串巷,他们需要在 15 天内,对近 14 亿人口进行入户登记,完成十年一度的「大国点名」。 与以往不同,本次大国点名全量上云,由腾讯云+企业微信为14亿人服务。腾讯云从业务部署、业务测试、压力测试到最终上线,并提供完善的日志,监控服务,只用了短短数月的时间,全程护航,让700万B 端用户,14亿C 端用户规模的服务稳定高效上线。 那么,腾讯云是如何支撑第七次全国人口普查的呢? 背景 十年一度
本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务,并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA!模型资源站(sota.jiqizhixin.com)即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。
CW,广东深圳人,毕业于中山大学(SYSU)数据科学与计算机学院,毕业后就业于腾讯计算机系统有限公司技术工程与事业群(TEG)从事Devops工作,期间在AI LAB实习过,实操过道路交通元素与医疗病例图像分割、视频实时人脸检测与表情识别、OCR等项目。
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