PostGIS是一个空间数据库,空间数据库像存储和操作数据库中其他任何对象一样去存储和操作空间对象。
ArcGis绘制多边形这里没有用官方提供的api,官方提供的api是鼠标点击打点然后大于三个点位实时绘面,这种绘制多边形的方式在pc端体验感较佳,但在移动端会差点意思,所以这里提供了另一种绘制多边形的思路以供各位看官参考。
空间索引方法有助于加速空间查询。大多数 GIS 软件和数据库都提供了一种机制来计算和使用数据图层的空间索引。QGIS 和 PostGIS 使用基于 R-Tree 数据结构的空间索引方案 - 它使用几何边界框创建分层树。这是非常有效的,并在某些类型的空间查询中产生了很大的加速。查看我的高级 QGIS 课程的空间索引部分,我将展示如何在 QGIS 中使用基于 R 树的空间索引。
最近留言板里有粉丝让我写一篇关于柱子一键翻模的案例,我答应粉丝的就一定会行动,这不趁着周末赶紧码代码和测试,赶紧来分享这篇文章。
栅格数据通常用于表示空间连续现象,如海拔。栅格将世界划分为大小相同的矩形网格,在遥感数据中称为像素,所有这些网格都有一个或多个值(或缺失值)的变量。栅格单元值通常应该代表它所覆盖区域的平均(或大多数)值或者是中心点的值
人类理解世界其实是按照三维的角度,而传统的关系型数据库是二维的,要想描述空间地理位置,点、线、面,我们就需要一个三维数据库,即所谓空间数据库。
把物体的数学描述以及与物体相关的信息转换为屏幕上用于对应位置的像素及用于填充像素的颜色这个过程成为光栅化
说起图形处理,一定是离不开GPU的,因为我们所做的操作,最终都会由GPU负责展示到监视器上。而这个过程中就离不开计算,计算每一个像素点的颜色信息。所以GPU是计算图像数据的单元。 说起计算,在我的理解里CPU就是专门用于做二进制运算的计算单元、控制单元,可以处理复杂的逻辑和依赖,那为什么还需要GPU呢?
Java语言在Graphics类提供绘制各种基本的几何图形的基础上,扩展Graphics类提供一个Graphics2D类,它拥用更强大的二维图形处理能力,提供、坐标转换、颜色管理以及文字布局等更精确的控制。
在本文中,我们将介绍 PostGIS 的一些基础知识及其功能,以及一些可用于简化解决方案或提高性能的提示和技巧。
在上一篇博客中说道了几何数据类型(点、线、面和集合)的定义,既然几何数据类型是通过CLR来扩展出来的,学习过C#的都知道,一个对象下面会有属性和方法,那么几何数据类型对应的也有其属性和方法。下图就能够反映出这些几何对象的类关系。
本文从绘图基础开始讲起,详细介绍了如何使用 Three.js开发一个功能齐全的全景插件。
为了轻松理解问题,我们假设您在一个房间内部署了一个摄像头。 给定这个房间中的 3D 点 P,我们想在相机拍摄的图像中找到该 3D 点的像素坐标 (u,v)。
ggplot2是《The Grammar of Graphics》/《图形的语法》中提出了一套图形语法,将图形元素抽象成可以自由组合的要素,类似Photoshop中的图层累加,ggplot2将指定的元素/映射关系逐层叠加,最终形成所图形。更加深入学习ggplot2,请参考《ggplot2: 数据分析与图形艺术》。
在用户界面技术中,绘图是一个绕不开的话题。WPF提供了多种可根据应用程序要求进行优化的2D图形和图像的处理功能,包括画刷(Brush)、形状(Shape)、几何图形(Geometry)、图画(Drawing)和变换(Transform)等。其中形状(Shape)、几何图形(Geometry)和图画(Drawing)承担了基础的绘图功能,形状(Shape)使用方便简单,但占用资源相对较多,几何图形(Geometry)和图画(Drawing)则更轻量。
数字图像是真实世界中的对象通过光学成像设备在光敏材料上的投影。在3D到2D的转换过程中,深度信息会丢失。从单个或多个图像中恢复有用的3D信息需要使用立体视觉知识进行分析。本文分别介绍了针孔摄像机模型和对极几何的基本知识。
ggplot2可以用来创建优雅的图形,由于它的灵活,简洁和一致的接口,可以提供美丽、可直接用来发表的图形,吸引了许多用户,特别是科研领域的用户。ggplot2使用grid包来提供一系列的高水平的函数,并将其延伸为图形语法,即独立指定绘图组件,并将它们组合起来,以构建我们想要的任何图形显示。图形语法包含6个主要成分:data, transformations, element, scales, guide和 coordinate system。图层图形语法源于多层数据构建图形的想法。它定义了下表中的图形组分:data, aesthetic mappings, statistical transformations, geometric objects, position adjustment, scales, coordinate system 和 faceting(数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整、比例、坐标和面)。数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整形成一个图层,一个图可以有多个图层。
