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气象绘图——复杂的三维图

在三维图中实现栅格可视化 在之前的推文三维图形迁移中,我们已经介绍了如何使用收集collection的办法,来实现贴瓷砖式的数据可视化,这里我们仍然使用这种办法。...假定使用FNL的再分析资料,精度为1×1。取出相对湿度的进行剖面与平面图的绘制,并裁剪数据的轮廓。...使用plot_surface命令栅格化 在当前的三维投影中,暂时没有axes3D.pcolormesh这个平面图中常用的栅格化绘图函数,但是,我们可以使用plot_surface命令替代这个效果。...上述两种栅格化,具体有什么用,目前视觉效果最好的就是这一种: 在三维图中实现contourf可视化 我们之前曾经推送过如何进行contourf的三维可视化,但是有一定的问题,小区的色块总是会被遮盖,...我们使用polygon的contains语句判断数据是否落在青藏高原内,然后将没有落在里面的变成np.nan,当然可以使用regionmask。

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热浪扭曲效果

热空气密度比冷空气小 • 密度影响介质的折射率 • 热空气上升的同时会被冷空气替代, 这会改变光射入眼睛的路线 • 渲染场景到RGBA离屏缓存(可渲染的纹理) • 颜色写入RGB...• 扭曲度写入Alpha通道 • 绘制全屏长方形到后备缓冲区 • 对离屏缓冲采样以获得扭曲度 • 用扰动贴图来确定扰动向量, 用扭曲度放缩后偏移原始纹理坐标 • 基于扰动纹理坐标的可增长...泊松分布(根据扭曲度来进行偏移) 扭曲度 • 逐像素判断当前像素被扭曲的程度 • 当光线穿过更多的气体时, 折射程度相应增加 • 扭曲随场景深度增加 – 开始时把渲染目标的...N.V 来避免生硬的边缘 • 扭曲度被写入Alpha通道 全屏矩形 • 全屏矩形用离屏缓存(可渲染的纹理)来绘制并且用扰动贴图作为纹理 扰动贴图 • 一个2D向量储存在红色绿色通道内...• 在全屏矩形两个方向上卷动贴图并采样两次 • 平均两次采样并把变换到 [-1.0, 1.0] 的范围内 • 用扭曲度放缩向量 • 结果就是扭曲向量 扭曲向量 •

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跟牛老师一起学WEBGIS——WEBGIS基础(地图切片)

为在性能可管理性之间寻求最佳平衡,应避免偏离宽度 256 或 512。 3.dpi 专用输出设备的每英寸点数。如果所选择的 DPI 与输出设备(通常是显示器)的分辨率不匹配,则切片将显示错误比例。...默认为 96。 4.分辨率组 这个是在做切片的时候非常重要的一个参数,在前面一片文章里面已经说过了。 ? 5.切片范围 切片范围不是地图范围,是切片方案下的做切片的范围。...3.切片的分类 GIS的底图一直使用金字塔技术进行切图,使用户能够快速访问指定级别的地图或者影像。但是切图本身是一张图片,无法进行交互。...1.栅格切片 随着大数据技术的发展,人们对电子地图的快速共享需求越来越强烈。传统电子地图共享时,通常会通过瓦片裁剪工具获取栅格瓦片。...2.矢量切片 基于栅格瓦片底图的劣势,矢量瓦片针对矢量电子地图,按照一定的标准技术将其保存为多种比例尺的矢量分块数据,在前端显示电子地图时,可直接调用矢量分块进行绘制。

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数据采集处理

单击内图廓的四个点任意一点,右击输入XY坐标。 选择四个点以上,使用配准工具条链接表查看配准参差,残差理论上越小越好。 如果残差在合理范围,就更新地理配准。...导入影像 使用镶嵌至新栅格 设置输出文件 注意:输出路径如果是数据库,则不需要加文件扩展名,如果是文件夹,则需要加扩展名 合并完成 将黑色换成透明 影像裁剪 均等分成N行M列或指定大小,使用分割栅格工具...; 按矢量的方范围裁剪,使用按掩膜提取工具; 影像的批量剪裁,使用模型工具或者Python脚本。...分割栅格 按掩膜提取 类似于PS中的剪切蒙版上图下形!在使用之前先选择扩展模块! 影像的批量剪裁 按照相应的字段进行批量剪裁。...栅格数据二化 创建文件数据库   矢量化的成果需要保存在新的文件下,所以应先创建新的文件,其中包括各要素类。

