前言：前两周我带你们分析了WebGis中关键步骤，下面呢，我带大家来看看Geojson的加载及其点击事件
定义 Google 地球引擎中的主要数据类型以及如何使用它们。 如何探索数据集并限制特定研究站点的输出。 如何可视化火灾前后景观之间光合活动的差异。
在做地图的时候，点的标注展示是一个非常常见的功能，但是十几种点在某些区域比较密集是非常常见的，但是业务表达中却需要将之展示出来。基于此需求，本文结合canvas和ol做一简单的实现。
Stars Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 3680 Accepted Submission(s): 1449 Problem Description Astronomers often examine star maps where stars are represented by points on a plane
Google 地球引擎中可用的潜在数据来源。 通过生态示例显示的数据集采样用例。 如何使用 Google 地球引擎访问重要的元数据。
在上一篇（数据科学学习手札41）中我们了解了folium的基础内容，实际上folium在地理信息可视化上的真正过人之处在于其绘制图像的高度可定制化上，本文就将基于folium官方文档中的一些基本示例来展开说明；
道路基础设施是一项重要的公共资产，因为它有助于经济发展和增长，同时带来重要的社会效益。路面检查主要基于人类的视觉观察和使用昂贵机器的定量分析。这些方法的最佳替代方案是智能探测器，它使用记录的图像或视频来检测损坏情况。除了道路INFR一个结构，道路破损检测器也将在自主驾驶汽车，以检测他们的方式有些坑洼或其他干扰，尽量避免他们有用。
OpenGL中的纹理可以用来表示照片，图像。每个二维的纹理都由许多小的纹理元素组成，他们是小块的数据，类似于我们前面讨论的片段和像素。要使用纹理，最直接的方式是从图像文件加载数据。我们现在要加载下面这副图像作为空气曲棍球桌子的表面纹理：
在canvas中可以通过ctx.lineTo(x, y)和ctx.stroke()实现线的绘制。绘制线的代码如下：
有趣的镜子不是平面镜子，而是凸/凹反射表面的组合，它们会产生扭曲效果，当我们在这些镜子前面移动时，这些效果看起来很有趣。
先假设一个场景，幼儿园老师给小朋友们出了一个题目，看谁能最快的找出笑的最美的那张脸？各位SIGAIer也可以试验下，和小朋友们比比测试下自己的辨识能力。
实现功能:船只在可以在大海上移动打捞宝藏,船只可以扫描1格范围内的宝藏(后续难度,可以调整扫描范围,可以调整前进的格数)
上一篇解决了但页面的字体反爬, 这篇记录下如何解决动态字体文件, 编码不同, 文字顺序不同的情况
「tiff文件下载网址」 https://www.naturalearthdata.com/downloads/50m-raster-data/50m-natural-earth-1/
在前文中，讲述了在JAVA环境下如何将shp转换为GeoJSON，在本文，分别讲述在Arcgis for js，Openlayers2和Openlayers3中加载展示GeoJSON。
在这篇文章中，我们将使用 OpenCV 在图像的选定区域上应用 OCR。在本篇文章结束时，我们将能够对输入图像应用自动方向校正、选择感兴趣的区域并将OCR 应用到所选区域。
最近由于项目的需求，借此机会对mapbox GL做了一个系统的学习，同时也对整个学习过程做一个记录，一方面留作自用，另一方面也希望看到此文的人在学习mapbox GL的时候，能够有所启发、有所收获。
Python 的科学栈相当成熟，各种应用场景都有相关的模块，包括机器学习和数据分析。数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环，只不过过去以来，相对于 R 这样的工具，发展还是落后一些。 幸运的是，过去几年出现了很多新的Python数据可视化库，弥补了一些这方面的差距。matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库，此外还有很多其他库，例如vispy，bokeh， seaborn， pyga， folium 和 networkx，这些库有些是构建在 matplotlib 之上，还有些有其他
我们在用纹理增加细节那篇文章中提到过，要将图片渲染在屏幕上，首先要拿到图片的像素数组数据，然后将像素数组数据通过纹理单元传递到片段着色器中，最后通过纹理采样函数将纹理中对应坐标的颜色值采样出来，然后给最终的片段赋予颜色值。现在换成了yuv视频，我们应该如何处理呢？因为最终的片段颜色值是RGBA格式的，而我们的视频是YUV格式的，所以我们需要做一个转化：即将YUV转化为RGBA。
图像处理论文详解 | Deformable Convolutional Networks | CVPR | 2017
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。
本文主要介绍如何使用 OpenCV + GrabCut实现一个文档自动扫描仪。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
精确的数需要通过CAD转换，本文为简单演示，是通过qgis中绘制的，数据主要包括如下字段：
我在之前的文章《基于均值坐标(Mean-Value Coordinates)的图像融合算法的具体实现》中，根据《Coordinates for Instant Image Cloning》这篇论文，详细论述了图像融合中泊松融合算法的优化算法——均值坐标(Mean-Value Coordinates)融合算法的具体实现。其实在这篇论文中，还提出了两种优化实现，能够进一步提升效率，这里就论述一下其优化算法的具体实现。
该文介绍了如何使用深度学习的方法识别验证码，并给出了具体的实现步骤和应用案例。
ABoVE: AirSWOT Water Masks from Color-Infrared Imagery over Alaska and Canada, 2017
主要是使用到Matplotlib+imageio，其中Matplotlib就有一个Animation类，可以生成动图GIF，不过使用起来学习成本较高，还是有一定难度的。
d=gdal.Open(r'D:\idl\visible temp\c20180106_00.tif')