长期以来,传统的建模方式和无法实现复杂几何形状的制造工艺,制约着热交换器设计与效率的突破,而面向增材制造的高性能复杂几何结构,以及高强度铝合金3D打印材料,为热交换器设计的突破带来了新的可能性。
本节介绍最基本的变换,例如平移、旋转、缩放、剪切、变换级联、刚体变换、法线(normal)变换(不太normal)和逆计算。对于有经验的读者,它可以作为简单变换的参考手册,对于新手,它可以作为对该主题的介绍。这些材料是本章其余部分和本书其他章节的必要背景。我们从最简单的变换开始——平移。
图形绘制管线描述 GPU 渲染流程,即"给定视点、三维物体、光源、照明模式和纹理等元素,如何绘制一幅二维图像"。
原文:Improving 3D-aware Image Synthesis with A Geometry-aware Discriminator
我们将介绍什么是相机的内参矩阵,以及如何使用它将RGBD(红色、蓝色、绿色、深度)图像转换为3D空间。获取RGBD图像的方式有很多种,例如Kinect相机之类的系统,这些系统通过测量红外光的飞行时间来计算深度信息。但也有传闻称iPhone 12将LiDAR集成到其相机系统中。对于无人驾驶汽车而言,最重要的数据来源与汽车上的LiDAR以及标准RGB摄像头。在本文中,我们不会详细介绍如何获取数据。
上一次,我们解释了地平线剔除是关于什么的,并展示了一种非常有效的方法来测试一个点是否被椭圆体遮挡。然而,我们想要测试遮挡的对象很少是简单的点。特别是,我们希望能够测试地形瓦片是否被椭球体遮挡。但是地形瓦片是由数千个顶点组成的复杂对象。
最近学习地理信息可视化总是遇到投影的麻烦,包括前段时间输出两篇关于simple features的分享中,其中没有特别处理投影的问题,老司机一看就能看出其中存在的投影问题。
一. 图像几何变换概述 图像几何变换是指用数学建模的方法来描述图像位置、大小、形状等变化的方法。在实际场景拍摄到的一幅图像,如果画面过大或过小,都需要进行缩小或放大。如果拍摄时景物与摄像头不成相互平行关系的时候,会发生一些几何畸变,例如会把一个正方形拍摄成一个梯形等。这就需要进行一定的畸变校正。在进行目标物的匹配时,需要对图像进行旋转、平移等处理。在进行三维景物显示时,需要进行三维到二维平面的投影建模。因此,图像几何变换是图像处理及分析的基础。 二. 几何变换基础 1. 齐次坐标: 齐次坐标表示是计算机图形
来源 | 经授权转载自 ClouGence 公众号 背景知识 什么是地理信息数据 地理信息数据的定义主要来自于我们熟知的星球——地球。我们知道地球表面是一个凸凹不平的表面,是一个近似的椭球体。以海平面为参照已知最点和最低点之间有接近 2 万米的差距。 珠穆朗玛峰,8848.86 米含冰层(人民日报:2020 年 12 月 8 日) 马里亚纳海沟,相对海平面深 10909 米(人民日报:2020 年 11 月 30 日) 即便是海平面也会在月球潮汐引力的作用下变化着,更不要提气候变化导致的海平面升
在前面绘制基本图形中,遇到了很明显的问题,圆形不像圆形,正多边形不像正多边形?就像下面图形一样:
犀牛7.4中文版是一款3D建模软件,支持在不同的环境中创建复杂的几何模型,包括:建筑、汽车、飞机、火车、桥梁、机械零件、人体模型等。犀牛7.4提供了大量的新工具,用于创建基于特征的曲面,包括:曲面构建工具,实体创建工具和约束工具。
ggplot2是由Hadley Wickham创建的一个十分强大的可视化R包。按照ggplot2的绘图理念,Plot(图)= data(数据集)+ Aesthetics(美学映射)+ Geometry(几何对象)。本文将从ggplot2的八大基本要素逐步介绍这个强大的R可视化包。
Mastercam不但具有强大稳定的造型功能,可设计出复杂的曲线、曲面零件,而且具有强大的曲面粗加工及灵活的曲面精加工功能。其可靠刀具路径效验功能使Mastercam可模拟零件加工的整个过程,模拟中不但能显示刀具和夹具,还能检查出刀具和夹具与被加工零件的干涉、碰撞情况,真实反映加工过程中的实际情况,不愧为一优秀的CAD/CAM软件。同时Mastercam对系统运行环境要求较低,使用户无论是在造型设计、CNC铣床、CNC车床或CNC线切割等加工操作中,都能获得最佳效果
1、什么是 shader shader 中文名为着色器,全称为着色器程序,是专门用来渲染图形的一种技术。通过 shader,我们可以自定义显卡渲染画面的算法,使画面达到我们想要的效果。小到每一个像素点,大到整个屏幕。通常来说,程序是运行在 CPU 中的,但是着色器程序比较特殊,它是运行在 GPU 中的,所以当我们在编写 shader 程序的时候,实际上也是在编写 GPU 程序。在 OpenGL 中,对应的着色器语言是 GLSL(OpenGL Shading Language)。通过 shader 编程,我们