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输出不同像元大小的批量重采样方法

本文主要介绍的内容是一种基于ArcGIS ModelBuilder输出不同像元大小的批量重采样方法 刚开始我的思路是使用For循环然后加重采样工具进行输出,结果输出的图像都是一个像元大小的(以下模型为错误演示...) 后来经过思考发现,重采样工具的输出像元大小数据类型为“像元大小xy”,而For循环输出的数据类型为 所以只要再在这个模型里面添加一个“计算”工具就可以吧for循环输出的转化为“像元大小xy...”就可以了 将作为表达式添加到“计算”工具中,然后再将计算工具所输出的value数据类型设为“像元大小xy” 同理如果我们在使用ModelBuilder的时候,如果数据类型不对,应该都可以使用计算工具来进行转换...此工具会迭代初始,直到达到指定的最大限制为止。...例如,如果起初值为 10,终止为 100,每次增加的量为10进行递增,则迭代会一直递增到 100。 则会输出像元大小为10,20,30,40,…100的栅格数据

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Shader经验分享

2.模板测试:Stencil如果开启了模板测试,GPU会首先会读取模板缓冲区,然后把该读取的参考ref进行比较,比较方式由Comp指定,比如大于Greater就表示通过模板测试, 然后由Pass...Fail ZFail去指定通过不通过模板深度测试后对缓冲区进行的Operation处理。...,而不是默认的相加,op操作包括: Add //相加 Sub//源颜色减目标颜色 RevSub//目标颜色减源颜色 Min //使用2者较小的 Min //使用2者较大的 chen BlendOp...uv坐标的xy是顶点坐标,映射到小格子里边,UItexture的xy宽高不一样。 背景偏移动画:时间控制uv坐标偏移。 水流动画:通过时间正弦函数去控制顶点偏移,通过时间控制uv移动。...地面雾效:通过深度摄像机的方向向量计算该点到摄像机的偏移量,再加上摄像机的位置得到该顶点在世界空间中的坐标,然后把该坐标的y值参与雾效计算。如果用坐标z参与计算深度雾类似。

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TensorFlow2—YOLOv2

2、如何将类别单独分出来,并另存为一个变量,就比较简单,matching_gt_box的shape为[b, 16, 16, 5, 5],**最后一维代表的为真实目标的坐标(x, y, w, h)类别...,目标检测需要输出目标的坐标,类别,置信度,既然输出了这三个,那训练的时候,需要针对这三个参数计算损失。...= tf.reduce_sum(class_loss) / (n_detector_mask + 1e-6) 这个计算方法目标分类没有区别,就是真实目标的标签与网络预测目标的标签做比较,使用的函数是交叉熵损失函数...,然后使用maximum()0比较,就将这种情况筛选掉啦。...有同学可能又会说,博主,这个好求解,用nonobj_mask = 1 - detector_mask就可以了撒,得到的结果就是没有目标的掩码,想想对撒,此时的nonobj_mask的含义就是有目标的

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GDAL对缺失投影定义的AIG文件根据经纬度坐标提取像元

任务背景:需要根据经纬度坐标提取AIG文件(AIG—Arc/Info二进制网格)对应像素 了解到gdal能够完成这项任务,但是之前没有接触过gdal,所以现在网络上查找资料,发现如下链接所示的教程。...基于GDAL批量提取经纬度/投影坐标对应像元的 查找gdal支持的数据格式,了解gdal支持AIG数据格式: gdal文档 具体格式介绍如上,只需知在给予‘hdr.adf'文件的路径的条件下即可打开AIG...我是通过gdal读取tiff文件,然后使用下面代码获取的。...:param coordinates: 坐标、一维列表,【地理空间坐标】,分别为经度、纬度 :param prj_iconfig: 自设投影定义 :return: 列表形式,单个坐标的像素...图像的文件路径 :param coordinates: 坐标、二维列表,第二维为【地理空间坐标】 :param prj_config: 自设投影定义 :return: 列表形式,多个坐标的像素