import cv2 import numpy as np from skimage.io import imread from skimage.color import rgb2gray from skimage.measure import ransac from skimage.util import img_as_float from matplotlib import pylab as pylab from skimage.feature import corner_harris, corner
文章提出的STN的作用类似于传统的矫正的作用。比如人脸识别中，需要先对检测的图片进行关键点检测，然后使用关键点来进行对齐操作。但是这样的一个过程是需要额外进行处理的。但是有了STN后，检测完的人脸，直接就可以做对齐操作。关键的一点就是这个矫正过程是可以进行梯度传导的。想象一下，人脸检测完了，直接使用ROI pooling取出人脸的feature map，输入STN就可以进行矫正，输出矫正后的人脸。后面还可以再接点卷积操作，直接就可以进行分类，人脸识别的训练。整个流程从理论上来说，都有梯度传导，理论上可以将检测+对齐+识别使用一个网络实现。当然实际操作中可能会有各种trick。
图像处理时，我们需要的最重要的技能之一就是能够识别图像中的特定部分。一张图片只有在特定的感兴趣点能够被识别和分别列出的情况下才有用。在本文中，我们将了解如何做到这一点。
为了更加灵活，本文讲述sprite图标的绘制方式。sprite图标参考了mapboxGL的实现方式，分为两个文件：.png和.json，示例图标如下：
泊松融合是图像融合处理效果最好的算法，其来自于2004年Siggraph的经典paper：《Poisson Image Editing》。以这篇文章为发端，很多大神提出了一系列的优化算法。2009年, Zeev Farbman 在的SIGGRAPH上面提出的基于Mean-Value Coordinates方法的泊松融合加速算法《Coordinates for Instant Image Cloning》（文献二）。在这篇文章中，泊松方程被转换成拉普拉斯方程，并且提出了用均值坐标Mean-Value Coordinates来近似求解这个方程，从而达到实时运算的效果。
Mask R-CNN是何凯明大神在2017年整出来的新网络模型，在原有的R-CNN基础上实现了区域ROI的像素级别分割。关于Mask R-CNN模型本身的介绍与解释网络上面已经是铺天盖地了，论文也是到处可以看到。这里主要想介绍一下在tensorflow中如何使用预训练的Mask R-CNN模型实现对象检测与像素级别的分割。tensorflow框架有个扩展模块叫做models里面包含了很多预训练的网络模型，提供给tensorflow开发者直接使用或者迁移学习使用，首先需要下载Mask R-CNN网络模型，这个在tensorflow的models的github上面有详细的解释与model zoo的页面介绍， tensorflow models的github主页地址如下： https://github.com/tensorflow/models
本文讲解了目标检测的基本概念，分析了实现目标检测的常用思路。下一篇将介绍目标检测经典数据集—VOC数据集的基本信息，和对VOC数据集进行处理的方法。
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.matshow.html#matplotlib.axes.Axes.matshow
前两章，其实我们已经明白了绘制平面图形的套路了。 接下来我们按照套路继续画其他的图形。
之前发布了两个大图，一个矢量不对位(这是个明显错误)，看红圈圈里的地方，很明显让我国的国土面积少了一大片（别问我遥感底图是啥，我不会告诉你的，毕竟成果还没公开）。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第15天，我们用几天时间来学习CUDA 的编程接口，其中最重要的部分就是CUDA C runtime.希望在接下来的85天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计976字，阅读时间20分钟 今天开始要花几天时间讲解Texture and Surface Memory 3.2.11. Texture and Surface Memory CUDA supports a subset o
我们所常见的都是以这样的方式来处理图像：检测斑点，分割感兴趣的对象等。我们如何将它们从一种形式转换为另一种形式来处理这些图像呢？通过单应矩阵快速转换图像可以实现这个需求。
三维地图，是为了更好的数据可视化，以便更好地进行数据分析。ThingJS结合Web地图API开发了更多3D功能，让数据展示更加出色！
最近领导不知道抽什么风，非要做大屏数据可视化功能，这个东西之前也没有接触过，也不知道该如何下手，这两天正好有点点闲时间，就赶紧研究一把，毕竟升级加薪还得指望着这东西呢
代码如下： <!DOCTYPE html> <html lang="zh-CN"> <head> <meta charset="utf-8"> <title>MapVGL</title> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=Edge"> <meta name="viewport" content="initial-scale=1.0, user-scalable=no"> <style> html,
对象应包含三个属性：X（X位置，相对于文档），Y（Y位置，相对于文档），W（元素的宽度）。高度会自动根据大的图像大小来计算。例如，如果您返回{X：0，Y：0，W：50}缩放动画将在你的页面的左上角开始。
多边形地图是填充地图的一种补充，基于地理均码，数据文件绘制一个多边形的区域，实现自定义的填充地图。也可以这样理解：以矢量数据为基础，轮廓界线为多边形的一类地图。
前景提要：我们在上文介绍了使用LIMO cobot 实现一个能够执行复杂任务的复合机器人系统的应用场景的项目，从以下三个方面：概念设计、系统架构以及关键组件。
mapboxGl中多图标的实现可以在style中指定sprite来实现，但是在实际使用的时候会出现sprite之外的图标需要引用，此时通过map.addImage()来实现，但是如果存在多个图标的时候，因为map.addImage()需要先通过map.loadImage()先加载图标，而map.loadImage()是一个异步的，使用起来就有点麻烦。本文希望通过再再加sprite来实现一次性添加图标。
本文来自光头哥哥的博客【Ordering coordinates clockwise with Python and OpenCV】，仅做学习分享。
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