在实际的ArcGis地图应用开发中会遇到需要在地图上标注具体点位的需求,本文将对如何实现此需求进行说明。
执行纹理映射的通常方法是使用网格中每个顶点存储的UV坐标。但这不是唯一的方法。有时,没有可用的UV坐标。例如,当使用任意形状的过程几何时。在运行时创建地形或洞穴系统时,通常无法为适当的纹理展开生成UV坐标。在这些情况下,我们必须使用另一种方式将纹理映射到我们的表面上。其中一种方法是三向贴图。
WPF中很多图像类都继承自Shape的类,包括Rectangle、Ellipse、Polygon以及Polyline。但还有一个继承自Shape的类尚未介绍,而且该类是到现在为止功能最强大的形状类,即Path类。Path类能够包含任何简单形状、多组形状以及更复杂的要素,如曲线。
在解释自适应的IPM模型之前,首先需要了解使用相机的物理参数来描述IPM的基本模型[1](这篇文章虽然有点古老,但是从数学层面上阐述了IPM的数学模型)下图展示了相机坐标系,图像坐标系,以及世界坐标系之间的关系,其中(u,v)是像素单位,(r,c)和(X,Y,Z)是米制单位。
这是一篇OpenGL ES的学习笔记,介绍图像绘制里面用到的概念,学习OpenGL ES的基础知识备忘录。 教程 OpenGLES入门教程1-Tutorial01-GLKit OpenGLES入门教程2-Tutorial02-shader入门 OpenGLES入门教程3-Tutorial03-三维变换 OpenGLES入门教程4-Tutorial04-GLKit进阶 OpenGLES进阶教程1-Tutorial05-地球月亮 OpenGLES进阶教程2-Tutorial06-光线 OpenGLE
现代 OpenGL(以及名为WebGL的扩展)与我过去学习的传统 OpenGL 有很大不同。我了解栅格化的工作原理,所以对这些概念很满意。但是我所阅读的每篇教程都介绍了抽象和辅助函数,这使我很难理解哪些部分是 OpenGL API 的真正核心。
2017年华中科技大学在发表的论文《An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition》提出了一个识别文本的方法,这种方法就是CRNN。该模型主要用于解决基于图像的序列识别问题,特别是场景文本识别问题。
空间分析定义:空间分析是指分析具有空间坐标或相对位置的数据和过程的理论和方法,是对地理空间现象的定量研究,其目的在于提取并传输空间数据中隐含的空间信息。
渲染简单的理解可能可以是这样:就是将三维物体或三维场景的描述转化为一幅二维图像,生成的二维图像能很好的反应三维物体或三维场景(如图1):
CSS 发展到今天已经越来越强大了。其语法的日新月异,让很多以前完成不了的事情,现在可以非常轻松的做到。今天就向大家介绍几个比较新的强大的 CSS 功能:
如下图所示,无人车上有很多传感器,每个传感器都部署在车上不同的位置,但传感器采集的数据都是基于自身坐标系的数据。
在文章29. 小孔相机中,我介绍了小孔相机的成像模型。如果你看了这篇文章,你应该至少有了一个重要印象,即相机是一个将三维物体投影为二维图像的设备。
1球心坐标(ECEF)与本地坐标(NEU) 假如你来到一个陌生城市,你很可能需要问路、通常会告诉你向北走100米,右转,向东走100米,理解起来很直观。你给儿子买了一个地球仪,你从北京(39,115)转到伦敦 (51,0),这个动作就可以分解为两步:先转到同一个经度(39,0),在转到同一个维度(51,0) 这个例子体现了一个问题:不同的地理范围下会使用更适合的坐标系。比如前者是局部的平面坐标,而后者是球面坐标。因此,同一个点相对不同的原点,具有不同的相对位置:既是地球上的一个经纬度,又是“出门右转富士康
最近一段时间很忙,没什么时间再去研究OpenGL,有朋友问我OpenGL ES图形变换的相关问题,这里抽出时间整理一下相关资料,便于大家学习3D图形运动的知识。 (ps:有朋友以为我去腾讯云+社区写博客去了,这里说明一下,没有换平台写博客,只是加入了腾讯的云+社区分享计划,这里写的文章会自动同步到腾讯云+社区,有腾讯云+社区的朋友也可关注我) 一.坐标系统 OpenGL希望在所有顶点着色器运行后,所有我们可见的顶点都变为标准化设备坐标(Normalized Device Coordinate, NDC)。
对于任意的几何图形,如四边形,已知几何的顶点,求给定的一个点是否在几何之内的方法有多个,有 WPF 专用部分以及通用算法部分,有通用算法部分在 UWP 和 Xamarin 等上可用的方法
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