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xarray系列|WRF模式前处理后处理

这一篇主要来说一下WRF模式的前处理后处理部分,后处理分为:数据提取、投影转换、插可视化。...WRF模式前处理 WRF模式后处理 数据提取 投影转换 插 可视化 本文除了xarray之外,主要使用了 salem xesmf 这两个库,salem 主要是进行前处理部分后处理操作,xesmf...数据提取 数据提取之前说的类似,主要是利用 .sel .isel 等函数。这里还是以提取站点数据为例,强调一个数据提取需要注意的问题。...如果改为 xy[0].data xy[1].data 得到的将是站点数x站点数的网格信息。这是因为在提取站点信息时,.sel这些函数接受的参数应该是 DataArray 对象。...这里可以使用 xarray 自带的插方法进行插,或者使用 salem 提供的函数进行插,比如 .wrf_zlevel 进行垂直插: ds.isel(time=1).salem.wrf_zlevel

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xarray系列|WRF模式前处理后处理

这一篇主要来说一下WRF模式的前处理后处理部分,后处理分为:数据提取、投影转换、插可视化。...WRF模式前处理 WRF模式后处理 数据提取 投影转换 插 可视化 本文除了xarray之外,主要使用了 salem xesmf 这两个库,salem 主要是进行前处理部分后处理操作,xesmf...数据提取 数据提取之前说的类似,主要是利用 .sel .isel 等函数。这里还是以提取站点数据为例,强调一个数据提取需要注意的问题。...如果改为 xy[0].data xy[1].data 得到的将是站点数x站点数的网格信息。这是因为在提取站点信息时,.sel这些函数接受的参数应该是 DataArray 对象。...这里可以使用 xarray 自带的插方法进行插,或者使用 salem 提供的函数进行插,比如 .wrf_zlevel 进行垂直插: ds.isel(time=1).salem.wrf_zlevel

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GPUImage源码解读(四) - 图像锐化

边缘模糊是图像中经常出现的质量问题,由此造成的轮廓不清晰,线条不鲜明,使图像特征提取、识别理解难以进行。增强图像边缘线条,使图像边缘变得清晰的处理就是我们所说的图像锐化。...梯度算法 梯度算法的结果与相邻像素的灰度差值成正比,图像经过梯度运算后,留下灰度急剧变化的边沿处的点。...最后以横向纵向差值为坐标计算向量长度,并且把最终的长度作为结果。...filter的使用非常简单: GPUImagePicture *gpuPic = [[GPUImagePicture alloc] initWithImage:sampleImage]; GPUImageSobelEdgeDetectionFilter...edgeMultiplier = sharpness; } ); 同样的技巧,相邻坐标的计算放在了vertex shader。

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一款自动化web渗透测试框架的运用分析

Vajra使用了最常见的开源工具,也就是很多安全研究人员在进行安全测试时都会使用到的一些工具。Vajra会通过Web浏览器来完成所有的任务,并且提供了易于使用的用户接口对初学者友好的功能框架。...使用IP、状态码标题进行子域名扫描; 子域名接管扫描; 端口扫描; 主机发现; 主机参数扫描; 7x24小时子域名监控; 7x24小时JavaScript监控; 使用Nuclei执行模板扫描; 对终端节点进行模糊测试以发现隐藏的节点或关键文件...(例如.env); 提取JavaScript; 使用自定义生成字典进行模糊测试; 提取敏感数据,例如API密钥隐藏JavaScript; 检测无效链接; 基于扩展过滤节点; Favicon哈希; GitHub...Dork; CORS扫描; CRLF扫描; 403绕过; 查找隐藏参数; Google Hacking; Shodan搜索查询; 从JavaScript中提取隐藏节点; 创建基于目标的自定义单词列表;...-pr0xy/vajra.git 接下来,修改配置文件,增加API令牌等等。

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典型关联分析(CCA)原理总结

CCA使用的方法是将多维的XY都用线性变换为1维的X'Y',然后再使用相关系数来看X'Y'的相关性。...,我们的CCA算法的目标最终转化为一个凸优化过程,只要我们求出了这个优化目标的最大,就是我们前面提到的多维XY的相关性度量,而对应的$a,b$则为降维时的投影向量,或者说线性系数。     ...也就是将M做了奇异分解后,最大的奇异就是我们优化目标的最大,或者说我们的XY之间的最大相关系数。...$S_{XY}$, YX的协方差$S_{YX}=S_{XY}^T$     2)  计算矩阵$M=S_{XX}^{-1/2}S_{XY}S_{YY}^{-1/2}$     3)对矩阵$M$进行奇异分解...此外,我们在算法里只找了相关度最大的奇异或者特征,作为数据的相关系数,实际上我们可以像PCA一样找出第二大奇异,第三大奇异,。。。得到第二相关系数第三相关系数。

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18.Llinux-触摸屏驱动(详解)

引脚说明: YM: (Y Minus)触摸屏的Y坐标的负线,可以用Y -表示 YP : (Y Power)触摸屏的Y坐标的正线, 可以用Y+表示 XM: (Y Minus)触摸屏的Y坐标的负线, 可以用...X-表示 XP : (Y Power)触摸屏的Y坐标的正线, 可以用X+表示 4.1  4线触摸屏包含了两个阻性层,如下图所示: 当没有触摸按下时,X层Y层是分离的,此时就测不到电压 4.2 测X坐标方向时...: 如下图,  把XP接3.3V , XM接0V, YPYM悬空,我们以按压X坐标的中间位置, X层Y层便闭合了,此时YP就会输出当前X坐标值的1.66V给CPU  4.3 测Y坐标方向时: 如下图...坐标时使用的是自动 X/Y 方向转换模式 当ADC转换成功,  X 坐标值到 ADCDAT0 Y 坐标值到ADCDAT1 后,就会产生INT_ADC中断 自动获取XY坐标时(如下图): 设置寄存器ADCTSC...XY自动转换模式,启动ADC (PS:要启动ADC转换之前必须设置一次XY为自动转换模式,不然获取的数据会不准) 3)采集完毕,使用快速排序将n次排序后,以最小为基准,如有误差非常大的数,则舍弃,如果没有则打印数组的中间

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自动驾驶中,激光雷达点云如何做特征表达

MV3D、PIXOR、YOLO3D等,通过使用一些统计特征来完成对长方体中点云的特征表达,主要特征包括:最大高度、与最大高度对应的点的强度、长方体中点云点数、平均强度等。...2)voxel-feature 为了使用更多的点信息,以及使用end-to-end模型提取更好的特征,提出了voxel表达方式,广泛应用于second、voxelnet、pointpillar等方法中。...点特征提取使用全连接网络提取单点特征,再计算voxel中筛选出来的点云特征的max-pooling,得到上下文特征,与单点特征组合得到新的点云单点的特征表达。...在voxelnet原文中,一个voxel大小为20cm*20cm*40cm,其中Δh=40cm,而BEV图的高度范围为400cm,从而在同一个xy坐标点,高度方向上会产生多个voxel,这种方式会增加后面网络的计算量...Detection in LiDAR Point Clouds”中,融合了不同的特征表达方式,对小目标远处目标的检测效果增益很大,结果如下图所示,具体融合方式网络结构可以参考原文。

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睿智的目标检测29——Keras搭建YoloV4目标检测平台

还有一个重要的事情: 论文中提到的SAM,作者自己的源码也没有使用。 还有其它很多的tricks,不是所有的tricks都有提升,我没法实现全部的tricks。...将box_xybox_wh调节成y_min,y_max,xmin,xmax # 如果没有使用letterbox_image需要将归一化后的box_xy, box_wh调整成相对于原图大小的...5、计算置信度的loss,其有两部分构成,第一部分是实际上存在目标的,预测结果中置信度的与1对比;第二部分是实际上不存在目标的,预测结果中置信度的与0对比。...实际存在的框,预测结果中置信度的与1对比;实际不存在的框,预测结果中置信度的与0对比,该部分要去除被忽略的不包含目标的框。 实际存在的框,种类预测结果与实际结果的对比。...README,百度网盘下载 # 训练自己的数据集时提示维度不匹配正常,预测的东西都不一样了自然维度不匹配 # 预训练权重对于99%的情况都必须要用,不用的话权太过随机,特征提取效果不明显 # 网络训练的结果不会好

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